본 논문에서는 칼라 인접성과 기울기를 이용한 새로운 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 칼라 영상의 특징 정보로 사용되는 칼라 히스토그램은 시점이나 영상의 회전등의 영향을 적게 받고 특징 정보의 계산이 간단하고 빠른 장점이 있지만 칼라의 위치 정보를 나타낼 수 없기 때문에 균일 양자화에 의해 비슷한 히스토그램을 가진 서로 다른 영상을 구별하지 못하고 특징 저장량이 많은 등 단점이 있다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 보편적으로 사용하는 양자화 대신 영상에서의 인접 화소의 칼라 변화량 즉 기울기를 계산하여 보다 정확한 색차를 구함으로써 비슷한 칼라가 서로 다르게 양자화됨으로 인한 오차를 감소시켰다. 동시에 영상의 주요 칼라 구성 특징을 나타나는 칼라 인접성 정보를 추출하여 이진 배열로 표시함으로써 특징 정보의 방대한 저장량을 줄이고 비교속도를 향상시켰다. 실험 결과 기존의 검색 방법에 비하여 제안한 방법은 적은 특징 저장 양으로 외부조건의 변화에 더욱 강건함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 JPEG2000 기반의 영상에서 웨이블릿 영역의 웨이블릿 계수들의 비를 통해 에지 히스토그램을 추출하는 기법을 제시하였다. 기존의 MPEG-7 에지 히스토그램 기술자는 영상의 에지 정보를 공간 영역에서 추출하기 때문에 복호화 과정이 필요하게 되어 많은 연산량이 요구되고 이는 영상 검색 시간을 지연시키는 원인이 된다. 이를 보완하기 위해 JPEG2000 영상의 에지 히스토그램 정보를 공간 영역이 아닌 웨이블릿 영역에서 직접 추출하고자 하였다. 본 논문에서 사용된 웨이블릿 변환은 JPEG2000 표준에서 정한 압축 기법으로 Le Gall 5/3 필터 계수를 사용 하였다. 에지 추출을 위해 웨이블릿 계수들 중에서 2단계 웨이블릿 변환을 통해 얻어진 LH2, HL2 부 밴드의 홀수 번째 계수들의 비와 LHI과 HLI의 계수들을 사용하였다. 실험을 통해 8개의 질의 영상에 대한 NMRR 값을 비교한 결과, 제안 알고리즘에 의한 에지 히스토그램 추출이 기존 에지 히스토그램 기술자와 비교하여 성능이 떨어지지 않았고, 연산량에 있어서도 많은 감소 효과를 얻을 수 있었다.
영상의 군집 속에서 특정 영상을 분류하기 위해서는 주로 목표 영상과 배경의 명암 차이를 구하는데 만약 특정 영상의 윤곽선이 흐리고 선명도가 낮다면 이를 분류하기가 쉽지 않다. 하지만 이러한 영상을 분류하기 위한 연구들이 많지 않으며, 지금까지 발표된 방법들을 적용하더라도 제대로 구분하지 못한다는 어려움이 있다. 본 논문에서는 각 3차원 필름 영상들의 히스토그램을 구한 후, 히스토그램의 최고 빈도를 기준으로 특정 빈도에서의 폭을 구하여 윤곽선이 흐린 불량패턴의 영상을 분류하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 정품 패턴과 불량 패턴 영상의 히스토그램 분포의 차이가 뚜렷하다는 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 히스토그램의 특성을 반영한 제안 알고리즘을 통하여 모든 영상들을 정확하게 분류할 수 있다는 것을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이진화, 히스토그램, 가장자리 검출을 이용한 각각의 유사도 검정들과 퓨샷 러닝의 분석 결과를 비교분석 하였으며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 앞선 네 가지 방법들보다 복잡한 계산 없이 높은 성능을 낼 수 있다는 것을 검증하였다.
목 적: 두경부 환자의 CT simulation시 metal artifact가 발생하여 영상의 질 저하와 선량계산의 오차를 유발 할 수 있어 metal artifact를 줄이기 위한 gantry tilt scan의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: Metal artifact를 줄이기 위하여 $20^{\circ}$ gantry tilt scan하여 $0^{\circ}$로 재구성한 이미지를 획득하였다. AAPM CT performance Phantom을 이용하여 CT number를 비교 분석하고, 아크릴 팬텀을 이용하여 체적의 일치여부를 확인하였다. Metal artifact에 의한 영향을 평가하기 위해 Intensity volume Histogram (IVH)을 통한 CT number의 균질성 및 Dose Volume histogram (DVH)을 통한 선량평가를 시행하였다. 결 과: CT number와 체적의 비교에서는 차이가 0.5% 이하로 나타났다. IVH를 비교 분석결과 gantry tilt scan에서 artifact에 의한 영향이 감소되어 CT number의 균질도가 향상되고, DVH 비교결과는 양쪽 이하선의 0.2~6%의 평균선량 오차를 감소시켰다. 결 론: Head & Neck 방사선치료 시 metal artifact 때문에 체표윤곽의 구별이 어렵고 선량의 오차가 발생한다. Gantry tilt scan을 이용하면 정확한 조직의 묘사가 가능하고, CT number 균질도가 향상되어 선량의 오차를 줄일 수 있었다. Gantry tilt scan 은 Head & Neck 방사선치료 시 정확한 방사선치료에 매우 유용함을 확인하였다.
