본 논문은 영상의 주요한 색채들을 기반으로 하는 histogram-based 영상 검색을 위한 변형된 히스토그램 방법(SHM)을 제안한다. 히스토그램을 기초로 하는 방법은 이행이나 로테이션과 같은 이미지의 기하학적 변화에 영향을 받지 않기 때문에 컬러 영상 검색에 있어 매우 적합하다. 동일하고 비주얼한 정보를 지녔지만 컬러 강도가 변화된 영상의 경우, 전통적인 히스토그램 인터섹션(HIM)을 이용할 경우에는 현저히 성능이 떨어질 수도 있다. 이 문제를 해결하기 위해 변형된 히스토그램 방법(SHM)을 사용하였다. 실험 결과 변형된 히스토그램 방법(SHM)은 기존의 히스토그램 방식에 비해 더 높은 영상 검색 성능을 보였다.
히스토그램 인터섹션은 영상에서 컬러가 가지는 값의 빈도 수를 이용하여 간단하면서도 효율적으로 영상을 검색하는 방법으로, 영상의 글로블 특성을 잘 나타내는 반면 영상에서의 위치 정보가 누락되어 다른 영상을 동일 영상으로 인지하기 쉽고, 영상 내에 포함된 형상 정보를 표현하는 적절한 방법은 아니다. 영상에 대한 1차원 투영을 이용하면 영상의 개략적인 형상 정보와 함께 위치 정보를 나타낼 수 있어 히스토그램의 단점을 극복할 수 있지만, 영상 크기에 따라 투영 벡터의 길이가 달라져 색인 데이타로 사용하기에는 문제가 있다. 본 논문에서는 투영벡터에서 영상이 가지는 형상 정보의 첨두치를 이용하여 첨두치들 간의 상대거리 및 최대 첨두치에 관한 정보를 검색에 사용하였다. 검색 성능의 확인을 위하여 히스토그램 인터섹션 및 투영벡터만을 이용한 경우의 검색 결과와 비교하였고, 실험 결과를 이용하여 각 방법의 장단점을 분석하였다.
최근 산업이 발달함에 따라 영상처리 기술이 산업에 많이 응용되고 있으며, 특히 비젼 어플리케이 션과 여러 멀티미디어 어플리케이션 분야에서, 주어진 영상에서 원하는 물체에 대한 위치정보를 빠른 시간으로 검출하는 방법에 관한 연구가 많이 진행되고 있다 특히 CCD카메라로부터 얻어진 영상 정보를 이용하여 물체의 위치정보와 물체의 패턴 분류 및 특징 추출 등 여러 가지로 응용하고 있다. 물체의 위치를 검출함에 있어서 최근까지의 방법들은 원하는 물체를 찾기 위하여 영상의 모든 부분을 비교 영역으로 정하여 물체를 찾는 방법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 주어진 영상에서 물체를 찾기 위해 모든 부분을 비교하지 않고, 유전자 알고리즘과 칼라 히스토그램 인터섹션을 이용하여 물체의 대략의 위치를 찾고 그 주변에서 인접 색 히스토그램으로 물체를 정교하게 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 인접 색 히스토그램과 칼라 히스토그램으로 단순히 영상의 모든 영역을 비교하는 방법에 비해 비교 횟수를 크게 줄이면서 원하는 물체의 위치를 정확히 찾을 수 있음을 알수 있었다.
본 논문은 컬러 인접성과 클러스터링 기법을 이용한 객체 기반 영상 검색 기법을 제안한다. 컬러 인접성이란 영상내의 서로 이웃한 영역에서 나타나는 컬러의 특징값을 말하고, 영상 데이터베이스로부터 사용자가 찾고자하는 영역과 유사한 후보 영역들을 우선 추출하는데 사용된다. 또한 클러스터링 기법은 후보 영역들 가운데 객체가 존재하는 영역만을 추출하는데 사용되고, 질의 영상과 데이터베이스 영상 사이의 유사도 측정을 위하여 히스토그램 인터섹션(histogram intersection) 방법이 사용된다. 제안하는 방법에서 사용되는 영상의 컬러쌍 정보는 객체의 이동, 회전 그리고 크기 변화에 강건하며, 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.
