• 제목/요약/키워드: Histogram of Gradient

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그래디언트 히스토그램을 이용한 3차원 물체 도면의 유사도 비교 (Similarity Comparison of 3D Object Drawings using Gradient Histogram)

  • 김만정;김현승;박인규
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.10-12
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    • 2016
  • 본 논문에서는 선 드로링 도면 간의 유사도 정도를 비교하여 도면으로 표현된 3차원 물체의 유사도 측정 알고리즘을 제안한다. 앞면, 뒷면, 좌측면, 우측면, 윗면, 아래면의 선 드로잉 영상으로 표현된 총 여섯 개의 영상을 한 물체의 대표 영상으로 이용한다. 데이터베이스의 3차원 물체 영상들은 전처리를 거친 후 각 영상의 여덟 방향의 그래디언트(gradient) 히스토그램을 측정하고 각 영상을 히스토그램의 기술자 벡터로서 표현하여 저장한다. 입력 영상 역시 같은 방식으로 기술자 벡터를 구하고 이를 비교될 영상의 기술자와 비교하여 유사도를 측정한다. 이와 같은 방식으로 가장 유사한 영상 집합을 가지는 N개의 물체를 탐색하여 시각적으로 제시한다.

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Small Animal PET 영상에서의 기울기 크기 기반 3차원 영역확장 분할 알고리즘 (Segmentation Algorithm using 3D Region Growing Based on Gradient Magnitude in Small-Animal PET Images)

  • 이유부;김경민;천기정;김명희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.703-705
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    • 2005
  • 본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.

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레벨 세트와 히스토그램을 이용한 이동 물체의 추적 (Tracking of Moving Objects Using Levelset and Histogram)

  • 박수형;염동훈;고기영;김두영
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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    • pp.137-140
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    • 2002
  • This paper presents a new variational framework for detecting and tracking moving objects in image sequence. Motion detection is performed using Level Set Model. The original frame is used to provide th moving object boundaries Then, the detection and the tracking problem are addressed in a common framework that employs a inward-outward curve evolution function. This function is minimized using a gradient decent method.

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그레디언트 히스토그램을 이용한 정합 창틀 크기의 자동적인 결정 (Automatic determination of matching window histogram of gradient)

  • 문창기;예철수
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.3-7
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    • 2007
  • 본 논문에서는 1m 공간해상도를 가지는 도시 지역의 위성영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트(gradient)의 히스토그램을 이용하여 스테레오 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 한 화소 거리의 대각 방향에 놓여진 4 개 화소들의 수직 및 수평 방향에 존재하는 화소간의 밝기값 차로 정의되는 그레디언트를 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 평탄화 지수 영상에서 에지 등과 같이 주변 화소의 밝기값과 차이가 큰 화소는 상대적으로 높은 평탄화 지수를,비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가지게 된다. 에지와 비에지를 판정하는 평탄화 임계값을 결정하기 위해 평탄화 지수 영상의 히스토그램 분포를 이용한다. 결정된 평탄화 임계값보다 작은 평탄화 지수를 가지는 정합 창틀 내의 화소들이 일정 비율보다 크면 비에지 화소로 판정하고 정합 창틀을 한 단계 더 크게 설정하는 방법으로 정합 창틀의 크기를 각 화소마다 가변적으로 변화시킨다. 제안한 방법을 IKONOS 스테레오 위성영상에 적용하여 고정 크기의 정합 창툴에 비해 정합 성능이 향상되는 것을 보였다.

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히스토그램 균등화 기반의 효율적인 차량용 영상 보정 알고리즘 (An Efficient Vehicle Image Compensation Algorithm based on Histogram Equalization)

  • 홍성일;인치호
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.2192-2200
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    • 2015
  • 본 논문에서는 히스토그램 균등화 기반의 효율적인 차량용 영상 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량용 영상보정 알고리즘은 움직임 추정 및 움직임 보상을 통해 차량용 영상의 흔들림을 제거하였다. 그리고 영상을 보정하기 위해 영상을 일정 영역으로 분할하여 각각의 서브 영상에서 픽셀 값의 히스토그램을 계산하였다. 또한, 기울기를 조절하여 영상을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 IP에 적용하여 성능 및 시간, 영상의 차이점을 평가하고, 차량용 카메라 영상의 흔들림 제거와 영상 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 차량용 영상 보정 알고리즘은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 차량용 영상에 대한 흔들림 제거는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 효율성을 입증하였다. 그리고 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었고, 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다.

방사형 기저함수 신경회로망 기반 숫자 인식 시스템의 설계 : 전처리 알고리즘을 이용한 인식성능의 비교연구 (Design of Digits Recognition System Based on RBFNNs : A Comparative Study of Pre-processing Algorithms)

  • 김은후;김봉연;오성권
    • 전기학회논문지
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    • 제66권2호
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    • pp.416-424
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    • 2017
  • In this study, we propose a design of digits recognition system based on RBFNNs through a comparative study of pre-processing algorithms in order to recognize digits in handwritten. Histogram of Oriented Gradient(HOG) is used to get the features of digits in the proposed digits recognition system. In the pre-processing part, a dimensional reduction is executed by using Principal Component Analysis(PCA) and (2D)2PCA which are widely adopted methods in order to minimize a loss of the information during the reduction process of feature space. Also, The architecture of radial basis function neural networks consists of three functional modules such as condition, conclusion, and inference part. In the condition part, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by means of the Fuzzy C-Means algorithm. Also, it is used instead of gaussian function to consider the characteristic of input data. In the conclusion part, the connection weights are used as the extended type of polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. By using MNIST handwritten digit benchmarking database, experimental results show the effectiveness and efficiency of proposed digit recognition system when compared with other studies.

