• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.253-261
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• 2017

In this paper, a corner detection method based on a new non-cornerness measure is presented. Rather than evaluating local gradients or surface curvatures, as done in previous approaches, a non-cornerness function is developed that can identify stable corners by testing an image region against a set of desirable corner criteria. The non-cornerness function is comprised of two steps: 1) eliminate any pixel located in a flat region and 2) remove any pixel that is positioned along an edge in any orientation. A pixel that passes the non-cornerness test is considered a reliable corner. The proposed method also adopts the idea of non-maximum suppression to remove multiple corners from the results of the non-cornerness function. The proposed method is compared with previous popular methods and is tested with an artificial test image covering several corner forms and three real-world images that are universally used by the community to evaluate the accuracy of corner detectors. The experimental results show that the proposed method outperforms previous corner detectors with respect to accuracy, and that it is suitable for real-time processing.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제12권2호
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• pp.27-32
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• 2013

Shape From Focus (SFF) is a passive optical technique to recover 3D structure of an object that utilizes focus information from 2D images of the object taken at different focus levels. Mostly, SFF methods use a single focus measure to compute image focus quality of each pixel in the image sequence. However, it is difficult to recover accurate 3D shape using a single focus measure, as different focus measures perform differently in diverse conditions. In this paper, a nonlinear Total Variation (TV) based approach is proposed for 3D shape recovery. To improve the result of surface reconstruction, several initial depth maps are obtained using different focus measures and the resultant 3D shape is obtained by diffusing them through TV. The proposed method is tested and evaluated by using image sequences of synthetic and real objects. The results and comparative analysis demonstrate the effectiveness of our method.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.80-87
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• 2011

본 논문은 잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 엔트로피를 이용하여 피사체가 존재하는 영역을 자동으로 추정함으로써, 배경에 의해 잘못된 자동초점 결과를 얻는 문제점을 개선하였다. 또한 이산 코사인 변환 계수를 분석하여 새로운 초점 값 계산 방법을 제안하였고, 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 있는 경우에도 초점 값 특성이 강인함을 검증하였다. 제안하는 자동초점 알고리듬은 지능형 감시 시스템의 팬-틸트-줌 카메라 등에 적용 가능하다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.171-176
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• 2004

Image matching is fundamental process in photogrammetry and computer vision to identify and to measure corresponding features on the multiple images. Uniqueness of the matching entities and robustness of the algorithm are the key issues that have influence on quality of the matching result. The optimal solution could be obtained by utilizing appropriate matching entities in the first place. In this study, candidate matching points were extracted by interest operator, and an area-based matching method was applied with characteristics of the gray value distribution as the matching entities. The characteristic information is based on the concept of "intrinsic image" (or parameter image). The information was utilized as additional and/or complementary matching entities. Matching on interest points with the characteristic information resulted in high quality of matching because matching windows were created with surrounding pixels of the interest points that contain distinct and unique features. The experiment shows that matching quality and reliability increase by exploiting interest operator, and the characteristic information has potential to be matching entity.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.50-60
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• 2000

본 논문에서는 캐릭터 이미지 검색에 가장 적합한 컬러와 모양 정보를 표현하는 새로운 복합 특징량을 제안한다. 제안된 방법은 YCbCr 컬러 모델에서 얻어진 Y이미지에 대해서는 회전, 이동, 크기 변화에 불변한 Zernike 모멘트를 사용하여 모양 정보를 추출하고, Cb 및 Cr 이미지로부터 DCT계수를 사용하여 색상 정보를 추출하여 캐릭터 이미지를 검색한다. 이 방법은 인간의 시각적인 특성을 잘 표현하는 방법으로서 36개의 적은 특징량으로 높은 검색효율을 나타내기 때문에 대용량 데이터베이스와 같은 웹 검색과 애니메이션 검색에 적합한 방법이다. 캐릭터 이미지 3,834개를 대상으로 실험하였으며 MPEG-7 컬러/질감, 기술자들의 성능 평가에 사용된 ANMRR(Average of Normalized Modified Retrieval Rank)과 모션/모양 기술자들의 성능 평가에 사용된 BEP(Bull's Eye Performance)를 사용하여 캐릭터 이미지 검색에서 우수한 성능을 타나냄을 실험으로 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.155-163
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• 2001

