본 논문에서는 MPEG-7 표준 비쥬얼 분야 기술자에게 영상의 질감 정보의 표현 방법에 대해 다룬다. 질감 기술자는 멀티미디어 컨텐츠 표현에 대한 국제 표준에서 칼라, 윤곽, 객체나 카메라 움직임 등과 함께 중요한 비쥬얼 특징으로 다루어지고 있으며 표준화의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 현재 MPEG-7 표준안으로 잠정 채택된 휴먼 비쥬얼 시스템(Human Visual System, HVS)에 기반한 질감 기술자에 대하여 논한다. 이 방법은 라돈(Radon) 변환을 통하여 영상을 시각인지 특성에 맞게 변환하고, 뇌의 비쥬얼 피질(Visual Cortex)의 반응과 일치하게 다수개의 주파수 채널들로 질감을 분해한다. 그리고 각 채널들에서의 평균 에너지와 에너지의 편차가 영상의 질감 기술자로 추출한다. 본 논문에서 질감 영상 검색에 있어서 현재 MPEG-7 실험 데이터베이스인 T1∼T7에서 검색 율을 측정하였다. 실험결과 본 영상 질감 기술자 표현 방법은 모든 실험 데이터베이스에서 우수한 검색 성능과 빠른 특징 추출 능력을 보였다.
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.
3차원 그래픽스에서 영상의 현실감을 높이기 위해 자주 사용되는 텍스쳐 맵핑 기법은 많은 연산량과 메모리 접근의 요구로 성능과 전력상의 병목점이 되고 있으며, 이러한 텍스쳐 맵핑 단계에서의 메모리 접근시간을 줄이기 위해 텍스쳐 캐시가 이용되고 있다. 그러나 점차 소형화 되고 있는 휴대용 기기의 특성과 배터리로 동작하기에 갖는 전력상의 제약으로 인해 텍스쳐 캐시가 차지하는 면적과 에너지 소모를 줄이는 노력이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 기법은 텍스쳐 캐시의 크기가 줄어듦에 따라 발생하는 미스율의 증가를 보완하기 위해 미리 읽기 기법을 사용한다. 또한 미리 읽기 버퍼에 텍스쳐 캐시에서 교체되는 블록을 임시로 저장해 둠으로써 충돌 미스를 줄이는 기법을 제안한다. 실험 결과, 1K bytes와 2K bytes의 캐시의 사용하면서 16K bytes 또는 8K bytes의 캐시를 사용했을 때와 비슷한 성능을 유지할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 제안하는 기법의 사용으로 텍스쳐 캐시에서 소모되는 에너지 소모를 $23%{\sim}60%$까지 줄이고 70%정도의 면적을 감소 시킬 수 있음을 보여주었다.
In this paper, a new variable block-size transform coding algorithm using information of segmentation is proposed. In general variable block-size transform coding algorithms, the information which is used to form variable blocks is thrown away, but in the proposed algorithm, the information of segmentation which is composed of texture and contour information is maintained for efficient coding. That is, the number of blocks can be reduced by contour information, a DC component of block can be predicted by texture information, and the region compensation, which reduces mean difference between regions, using texture and contour information can diminish the magnitude of AC components. The result is that the proposed algorithm has improved highly the coding efficiency of DC and AC components.
본 논문은 이미지에서 Quadtree를 이용한 색상-공간 특징 추출과 이미지 내에 포함되어 있는 객체의 MBR(Minimum Boundary Rectangie)을 구하여 질감 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 이미지로부터 DC 이미지를 만들고 색상 좌표계를 변환한 후, Quadtree를 이용하여 영역을 분할한다. 영역의 분한 기준은 제안된 조건에 의하여 이루어지며, 각 분할된 영역으로부터 대표 색상을 추출한다. 그리고, 이미지 분할(segmentation)을 통하여 각 이미지의 객체, 객체를 포함한 배경, 또는 일부 배경의 MBR을 구하고, 제안된 알고리즘에 의하여 검색된 MBR의 웨이블릿 계수(wavelet coefficients)를 계산한다. 이 계수들이 MBR의 질감 정보가 되며, 추출된 색상-공간 정보와 질감 정보를 이용하여 제안된 유사도 계산 방법을 통하여 결과를 나타내게 된다. 제안된 방법은 원 이미지(original image)에 비해 특징 정보의 저장 공간을 53% 감소시켰으며, 성능은 유사하게 나타났다. 그리고, 질감 정보를 추가함으로써, 색상-공간 특징의 단점인 객체 정보의 손실을 보완하였고, 질의 이미지의 객체를 포함한 검색 결과를 보였다.
We propose an enhanced version of the local binary pattern (LBP) operator for texture extraction in images in the context of image retrieval. The novelty of our proposal is based on the observation that the LBP exploits only the lowest kind of local information through the global histogram. However, such global Histograms reflect only the statistical distribution of the various LBP codes in the image. The block based LBP, which uses local histograms of the LBP, was one of few tentative to catch higher level textural information. We believe that important local and useful information in between the two levels is just ignored by the two schemas. The newly developed method: gradual locality integration of binary patterns (GLIBP) is a novel attempt to catch as much local information as possible, in a gradual fashion. Indeed, GLIBP aggregates the texture features present in grayscale images extracted by LBP through a complex structure. The used framework is comprised of a multitude of ellipse-shaped regions that are arranged in circular-concentric forms of increasing size. The framework of ellipses is in fact derived from a simple parameterized generator. In addition, the elliptic forms allow targeting texture directionality, which is a very useful property in texture characterization. In addition, the general framework of ellipses allows for taking into account the spatial information (specifically rotation). The effectiveness of GLIBP was investigated on the Corel-1K (Wang) dataset. It was also compared to published works including the very effective DLEP. Results show significant higher or comparable performance of GLIBP with regard to the other methods, which qualifies it as a good tool for scene images retrieval.
Wavelet transform used for content-based image retrieval has good performance in texture image. Image features for content-based image retrieval are color, texture, and shape. In this paper, we use color feature extracted from HSI color space known as most similar vision system to human vision system and texture feature extracted from wavelet histogram which has multiresolution property. Proposed method is compared with HSI color histogram method and wavelet histogram method. It is shown better performance.
본 논문에서는 텍스처 합성할 때 방향을 고려하여 합성의 품질의 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 고정된 회전 각도가 아닌, 다양한 각도를 자동으로 샘플링하여 효율적으로 예제 이미지를 생성할 수 있도록 하였고, 이를 통해 합성 경계간의 차이를 자연스럽게 완화시킬 수 있는 결과를 실험을 통해 보여준다.
In this paper, a texture synthesis technique based on the NCAR(non-causal auto-regressive) model and the pyramid structure is proposed. In order to estimate the NCAR model parameters accurately from a noisy texture, the MAP(maximum a posteriori) estimation technique is also employed. In our approach, since the input texture is decomposed into the Laplacian oyramid planes first and then the NCAR model is applied to each plane, we are able to obtain a good synthesized texture even if the texture exhibits some non-random local structure or non-homogenity. The usrfulness of the proposed method is demonstrated with seveal real textures in the Brodatz album. Finally, the 2-dimensional MAP estimation technique can be used to the image restoration for noisy images as well as a texture image synthesis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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