컬러를 이용한 내용기반 영상검색의 대표적 방법에 해당하는 히스토그램 인터섹션은 영상에서 컬러가 가지는 값의 빈도 수를 이용하여 간단하면서도 효율적으로 영상을 검색하면서 영상 내에서의 물체의 이동, 회전에 대해 대처하는 장점을 가지는 방법이다. 그러나 영상에서의 위치 정보가 누락되어 다른 영상을 동일 영상으로 인지하기 쉽고, 동일 영상에 대해 조명 변화가 있을 때 히스토그램이 영향을 많이 받아 검색이 어렵다는 단점을 지닌 방법이다. 본 논문에서는 조명 변화가 있을 경우에도 검색이 가능한 방법을 제안한 것으로, 영상에 1차원 투영 기법을 적용해 투영 값이 큰 벡터들 간의 상대 거리를 이용하여 검색에 이용하였다. 검색 성능의 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 기존의 방법에 비해 적은 색인 데이터 량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 객체가 포함되어 있는 칼라 영상들의 집합으로부터 유사한 시각적 특징을 가진 캑체를 공통적으로 포함하는 영상들을 추출하여, 전체 영상들을 소수의 그룹으로 묶을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 영상에 포함된 객체는 주로 영상의 내부 위치에 나타난다는 사실에 착안하여, 영상의 경계와 접하지 않는 비경계 영역들을 병합하여 객체가 포함된 영역으로 간주한다. 그러나, 병합된 내부 영역에는 객체가 아닌 영역들도 포함하고 있을 수 있으므로, 칼라 히스토그램만을 이용하여 내부 영역에 대한 특징으로 이용한다. 이러한 내부 영역의 칼라 특징들이 분포하는 형상을 분석하여 밀집도가 높은 클러스터를 그룹으로 추출한다. 이때, 밀집도는 일반적으로 사용하는 공간적인 분포 대신에 히스토그램 인터섹션에 의한 유사도를 이용하여 정의한다. 즉, 서로 유사도가 놓은 것들이 집중되어 분포되어 있는 경우에 밀집도가 높은 클러스터로 간주하여 추출하는 방법을 사용한다. 클러스터의 형상 및 개수를 자동적으로 결정할 수 있는 방법도 제안한다. 실험에 의해, 추출한 클러스터의 칼라 영상들이 동일한 객체를 포함하고 있음을 알 수 있었으나, 향후 보다 안정화된 방법의 개발이 필요하다. 아울러, 클러스터별로 객체의 의미를 부여할 수 있는 방법론의 개발도 필요함을 알 수 있었다.
본 논문은 비모수적 클러스터링 기법을 이용하여 다양한 조명에 노출된 의상들의 색상 유사성을 안정적으로 판단하는 방법을 제안한다. 색상 유사성 판별을 위하여 기존에 대표적으로 사용되어왔던 히스토그램 인터섹션이나 누적 히스토그램 방법은 조명 변화에 민감하게 반응하여, 동일한 의상 색상이라 할지라도 서로 다른 조명환경에서는 서로 상이한 색상 판별 결과를 나타낸다. 본 논문에서는 조명에 의한 영향을 줄이고, 색상 자체의 분포 특성을 분석하기 위하여 조명조건의 변화에도 일관된 특성을 유지하는 색도와 채도 컬러 성분에 대한 분포 특성을 비모수적 클러스터링 기법을 적용하여 분석한다. 실험 결과 제안기법은 동일한 의상 쌍과 상이한 의상 쌍에 대하여 구분을 지을 수 있는 양자화의 특성이 뚜렷하게 표현되었다.
본 논문에서는 비디오 화질 평가를 위해 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 비디오의 특징으로 이용하는 새로운 reduced-reference (RR) 평가 방법을 제안하였다. 제안한 화질 평가 방법은 수신단에서 열화 비디오를 재구성하는 대신 비디오 스트림 (video stream)의 파싱 (parsing) 과정에서 움직임 벡터를 직접 얻을 수 있기 때문에 수행시간 면에서 기존의 방법들에 비해 효율적이다. 또한 송신단에서는 입력 비디오 영상 전체에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 보내기 때문에 데이터량 측면에서도 효율적이다. 여기서, 기존의 방법들이 영상 한 장씩에 대해서 평가를 했던 것과 달리 제안한 방법에서는 전체 영상에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 사용하였다. 히스토그램의 유사도를 측정하기 위해 히스토그램 인터섹션 (histogram intersection)과 히스토그램 파이 (histogram difference)을 사용하였다. 여러 가지 비트율 (bit rate), 영상크기, 프레임율 (frame rate)로 코딩된 비디오 클립 52개에 대해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였고, 제안한 방법의 효율성을 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 보였으며, 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 mean opinion score (MOS)와 유사함을 보였다.
본 논문에서는 영상 내에 존재하는 객체영역의 컬러비와 모멘트를 이용한 영상검색을 제안한다. 객체는 영상의 중심에 위치한다는 가설 하에 미리 정의한 중심영역의 우세컬러를 기반으로 수평-수직 투영을 이용하여 객체영역과 배경영역을 분할함으로써 최적의 공간정보를 획득한다. 또한 영상 내 객체의 회전 및 크기에 불변한 특성을 가지기 위해 컬러비와 모멘트를 특징정보로 이용하며 유사성 측정은 컬러 히스토그램의 구간별 연관성을 고려하기 위해 변형된 히스토그램 인터섹션을 이용한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 영역분할에 의한 방법보다 효율적인 결과를 보였다.
본 논문에서는 움직이는 카메라로부터 획득한 연속영상에서 이동물체를 자동으로 검출하고 추적하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 크게 이동물체 검출과 추적과정으로 나뉘어진다. 이동물체는 BBME(block-based motion estimation)와 DD(double difference)를 통합한 방법을 이용하여 검출된다. 검출된 이동물체는 히스토그램 백 프로젝션을 통하여 분할되며, 히스토그램 인터섹션과 XY-프로젝션을 사용하여 대상물체를 정합하고 추적된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 방법이 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 이동물체를 검출하고 큰 오차 없이 추적함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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