본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 의미 있는 정보를 제공하기 위하여 상호정보 최적화를 통한 영상정합 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상이 기하학적으로 정합되면 상호정보가 최대화된다는 가정 하에 두 영상에서 대응되는 위치의 명암도간 통계적 의존관계나 정보중복성을 계산하는 상호정보를 통하여 영상간 변형관계를 추정함으로써 영상을 정합한다. 실험결과로는 뇌 컴퓨터단층촬영영상의 상호정보를 최적화한 정합결과와 가우시안형 잡음 첨가에 따른 정합 비교 결과를 제시한다. 본 방법은 기존 정합방법에서 사용하는 영상분할이나 특징점 추출에 의한 정합이 아닌 영상 자체 정보를 사용함으로써 사용자와의 상호작용이 불필요하며 정합의 정확도를 향상시킬 수 있고 잡음에도 견고하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.25-33
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• 2006

본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다. 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반을 두고 네 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심 영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다. 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 세 번째 기준은 중심 객체의 평균 경계강도이다. 세 번째 기준은 분류 기준들중에서 가장 우수한 분류 성능을 나타내지만 특징값을 추출하기 위해서는 중심 객체를 추출해야 되는 많은 연산을 내포하고 있다. 이에 이와 비슷한 특성을 나타내는 네 번째 기준으로 영상 중심 영역에서의 평균 경계강도를 선택하였다. 네 번째 분류 기준은 세 번째 분류 기준에 비해 분류 성능은 조금 낮지만 빠르게 특징값을 추출할 수 있어 많은 데이터를 빠른 시간 내에 처리해야 되는 대규모 영상 데이터 베이스에 적용가능하다. 영상을 분류하기 위해 신경회로망 및 SVM을 사용하여 이들 기준들을 통합하였으며 신경회로망 및 SVM의 분류 성능을 비교하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1247-1256
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• 1989

In this paper, we propose the dynamic scene segmentation algorithm using a cross mask and edge information. This method, a combination of the conventioanl feature-based and pixel-based approaches, uses edges as features and determines moving pixels, with a cross mask centered on each edge pixel, by computing similarity measure between two consecutive image frames. With simple calcualtion the proposed method works well for image consisting of complex background or several moving objects. Also this method works satisfactorily in case of rotaitional motion.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.157-162
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• 2005

본 논문에서는 2차원 정지 영상 및 동영상에서 블록 정합을 이용한 움직임 검출과 영역 분할을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여 입체 영상으로 실시간 변환하는 방법을 제안하였다. 성능 평가는 움직임 객체의 깊이 지도와 절대 시차 차이 영상을 생성하여 기존의 변환 방법과 비교를 통해 제안한 방식의 우수성을 입증하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1108-1118
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• 2019

Non-local means (NLM) algorithm is an effective and successful denoising method, but it is computationally heavy. To deal with this obstacle, we propose a novel NLM algorithm with fuzzy metric (FM-NLM) for image denoising in this paper. A new feature metric of visual features with fuzzy metric is utilized to measure the similarity between image pixels in the presence of Gaussian noise. Similarity measures of luminance and structure information are calculated using a fuzzy metric. A smooth kernel is constructed with the proposed fuzzy metric instead of the Gaussian weighted L2 norm kernel. The fuzzy metric and smooth kernel computationally simplify the NLM algorithm and avoid the filter parameters. Meanwhile, the proposed FM-NLM using visual structure preferably preserves the original undistorted image structures. The performance of the improved method is visually and quantitatively comparable with or better than that of the current state-of-the-art NLM-based denoising algorithms.