• 제목/요약/키워드: Saliency Map

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360 VR 영상 제작을 위한 Saliency Map 기반 Seam Finding 알고리즘 (Modified Seam Finding Algorithm based on Saliency Map to Generate 360 VR Image)

  • 한현덕;한종기
    • 방송공학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.1096-1112
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    • 2019
  • 현재 360 VR 이미지를 만들어주는 카메라들은 상당히 고가이기에 사람들이 손쉽게 사용할 순 없는 상황이다. 이를 해결하기 위해 휴대 전화의 카메라를 이용해 100여 장의 사진을 360° 촬영을 한 후 Image stitching으로 360 VR 영상을 얻고자 한다. 기존의 장비는 한 번에 360℃ 촬영으로 VR 영상을 만들어내는 반면 휴대 전화를 이용하여 촬영할 경우 영상마다 시차가 생기게 된다. 이로 인해 움직이는 물체가 있는 경우 물체가 여러 장의 영상에서 나타나는 원하지 않는 상황이 생기게 되고 Seam이 물체를 관통하여 부자연스러운 결과 영상을 얻게 된다. 본 논문에서는 시각적으로 두드러지는 물체를 판별할 수 있는 Saliency map을 이용한 Seam finder 알고리즘을 통해 개선된 결과 영상을 얻을 수 있음을 확인했다.

Automatic Change Detection Using Unsupervised Saliency Guided Method with UAV and Aerial Images

  • Farkoushi, Mohammad Gholami;Choi, Yoonjo;Hong, Seunghwan;Bae, Junsu;Sohn, Hong-Gyoo
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_3호
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    • pp.1067-1076
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    • 2020
  • In this paper, an unsupervised saliency guided change detection method using UAV and aerial imagery is proposed. Regions that are more different from other areas are salient, which make them more distinct. The existence of the substantial difference between two images makes saliency proper for guiding the change detection process. Change Vector Analysis (CVA), which has the capability of extracting of overall magnitude and direction of change from multi-spectral and temporal remote sensing data, is used for generating an initial difference image. Combined with an unsupervised CVA and the saliency, Principal Component Analysis(PCA), which is possible to implemented as the guide for change detection method, is proposed for UAV and aerial images. By implementing the saliency generation on the difference map extracted via the CVA, potentially changed areas obtained, and by thresholding the saliency map, most of the interest areas correctly extracted. Finally, the PCA method is implemented to extract features, and K-means clustering is applied to detect changed and unchanged map on the extracted areas. This proposed method is applied to the image sets over the flooded and typhoon-damaged area and is resulted in 95 percent better than the PCA approach compared with manually extracted ground truth for all the data sets. Finally, we compared our approach with the PCA K-means method to show the effectiveness of the method.

객체기반의 시공간 단서와 이들의 동적결합 된돌출맵에 의한 상향식 인공시각주의 시스템 (A New Covert Visual Attention System by Object-based Spatiotemporal Cues and Their Dynamic Fusioned Saliency Map)

  • 최경주
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.460-472
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    • 2015
  • Most of previous visual attention system finds attention regions based on saliency map which is combined by multiple extracted features. The differences of these systems are in the methods of feature extraction and combination. This paper presents a new system which has an improvement in feature extraction method of color and motion, and in weight decision method of spatial and temporal features. Our system dynamically extracts one color which has the strongest response among two opponent colors, and detects the moving objects not moving pixels. As a combination method of spatial and temporal feature, the proposed system sets the weight dynamically by each features' relative activities. Comparative results show that our suggested feature extraction and integration method improved the detection rate of attention region.

Unconstrained Object Segmentation Using GrabCut Based on Automatic Generation of Initial Boundary

  • Na, In-Seop;Oh, Kang-Han;Kim, Soo-Hyung
    • International Journal of Contents
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    • 제9권1호
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    • pp.6-10
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    • 2013
  • Foreground estimation in object segmentation has been an important issue for last few decades. In this paper we propose a GrabCut based automatic foreground estimation method using block clustering. GrabCut is one of popular algorithms for image segmentation in 2D image. However GrabCut is semi-automatic algorithm. So it requires the user input a rough boundary for foreground and background. Typically, the user draws a rectangle around the object of interest manually. The goal of proposed method is to generate an initial rectangle automatically. In order to create initial rectangle, we use Gabor filter and Saliency map and then we use 4 features (amount of area, variance, amount of class with boundary area, amount of class with saliency map) to categorize foreground and background. From the experimental results, our proposed algorithm can achieve satisfactory accuracy in object segmentation without any prior information by the user.

가려짐 영역 검출 및 스테레오 영상 내의 특징들을 이용한 다시점 영상 생성 (Multi-view Image Generation from Stereoscopic Image Features and the Occlusion Region Extraction)

  • 이왕로;고민수;엄기문;정원식;허남호;유지상
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.838-850
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    • 2012
  • 본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 명암변화 주목도 지도(intensity gradient saliency map)를 생성한다. 다음으로 좌우 영상 간에 블럭 단위의 움직임을 나타내는 광류(optical flow)를 계산하고 scale-invariant feature transform(SIFT) 기법을 통해 사물의 크기와 회전에 변하지 않는 영상의 특징 점을 구하여 이 특징점 간의 변이를 구한 다음, 이 두 변이 정보들을 결합하여 변이 주목도 지도(disparity saliency map)를 생성 한다. 생성된 변이 주목도 지도는 가려짐 영역 검출을 통해 오류 변이가 제거된다. 세 번째로 영상 워핑시에 직선의 왜곡을 최소화하기 위해 직선 세그먼트를 얻는다. 마지막으로 다시점 영상은 이렇게 추출된 영상 특징들을 제한 조건으로 사용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반 영상 워핑(warping) 기법에 의해 생성된다. 실험 결과를 통해 제안한 기법으로 생성된 다시점 영상의 화질이 기존 DIBR 기법보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.