In this paper, an efficient method to find cut in the MPEG stream data is proposed. For this purpose, histogram difference and pixel difference is considered as a noise signal. The signal is then filtered out by a median filter to make the frame difference larger. The frame difference obtained in this way is classified into cut frame and non-cut frame by the 2-means clustering without using any threshold value. To improve the classification ratio, a back-propagation neural network is constructed, where outputs of 2-means clustering are used as the inputs of the network. The simulation results demonstrate the performance of the proposed methods.
본 논문에서는 이동 카메라 영상에서 움직임 정보와 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 다수의 보행자를 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 연속된 영상의 특징점을 이용하여 카메라 자체의 움직임 보상용 한 후 차 영상과 프로젝션 히스토그램을 통해 움직이는 보행자를 검출한다. 차 영상을 이용한 보행자 검출은 간단한 방법이지만 움직임이 없는 보행자는 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이러한 단점을 보완하기 위하여 SVM을 이용하여 움직이지 않는 보행자를 검출하였다. SVM은 보행자 검출과 같은 이진 분류 문제에 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 영상 내에 보행자가 서로 인접해 있거나 팔과 다리를 과도하게 움직이는 경우 검출하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 정보와 SVM을 이용하여 움직임이 없는 보행자와 보행자가 서로 인접해 있거나 과도한 동작을 취하는 경우에도 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실세계 영상을 이용하여 수행하였으며, 그 결과 평균 검출률이 94%, FP(False Positive)가 2.8%로 제안된 방법의 우수성을 입증하였다.
바코드의 기하학적 특징과 레이블링을 이용하여 효율적으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 네 개의 라인 연산자(line operator)[8]를 이용하여 화소가 가지는 방향을 구한 후, 블록 별로 각 방향에 대한 화소의 누적 히스토그램(histogram)을 구한다. 히스토그램에서 최대값과 최소값의 차가 가장 큰 블록을 바코드 영역의 블록이라고 결정한다. 구해진 블록만을 이용하여 바코드의 중심을 지나가는 직선을 구할 수도 있지만 좀더 정확한 직선을 구하기 위해 바코드 영역에 있는 많은 블록들을 찾는다. 가장 큰 차 값을 이용하여 문턱값을 구하고 블록별로 히스토그램의 최대값과 최소값의 차가 문턱값보다 큰 블록을 바코드의 기하학적(a) 특징을 갖는 블록으로 분류함으로써 블록을 대상으로 영상을 이진화한다. 이진화 한 영상에 대해 레이블링(labeling)[8,9]을 행하여 바코드 영역의 후보 블록들을 결정한다. 후보 블록들의 화소를 이용하여 바코드의 기울기와 중심점을 바코드의 중심점을 구하여 바코드와 수직이고 바코드의 중심을 지나가는 직선을 그을 수 있으며 바코드를 검출 할 수 있다. 수직선이 지나갈 때 화소값을 순차적으로 획득함으로써 바코드가 가지고 있는 정보를 파악한다.
본 논문에서는 히스토그램 기반의 비트율-왜곡 (R-D) 추정 결과를 이용하여 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 제공하는 비트율 제어방식을 제안한다. 히스토그램 기반의 R-D 추정 방식은 부호화에 사용되는 양자화 파라미터(QP)에 따라 한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 QP 값을 예측할 수 있는 수학적 모델을 제공한다. 이 추정 방식의 가장 큰 장점은 추정을 위한 주 연산이 양자화기에 입력되는 DCT 계수에 대한 히스토그램 또는 가중 히스토그램을 구하는 것이므로 계산량이 적은 것이다. 또 실제 비디오 부호화에 적용할 수 있을 만큼 정확하다. 따라서 이 추정 모델을 이용하는 제안된 비트율 제어 방식은 저 지연과 저 복잡도를 요구하는 응용 분야에 적합하고, 정확한 제어를 수행한다. 제안된 비트율 제어방식은 비디오 버퍼 제한 조건을 만족시킴으로써 버퍼의 넘침이나 고갈이 발생하지 않도록 하고, 추가적으로 왜곡 제한에 의하여 이웃한 영상들간에 화질차이가 일정 범위를 벗어나지 않도록 한다. 그리고 하나의 영상에 대하여 하나의 QP를 사용하여 영상 내에서도 일관된 화질을 유지하며, 誰?영상과 비 기준 영상에 대한 버퍼 제한 조건을 차별화함으로써 기준 영상의 화질 열화에 의한 오류 전파를 감소시킨다. 제안된 방식과 MPEG-2의 TM5 (Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어 방식의 성능을 비교한 실험으로부터 제안된 방식이 평균 PSNR을 0.521.84 dB 정도 향상시키고, 영상간 그리고 영상 내에서도 일관된 화질을 유지함을 확인하였다.
본 논문은 프레임 차이 값을 카메라에서 브레이크로 인해 발생하는 높은 유사 콘텐츠의 경계 추출을 허용하는 글로벌 의사 결정 트리를 기반으로 샷 경계 검출 방법을 제공합니다. 처음엔 프레임 사이의 차이 값은 지역 $X^2$-히스토그램과 정규화를 통해 계산됩니다. 다음으로, 차이 값 사이의 거리는 정규화를 통해 계산됩니다.
In this paper, we propose a segmentation algorithm that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequance received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of three processes:generation of the difference image between the input image and the reference image, multilevel quantization of the difference image, and multistagemerging in the quantized image. The quantization process requantizes the difference image based on the multiple threshold values determined bythe histogram analysis. The merging starts from the seed region which created by using the highest threshold value and ends when termination conditions are met. the proposed method has been tested with various real imge sequances containing intruders. The test results show that the proposed algorithm can detect moving objects like intruders very effectively in the noisy environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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