• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.467-473
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• 2004

비디오내에서의 자막은 비디오 내용을 전달하는 중요한 역할을 수행한다. 기존의 자막 영 역 추출방법들은 잡음에 민감하여 배경에서 자막 영역의 추출이 어려웠다. 본 논문에서는 다중 프레임 병합과 영역 최소 사각형을 이용하여 스포츠 비디오에서 자막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 전처리과정으로서 명암 대비 스트래칭과 Othu Method를 이용하여 적응적 임계치를 추출할 수 있다. 다중 프레임 병합에 의하여 자막 프레임 구간을 추출하고, 자막 영역은 미디언 필터링, 형태학적 불림, 영역 레이블링, 후보 문자영역 필터링, 영역 최소 사각형 검출에 의하여 효율적으로 추출된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.502-511
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• 2005

본 논문에서는 자연 이미지에 포함되어 있는 텍스트를 추출하기 위해 명도 정보를 사용한 하이브리드 분석 방법(HAM)을 제안하였다. 즉, 제안한 방법은 명도 정보 분석(Gray-intensity Information Analysis)과 분할/합병 분석(Split/Merge Analysis)을 결합하였다. 제안한 방법의 추출 결과를 보면 단순한 영상과 복잡한 영상 모두에서 기존의 연구 결과보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.47-52
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• 2007

기존 화소 기반 영역분할 방법은 주변 화소와 비교를 통하여 영역 분할을 수행하기 때문에 처리 시간이 길고, 영역 분할이 부정확한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 위성 영상을 효과적으로 영역 분할하기 위하여 영역 분할 및 합병 기법을 이용한 수정된 중심 연결 방법을 제안한다. 자신의 화소 값을 주변의 화소 값들과 비교하여 조건이 비슷할 경우 주변의 화소들을 합병하여 영역을 생성하는 방법으로 2방향으로만 주변 화소 값들과 비교를 수행하여 분할영역을 생성 및 합병한다. 실험결과 제안된 방법이 기존의 화소 기반 영역 분할 방법들보다 알고리즘이 간단하고 연산량이 작아 처리 시간이 짧으면서도 분할의 정확도가 우수한 영역기반 위성영상 영역분할 방법임을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.319-326
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• 2004

본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.225-230
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• 2011

본 논문에서는 깊이정보에 기반한 watershed와 영역병합 알고리즘을 이용한 얼굴영역 분할 방법을 제안하였다. 얼굴영역 검출은 영역 분할 단계, 초기 화소 영역 검출 단계, 영역 병합의 세 단계로 구성된다. 입력된 컬러 영상은 제안된 알고리즘에 의해 균일한 작은 영역들로 분할된다. 색도정보와 에지 구속 조건을 사용하여 균일한 영역들을 결합함으로써 얼굴영역을 검출한다. 제안한 알고리즘은 색도정보나 에지정보만을 사용하는 기존 방법에서의 문제점을 해결하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 정확한 얼굴 영역을 분할할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.955-961
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• 2010

본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.741-745
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• 1991

This paper describes a feature extraction in digitized chest X-ray image and CT head Image. There are Extraction, Thresholding, Region G rowing, Split-Merge and Relaxation in feature extraction technique. In this study, Region Growing System was realized and Fuzzy Set Theory was applied in order to extract the vague region which the conventional method has difficulties in extracting. The performance of proposed algorithm was proved by being applied to chest X-ray image and CT head image.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권6호
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• pp.632-641
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• 2000

기존의 문자 영역 추출 방법은 전체 영상에 대하여 컬러 축소(color reduction), 영역 분할 및 합병(region split and merge), 질감 분석(texture analysis)등과 같은 방법을 이용하여 문자 영역을 추출했다. 이 방법들은 많은 휴우리스틱(heuristic) 변수와 추출하고자 하는 문자의 사전 지식에 의해 임계치 값을 설정함으로서 알고리즘을 일반화하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 문자의 지형학적 특징점 추출 방법과 점-선-면 확장법을 이용하여 문자 영역을 추출함으로서 기존 문자 영역 추출의 문제점인 휴우리스틱 변수의 사용을 최소화하고 임계치 값을 일반화함으로 서 일반화된 문자 영역 추출 방법을 제안 하고자 한다. 실험결과 일반화된 변수와 임계값을 사용함으로서 문자의 사전 지식 없이도 문자 영역을 추출함을 볼 수 있었다. 비디오 영상의 경우 후보 영역 추출율 100%, 검증을 통한 자막 영역 추출율은 98% 이상임을 볼 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.178-184
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• 2013

본 논문에서는 차세대 비디오 표준인 High Efficiency Video Coding(HEVC)의 영상 부호화 과정의 시간복잡도 감소를 위한 효율적인 Prediction Unit(PU)레벨 움직임예측(Motion Estimation, ME) 병렬화의 구현 기법을 제시하고자 한다. 움직임예측 과정은 부호화기에서 80%의 복잡도를 차지하는 과정으로 고속 부호화의 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 많은 기술들이 제안되었는데, 그 방법 중의 하나가 움직임예측 알고리즘의 병렬화이다. 이러한 병렬 ME 설계의 일환으로 ME의 일부인 Merge Estimation의 병렬화를 위한 Merge Estimation Region(MER)기반의 설계방법이 제안되었다. 하지만 HEVC Test Model reference software(HM)에 반영된 MER을 이용하여 실제로 병렬화 된 ME를 구현하는 과정에서는 알고리즘 측면에서 아직 고려되지 않은 문제들이 존재한다. 이에 본 논문에서는 HM을 바탕으로 MER을 사용한 안정적인 병렬 ME를 구현하기 위한 전략으로 각 PU의 정보를 독립적으로 사용하기 위한 부분 순차화 방법과 메모리 접근제한을 이용한 병렬화 방법을 제시한다. 실험을 통해 본 연구의 우수성이 확인되었는데, 제안된 방법에 기반을 둔 구현의 전체 부호화 시간이 순차적인 ME를 이용한 HM의 것보다 평균 25.64% 감소하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1314-1321
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• 2010

본 논문에서는 도로에서 주행 중인 차량검출 알고리즘에 대하여 연구한다. 카메라에서 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 및 합병(split & merge)방법을 적용하여 영상을 분할하고 그 다음 분할된 영역을 해석하여 차량이 위치할 가능성이 높은 영역을 집중적으로 탐색하여 차량을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 연구한다. 전방차량의 후면을 검출하기 위하여 수직/수평 성분을 특정으로 하였으며 적분영상을 이용하여 계산시간을 줄일 수 있는 Haar-like방법을 적용하였으며 분류기로는 SVM을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 350개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 150개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 95.00%의 인식률을 얻었다.