HOG 특징 기반 능동 소나 식별 기법 (Active Sonar Classification Algorithm based on HOG Feature)

  • 신현학;박재현;구본화;서익수;김태환;임준석;고한석;홍우영
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.33-39
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    • 2017
  • In this paper, an effective feature which is capable of classifying targets among the detections obtained from 2D range-bearing maps generated in active sonar environments is proposed. Most conventional approaches for target classification with the 2D maps have considered magnitude of peak and statistical features of the area surrounding the peak. To improve the classification performance, HOG(Histogram of Gradient) feature, which is popular for their robustness in the image textures analysis is applied. In order to classify the target signal, SVM(Support Vector Machine) method with reduced HOG feature by the PCA(Principal Component Analysis) algorithm is incorporated. The various simulations are conducted with the real clutter signal data and the synthesized target signal data. According to the simulated results, the proposed method considering HOG feature is claimed to be effective when classifying the active sonar target compared to the conventional methods.

HoG 기술자를 이용한 중이염 자동 판별 방법 (Middle Ear Disease Automatic Decision Scheme using HoG Descriptor)

  • 정나라;송재욱;최호형;강현수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.621-629
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    • 2016
  • 본 논문은 소아 및 성인의 중이염을 자동 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 중이염 영상과 정상 영상 데이터베이스에서 HoG(histogram of oriented gradient) 기술자를 사용하여 특징을 추출한 다음 SVM(support vector machine) 분류기를 통하여 추출된 특징들을 학습시킨다. 여기서 SVM 입력 벡터의 추출을 위하여 입력영상은 영상크기를 사전에 정의된 일정크기의 영상으로 변환되고 변환된 영상을 16개의 블록과 4개의 셀로 분할하며 9개의 빈을 가진 HoG를 사용한다. 결과적으로 입력 영상에서 576개의 특징을 추출하고 이를 SVM의 학습과 분류에 사용된다. 입력 영상이 학습된 특징들의 모델을 기반으로 SVM 분류기를 통하여 중이염 여부가 판별된다. 실험 결과 제안한 방법은 정확도 90% 이상의 판별 성능을 나타내었다.

영상정보만을 이용한 사람과 로봇간 실시간 상대위치 추정 알고리즘 (Real-Time Algorithm for Relative Position Estimation Between Person and Robot Using a Monocular Camera)

  • 이정욱;선주영;원문철
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제37권12호
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    • pp.1445-1452
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    • 2013
  • 본 논문에서는 단안 카메라를 이용하여 사람과 로봇(카메라)간의 상대위치를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. HOG(기울기 히스토그램) 특징벡터와 SVM(서포트 벡터 머신) 분류기를 이용하여 사람의 두부 및 어깨영역을 검출한다. 검출된 영역의 크기와 위치를 이용하여 사람과 로봇(카메라)간의 상대 위치 및 각도를 계산한다. 또한 알고리즘 수행속도를 향상시키기 위하여 본 논문에서는 NVIDIA의 GPU와 CUDA 라이브러리를 사용하였다. 그 결과 알고리즘 수행속도는 초당 15 프레임의 영상데이터를 처리할 수 있다. 알고리즘의 정확도 비교를 위해서 SICK 레이저 스캐너 출력과 비교하였다.

블록 HOG 군집화 기반의 1-D 바코드 크로스라인 결정 (Determination of Bar Code Cross-line Based on Block HOG Clustering)

  • 김동욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권7호
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    • pp.996-1003
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    • 2022
  • 본 논문에서는 비전 기반의 1-D 바코드 검출을 위한 스캔 라인 및 범위 결정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 블록 HOG(histogram of gradient)를 바탕으로 DBSCAN 군집화 방법을 적용하여 유효한 바코드 대표점 및 방향을 검출하고 이를 바탕으로 스캔 라인 및 바코드 크로스라인을 결정하는 방법에 관한 연구이다. 본 논문에서는 얻어진 스캔라인을 바탕으로 바코드의 크로스라인 범위를 결정하기 위해 최소 및 최대탐색 기법이 적용되었다. 이것은 바코드의 크기에 무관하게 적용될 수 있다. 제안된 기법은 바코드의 일부 영역만 검출해도 바코드 인식이 가능하며, 또한 바코드 영역 검출 후 코드를 읽기 위해 회전을 필요로 하지 않는다. 또한, 다양한 크기의 바코드 검출이 가능하다. 본 논문의 제안된 기법에 대한 성능을 평가를 위해 다양한 실험결과를 제시하였다.