고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.
다중 텍스쳐 영상으로부터 최적의 텍스쳐 특징을 생성하는 최적 필터 설계는 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등을 위한 텍스쳐 분석에 있어서 가장 성능이 뛰어난 기술 중의 하나이다. 그러나 대부분의 최적 필터설계는 많은 복잡한 계산량과 교사적 특성에 의해서 효율적인 텍스쳐 영역의 분할을 수행하지 못하는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 다중 텍스쳐 영상에 내재하는 각 텍스쳐들의 공간 주파수 분석에 의한 효율적인 최적 가버필터 설계 방법을 제시한다. 설계된 최적 필터는 "Brodaz texture book"서 발췌한 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 실험한 후 성공적인 결과를 보인다.
본 논문에서는 텍스쳐 감지를 이용한 화소값 기울기 필터 및 중간값 필터 기반의 비디오 시퀀스 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 먼저 보간 할 픽셀의 주변 픽셀들을 이용하여 현재 보간 할 영역이 텍스쳐가 존재하는 영역인지 아니면 평탄한 영역인지를 판단한다. 제안하는 알고리듬에서는 보간 할 영역이 평탄한 영역으로 판단되면 중간값 필터를 이용하여 보간을 하고, 텍스쳐 영역으로 판단되면 화소값 기울기 필터를 이용하여 보간을 하게 된다. 그러므로 현재의 보간 할 영역은 두 개의 카테고리로 분류 할 수 있다. 제안하는 알고리듬은 상황에 맞게 적응적으로 보간을 수행하므로 좀 더 선명하고 정확한 영상을 얻을 수 있다. 그리고 여러 가지 CIF 동영상에 대한 실험 결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 객관적, 주관적으로 우수함을 보여준다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권1호
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pp.49-54
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2016
Regarding global and local factors of a set of features, a given single image or multiple images is a common approach in image processing. This paper introduces an application of an adaptive version of non-local filter whose original version searches non-local similarity for removing noise. Since most images involve texture partner in both foreground and background, extraction of signified regions with texture is a challenging task. Aiming to the detection of visual attention regions for images with texture, we present the contrast analysis of image patches located in a whole image but not nearby with assistance of the adaptive filter for estimation of non-local divergence. The method allows extraction of signified regions with texture of images of wild life. Experimental results for a benchmark demonstrate the ability of the proposed method to deal with the mentioned challenge.
텍스쳐를 효과적으로 표현하는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 과정이다. 효과적인 텍스쳐 표현을 통해 텍스쳐 분류나 텍스쳐 분할 등의 처리 성능을 향상시킬 수 있다. 가버 필터는 텍스쳐 표현을 위해 오랫동안 사용된 다해상도 스케일 기반의 방법이다. 가버 필터는 텍스쳐 분류나 분할에 높은 성능을 제공한다. 그러나 처리 과정의 연산량으로 인해 처리 시간이 매우 많이 소요되어 실제 응용에서는 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 가버 필터와 유사하게 다해상도 스케일 기반으로 텍스쳐를 표현할 수 있는 새로운 특징 표현 방법을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 공간에서 방향과 스케일을 기반으로 다해상도 스케일 기반으로 텍스쳐를 표현한다. 2가지 실험 영상 집합에 대해 분류 실험을 수행하여 제안한 특징의 유용성을 확인하였다. 가버 필터와 유사한 분류 성능을 제공하면서 처리 속도는 가버 필터의 5%이하로 줄일 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 통신시스템에서의 진폭복조와 유사한 알고리듬을 이용한 2 차원 텍스쳐 영상분할에 관해 소개한다. 우선 이상적인 필터링 후에 진폭복조를 함으로써 복합텍스쳐영상을 분할 할 수 있음을 이론적으로 보였다. 그러나 실재의 경우, 이상적인 필터 대신, 여러 가지 이점이 있고 특히 최적의 공간-대역폭적의 특성을 갖고 있는 게이버 필터를 사용하였다. 우리의 알고리듬은 게이버 필터의 동조주파수와 동일한 주파수의 정현파를 갖고 있는 텍스쳐 영역을 모두 찾아준다. 합성된 복합텍스쳐영상을 이용하여 본 논문에서 제의한 방법의 분할능력을 보였다. 이 방법은 수학적으로 명백하고 또한 적용하기에 용이하다. 이 방법은 특성기반 텍스쳐 분할방법에서 특성벡터 분류시 야기되는 많은 문제를 피할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.
본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.
Knutsson이 QPS(quadrature polar separable) 필터를 제안한 이후 여러가지 개선된 QPS필터가 발표되고 있으며 질감 영상처리에 응용되고 있다. 이들 필터는 방향각 함수로 Kuntsson의 cosine 함수나 지수감쇠 함수를 이용하고 있으며, 라디엘웨이팅 함수로 FPSS(finite prolate spheroidal sequence)나 점근적 FPSS를 이용하고 있다. 이들 필터는 질감영상 생성이나 방향각평가, 그리고 합성된 질감영상의 영역분할면에서 다른 특성을 나타낸다. 본 논문에서는 2-D QPS 필터를 위한 여러가지 커넬함수를 분석하여 그들의 특성을 고찰하며 푸리에영역내에서 국부조직의 주파수성분과 방향각을 평가한다. 그리고 이들 필터에 의한 질감 영상의 특성추출과 영역분할에 대한 응용상의 문제점에 대해서 고찰한다. 실험결과는 개선된 Knutsson 필터와 점근적 FPSS 필터함수가 합성 질감영샹의 방향각 평가와 영역분할면에서 유용하다는 것을 나타낸다.
본 논문에서는 개선된 2D QPS(Quadrature polar separable) 필터의 설계와 조직 프로세싱에 대한 응용이 논의된다. 필터의 커넬쌍은 이산 PSS에 근거한 라디얼 가중 함수와 방향각을 위한 지수 감쇄 함수의 적으로 구성되며 주파수 평면상에서 퀴드래처 극분리형이 된다. 필터는 방향각 함수를 이산 PSS에 근사화시키므로 에너지 손실면에서 최적화된다. 필터의 주파수 특성은 대역폭, 방향각, 감쇄 정수, 그리고 주파수 변이 정수와 같은 설계 명제 조건에 의존하므로 제어가 용이하다. 조직 프로세싱에 대한 필터의 응용으로 조직 영상의 생성, 방향각의 평가, 그리고 합성 조직 영상의 세그멘테이션이 고찰된다. 결과는 넓은 대역폭을 갖는 필터가 강한 방향성 조직의 생성 및 식별에 사용될 수 있다는 것과 세그멘테이션 결과도 효과적임을 보였다.
One of the most important procedure in stereo DEM generation is the stereo matching process which finds the conjugate pixels in a pair of stereo imagery. In order to be found as conjugate pixels, the pixels should have distinct spatial feature to be distinguished from other pixels. However, in the homogeneous areas such as water covered or forest canopied areas, it is very difficult to find the conjugate pixels due to the lack of distinct spatial feature. Most of erroneous elevation values in the stereo DEM are produced in those homogeneous areas. This paper presents a simple method for improving the quality of stereo DEM utilizing the texture filters. An entropy filter was applied to one of the input stereo imagery to extract very homogeneous areas before stereo matching process. Those extracted homogeneous areas were excluded from being candidates for stereo matching process. Also a statistical texture filter was applied to the generated elevation values before the interpolation process was applied in odor to remove the remaining anomalous elevation values. Stereo pair of SPOT level 1B panchromatic imagery were used for the experiments. The results showed that by utilizing the texture filters as a pre and a post processor of stereo matching process, the quality of the stereo DEM could be dramatically improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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