TFT-LCD 영상에서 Saliency Map 기반의 얼룩성 결함 강조 (Mura Defect Enhancement based on Saliency Map in TFT-LCD Image)

  • 이은영;박길흠
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.626-632
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    • 2016
  • In this paper, we propose the defect emphasis in TFT-LCD panel image. The defect emphasis image consist of S(Shape) map and B(Brightness) map. S map based on DoG(difference of gaussian) is made with the mura defect shape characteristic. And B map use defect intensity property that defect intensity is higher than background. The experiments were conducted to evaluate the performance of the proposed defect emphasis method. The results of experiments show the validity of the defect emphasis using the proposed method.

360 도 비디오의 객체 증강 saliency map 생성 방법 (Method of creating augmented saliency map for 360-degree video)

  • 심유정;서지민;이명진
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.109-111
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    • 2021
  • 360 도 영상은 기존 미디어와 다른 몰입감을 제공하지만 HMD 기반 시청은 멀미, 신체적 불편함 등을 유발할 수 있다. 또한, 시청 디바이스 보급 문제, 네트워크 대역의 문제, 단일 소스 다중 이용의 수요 등으로 일반 디스플레이 기반 서비스 수요도 존재한다. 본 논문에서는 360 도 영상의 일반 디스플레이 서비스를 위한 뷰포트 추출에 필요한 영상 내 객체의 동적 속성을 활용한 시각적 관심 지도 증강 기법과 이를 이용한 서비스 구조를 제시한다.

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인간의 상향식 시각적 주의 특성에 바탕을 둔 현저한 영역 탐지 (Detecting Salient Regions based on Bottom-up Human Visual Attention Characteristic)

  • 최경주;이일병
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권2호
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    • pp.189-202
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    • 2004
  • 본 논문에서는 영상 입력 장치로 입력되는 영상 내의 수많은 정보 중에서 지각적으로 중요하다고 여겨지는 현저한(salient) 영역만을 탐지해내는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간이 가지고 있는 시각적 주의 기능에 기본 바탕을 두고 있으며, 영상을 구성하고 있는 정보의 특징에 기반을 두고 있다. 가장 먼저 인간의 시각적 주의 기능에 영향을 미친다고 알려져 있는 몇 가지 특징들이 입력되는 영상의 모든 영역에 걸쳐 추출되어 각각의 특징에 해당되는 특징지도들로 형성된다. 이렇게 형성된 각각의 특징지도들을 구성하고 있는 특징 값들은 이들 각각의 국부적인 경쟁력 특성에 의하여 영상의 각 영역에서의 중요도를 나타내는 값으로 변환되어 중요도지도를 형성하게 된다. 이러한 중요도지도들은 모두 통합되어 하나의 현저함지도를 생성하게 된다. 현저함지도는 영상 내 각 장소의 현저함 정도를 미리 계산된 특징들의 공간적 중요도 측정치에 따른 스칼라 값으로 표시함으로써 영상 내에서 가장 현저한 영역을 찾을 수 있도록 가이드 한다. 제안하는 방법에 의해 시스템을 구성하여 실험한 결과, 인간이 중요하다고 여겨지는 주요 영역을 만족스럽게 탐지해 냄을 알 수 있었다.

A Saliency Map based on Color Boosting and Maximum Symmetric Surround

  • Huynh, Trung Manh;Lee, Gueesang
    • 스마트미디어저널
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    • 제2권2호
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    • pp.8-13
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    • 2013
  • Nowadays, the saliency region detection has become a popular research topic because of its uses for many applications like object recognition and object segmentation. Some of recent methods apply color distinctiveness based on an analysis of statistics of color image derivatives in order to boosting color saliency can produce the good saliency maps. However, if the salient regions comprise more than half the pixels of the image or the background is complex, it may cause bad results. In this paper, we introduce the method to handle these problems by using maximum symmetric surround. The results show that our method outperforms the previous algorithms. We also show the segmentation results by using Otsu's method.

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해양 환경에서 웨이블렛 변환을 이용한 크기 변화에 무관한 물표 탐지 알고리즘 (A Scale Invariant Object Detection Algorithm Using Wavelet Transform in Sea Environment)

  • 바자르와느 바담체렝;박기태;정종면
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.249-255
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    • 2013
  • 본 논문에서는 해양 환경에서 획득한 IR 영상으로부터 웨이블렛 변환을 이용한 크기 변화에 무관한 물표 탐지 알고리즘을 제안한다. 모폴로지 연산을 이용하여 영상의 잡음을 제거한 후 2-D 이산 Haar 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 통해 수평 방향 에지(HL), 수직 방향 에지(LH), 대각선 방향 에지(HH) 영상들을 생성한다. 해양 환경을 고려하여, 웨이블렛의 각 레벨에서 수평과 수직 에지 영상을 가우시안 블러링을 수행하고 블러링된 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합하여 saliency map을 생성한다. 그런 다음 saliency map을 이진화 하여 물표 후보 영역을 추출한다. 마지막으로 물표 후보 영역에서 소영역 제거를 통해 최종적인 물표 영역을 추출한다. 실험결과에서는 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.