본 논문에서는 공간적 영상분할을 수행할 때 기존의 watershed 알고리즘과 그것의 수정 알고리즘에서 발생하는 과분할 문제를 해결하기 위한 개선된 watershed 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 주요 개념은 담수 단계에서 임계치보다 얄은 집수분지를 더 깊은 인접 집수분지에 병합하는 것이다. 따라서, 담수가 진행되는 과정에서 기존의 집수분지의 성장과 새로 담수가 일어나는 집수분지에 대한 추출이 이루어진다. 논문의 후반부에 몇 가지 MPEG 시험 영상을 사용하여 실험한 결과를 제시한다. 결론적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 watershed 알고리즘에 아주 작은 계산시간을 추가함으혹서 적용된 임계치에 따라 좋은 분할결괴를 나타낸다.
This paper presents a new morphological spatio-temporal segmentation algorithm. The algorithm incorporates intensity and motion information simultaneously, and uses morphological tools such as morphological filters and watershed algorithm. The procedure toward complete segmetnation consists of three steps: joint marker extraction, boundary decision, and motion-based region fusion. By incorporating spatial and temporal information simultaneously, we can obtain visually meaningful segmentation results. Simulation results demonstrates the efficiency of the proposed method.
본 논문에서는 분할기반 영상 부호화를 위한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 움직임과 밝기 정보에 기반한 새로운 유사성 척도를 사용한다. 그리고 하나의 분할 단계 내에 밝기와 움직임 정보가 함께 결합된다. 영상 분할은 분수령 알고리즘에 기반한 영역 확장법을 통해 이루처지며, 연속된 프레임에 대한 분할은 분할결과가 시간축으로 일관성을 유지하도록 추적방법을 통해 이루어진다. 모의실험결과, 제안된 방법이 통계적 척도만을 사용한 방법과는 달리, 물체의 경계를 결정하는데 효과적임을 보였다.
최근 개발된 영상 압축 표준인 MPEG-4 Part 2는 임의의 영상 객체를 처리할 수 있는 최신의 기능을 포함한다. 이러한 기능을 지원하기 위해서는 효과적인 객체 추출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 영상 내에서 실시간으로 객체를 추출해 낼 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 한 프레임의 영상을 시공간적 watershed transform을 이용하여 여러 영역으로 분할하는 것이고, 두 번째 단계는 분할된 영역 정보를 바탕으로 객체를 추출해내는 것이다. 실시간 처리를 위해서 제안된 알고리즘은 하드웨어와 소프트웨어로 분할하여 구현하고, 계산량이 집중된 연산 부분을 하드웨어 가속기를 사용하여 처리한다. 실험 결과 제안된 시스템은 QCIF 크기의 영상을 초당 15 frame 이상의 속도로 처리하면서도, 정확한 객체 추출 결과를 보였다.
본 논문에서는 분수계 기반 영상 분할의 속도 개선을 위한 새로운 전처리 방법을 제안하였다 영상 분할을 위한 분수계 변환에 있어서, 단순히 단일척도 또는 다중척도의 형태학적 기울기 연산자를 사용하여 만드는 기존의 기준 영상과는 달리, 제안한 방법에서는 원 영상에 라플라시안 연산을 수행해 램프 에지의 위치와 에지 폭을 구한후 이로부터 램프 에지 기울기 보정값을 구하였다 그런후, 단일척도 기울기 연산자를 사용한 영상에 이들 램프 에지의 위치에만 보정값을 더하여 기준 영상을 만들었다 여기에 마커 영상을 만들어 부식에 의해 재구성하여 얻은 영상을 분수계 변환함으로써, 단일 또는 다중 척도 기울기 연산에 의한 기준 영상을 사용한 경우보다 과분할을 방지할 수 있어서, 분수계 기반 영상 분할 처리 시간의 대부분을 차지하는 영역 병합을 대폭 줄여 총 영상 분할 시간을 단축하였다 기존의 방법들과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법은 램프 에지나 에지 밀집 지역의 주요 에지들의 소실 없이 과분할을 줄여 전체 영상 분할 속도를 약 2배 가까이 향상시킬 수 있음을 확인하였다
This paper suggests a new CT-image segmentation algorithm. This algorithm uses morphological filters and the watershed algorithms. The proposed CT-image segmentation algorithm consists of six parts: preprocessing, image simplification, feature extraction, decision making, region merging, and postprocessing. By combining spatial and temporal information, we can get more accurate segmentation results. The simulation results illustrate not only the segmentation results of the conventional scheme but also the results of the proposed scheme; this comparison illustrates the efficacy of the proposed technique. Furthermore, we compare the various medical images of the structuring elements. Indeed, to illustrate the improvement of coding efficiency in postprocessing, we use differential chain coding for the shape coding of results.
This paper describe an interactive video object segmentation tool which can be used to generate MPEG-4 video object planes for multimedia broadcasting and enables content based functionalities. In order to apply these functionalities, each frame of video sequence should be represented in terms of video objects. Semiautomatic segmentation can be thought of as a user-assisted segmentation technique. A user can initially mark objects of interest around the real object boundaries. Then the user-guided and selected objects are continuously separated from the unselected areas though time evolution in the image sequences. We proposed method shows very promising result and this encourages the development of object based video editing system.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.29-33
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1998
In this paper, we propose a hierarchical segmentation method for tracking a semantic video object using a watershed algorithm based on morphological filtering. In the proposed method, each hierarchy consists of three steps: First, markers are extracted on the simplified current frame. Second, region growing by a modified watershed algorithm is performed for segmentation. Finally, the segmented regions are classified into 3 categories, i.e., inside, outside, and uncertain regions according to region probability values, which are acquired by the probability map calculated from a estimated motion field. Then, for the remaining uncertain regions, the above three steps are repeated at lower hierarchies with less simplified frames until every region is decided to a certain region. The proposed algorithm provides prospective results in video sequences such as Miss America, Clair, and Akiyo.
영상의 강도 혹은 컬러에 대해 균일한 영역으로 분할한 후 분할된 각 패치를 정합 시키는 패치 정합 방법은 객체의 경계를 유지하고, low 텍스쳐 영역에서 변이의 연속성을 유지하므로 효율적이다. 그러나 high 텍스쳐 영역에서는 패치가 과 분할 되어 정합의 모호성으로 인해 많은 오 정합이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 워터쉐드 영상분할에 근거한 적응 패치 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 성능분석은 실험을 통해 증명하혔다.
본 연구는 항공 라이다 자료를 이용하여 영역 기반 차폐율 지도를 제작하는데 목적이 있다. 영역 기반 차폐율을 산정하기 위하여 대표적인 영역 분할 기법인 유역 분할(Watershed) 기법을 라이다 자료의 고도값에 적용하였으며, 추출된 영역들을 기반으로 차폐율을 산정하였다. 포인트 기반의 라이다 분류 자료를 래스터 자료로 변환하는 과정에서 빈도수 방법을 사용함으로써 포인트 기반의 차폐율 산정법에서 발생하는 과소 과대 추정 문제를 해결하였다. 또한, 분할의 정도를 달리함으로써 필요에 따라 다양한 축척의 차폐율 지도를 작성할 수 있었다. 제안 기법을 통해 제작된 차폐율 지도는 기존 임상도에서 제공하는 소밀도에 비해 보다 정확하고 세밀한 정보를 제공함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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