• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.148-153
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• 2009

Few methods have dealt with segmenting multiple images with analogous content. Concurrent images of a scene and gathered images of a similar foreground are examples of these images, which we term consistent scene images. In this paper, we present a method to segment these images based on manual segmentation of one image, by iteratively propagating information via multi-level cues with adaptive confidence. The cues are classified as low-, mid-, and high- levels based on whether they pertain to pixels, patches, and shapes. Propagated cues are used to compute potentials in an MRF framework, and segmentation is done by energy minimization. Through this process, the proposed method attempts to maximize the amount of extracted information and maximize the consistency of segmentation. We demonstrate the effectiveness of the proposed method on several sets of consistent scene images and provide a comparison with results based only on mid-level cues [1].

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.9-21
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• 2004

본 논문은 동영상내의 객체를 자동으로 추출하고 추적할 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간 분할과 공간 분할로 이루어진다. 공간 분할은 각 프레임을 정확한 경계를 가진 영역으로 나누고 시간 분할은 각 프레임을 전경 영역과 배경 영역으로 나눈다. 공간 분할은 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 수행된다. 그러나, 일반적인 유전자 알고리즘과는 달리, 염색체는 이전 프레임의 분할 결과로부터 초기화되고, 동적인 객체 부분에 대응하는 불안정 염색체만이 진화연산자에 의해 진화된다. 시간 분할은 두 개의 연속적인 프레임의 밝기 차이에 기반을 둔 적응적 임계치 방법에 의해 수행한다. 얻어진 공간과 시간 분할 결과의 결합을 통해서 객체를 추출하고, 이 객체들은 natural correspondence에 의해 전체 동영상을 통해 정확히 추적된다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 장점을 가진다. 1) 제안된 비디오 분할 방법은 사전 정보를 필요로 하지 않는 자동 동영상 분할 방법이다. 2) 제안된 공간 분할방법은 기존의 유전자 알고리즘보다 해공간의 효율적인 탐색을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 정확한 객체 추적 메커니즘을 포함하고 있는 새로운 진화 알고리즘이다. 이러한 장점들은 제안된 방법이 잘 알려진 동영상과 실제 동영상에 성공적으로 적용됨을 통해 검증된다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권3호
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• pp.7-11
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• 2020

Enormous methods have been proposed for the detection and segmentation of blur and non-blur regions of the images. Due to the limited available information about the blur type, scenario and the level of blurriness, detection and segmentation is a challenging task. Hence, the performance of the blur measure operators is an essential factor and needs improvement to attain perfection. In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with the adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective of the blur type and level which may not be suitable for images with large variations in imaging conditions and blur type and level. Contradictory, the proposed measure uses an adaptive threshold for each image based on the image and the blur properties to generate an improved sharpness metric. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the support vector machine (SVM). The performance of the proposed method is evaluated using a well-known dataset and compared with five state-of-the-art methods. The comparative analysis reveals that the proposed method performs significantly better qualitatively and quantitatively against all the methods.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.195-202
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• 2005

적응 분할 알고리즘은 국부 비 균질 영상에서 효율적인 표적 탐지를 위해 사용된다. 지금까지 영상 분할에 여러 가지 적응방법이 제안되었다. 하지만 이들 알고리즘이 레이다 표적 탐지에 바로 적용하기는 어려운데 이는, 레이다 자체 신호 특성 때문이다. 일반적으로 레이다 표적은 배경신호에 비해 상대적으로 적은 도수 함수를 갖고 있으며, 배경 분포는 외부환경에 따라 다양한 형태를 갖는다. 본 논문에서는 도수함수의 최대 값에서 우측 하향 직선인 히스토그램 현을 이용한 적응 표적분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 임계값 탐색에 사용되는 적용 현이 외부환경조건에 영향을 적게 받음으로 인해 다양한 레이다 환경에 최적인 임계 값을 선택한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘이 기존 표적분할알고리즘인 전역 임계 값 방법 및 분포 중앙값 추정방식에 비해 탐지성능측면에서 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.39-42
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• 2003

In this paper, we propose a background segmentation method in low resolution color image. A segmentation algorithm is based on color and edge information. In edge image, adaptive and local thresholds are applied to suppress paint boundaries. Through our experiments, the proposed algorithm efficiently segments background from objects.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.740-745
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• 2003

Motion tracking and object segmentation are the most fundamental and critical problems in vision tasks suck as motion analysis. An active contour model, snake, was developed as a useful segmenting and tracking tool for rigid or non-rigid objects. Snake is designed no the basis of snake energies. Segmenting and tracking can be executed successfully by energy minimization. In this research, two new paradigms for segmentation and tracking are suggested. First, because the conventional method uses only intensity information, it is difficult to separate an object from its complex background. Therefore, a new energy and design schemes should be proposed for the better segmentation of objects. Second, conventional snake can be applied in situations where the change between images is small. If a fast moving object exists in successive images, conventional snake will not operate well because the moving object may have large differences in its position or shape, between successive images. Snakes's nodes may also fall into the local minima in their motion to the new positions of the target object in the succeeding image. For robust tracking, the condensation algorithm was adopted to control the parameters of the proposed snake model called "adaptive color snake model(SCSM)". The effectiveness of the ACSM is verified by appropriate simulations and experiments.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권2호
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• pp.236-246
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• 2006

Motion tracking and object segmentation are the most fundamental and critical problems in vision tasks such as motion analysis. An active contour model, snake, was developed as a useful segmenting and tracking tool for rigid or non-rigid objects. In this paper, the development of new snake model called 'adaptive color snake model (ACSM)' for segmentation and tracking is introduced. The simple operation makes the algorithm runs in real-time. For robust tracking, the condensation algorithm was adopted to control the parameters of ACSM. The effectiveness of the ACSM is verified by appropriate simulations and experiments.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.735-740
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• 2005

경사 영상을 사용하는 워터쉐드에서는 영상 내의 잡음이 직접 국부적 최소 점들로 표현되어 영상의 과분할을 초래하게 된다. 특히 분할되어야 할 영역들의 경계에 대한 기울기 크기는 영역 분할의 정확성에 영향을 주어 전체 분할 성능을 좌우할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 기울기 크기를 결정하기 전에 영역들에 대한 경계의 선명도를 보존하면서 잡음을 제거함으로써 영상의 과분할을 줄일 수 있는 ATMF(Adaptive Trimmed Mean Filter)의 적용을 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.42-47
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• 2007

영상 분할은 주어진 영상에서 관심 영역을 추출하거나 압축을 위한 비디오 처리 분야에서 중요한 부분이며 특히 영역 기반 비디오 코딩에서는 필수적인 부분이다. 영역 기반의 수리형태학적 영상분할에서는 영상을 단순화한 후 추출된 경사 영상을 가지고 영역 경계를 결정하는 워터쉐이드 기법을 이용하는 방법이 주로 제안되고 있다. 이 방법은 병합될 대상 영역의 수가 많아질수록 병합하는 과정에 필요한 계산량이 지수적으로 증가하고, 영상 내의 잡음이 직접 국부적 최소 점들로 표현되어 영역들의 경계에 대한 기울기에 영향을 주어 영상의 과분할을 초래하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 영상의 과분할 문제를 해결할 수 있는 ATM 필터를 제안하였다. 모의실험 결과 제안된 ATM 필터가 전체적인 잡음제거의 향상과 함께 잡음 비율이 20% 이상일 경우의 영상의 선명도 훼손의 정도가 줄어들었음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.105-115
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• 2011

비젼기반 지능형교통정보시스템(ITS, Intelligent Transportation System) 환경에서 도로영역의 분할이 가장 기초적인 역할을 한다. 따라서 본 논문은 입력영상에서 도로 영역과 하늘 영역을 분할하기 위해 적응적 패턴 추출을 통한 영역분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 첫째, Mean Shift 알고리즘을 이용한 초기분할 단계, 둘째, 정적 패턴매칭 방법에 기반한 후보영역선별 단계, 셋째, 동적 패턴매칭 방법에 기반한 영역확장 단계로 구성된다. 제안된 방법은 적응적 패턴을 현 분할영역의 주변 영역으로부터 추출하여 영역병합에 사용함으로서 보다 신뢰성 높은 영역병합결과를 얻을 수 있다. 제안된 방법의 장점을 평가하기 위해 정적인(static) 패턴만을 사용해서 영역을 병합하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법의 실험결과에서는 적응적인 패턴 추출방법을 사용하였을 때가 정적인 패턴 추출에 의한 영역병합 방법보다 8.12%의 성능이 향상됨을 보였다. 제안된 방법은 수시로 변화하는 도로환경에서 안정적으로 도로나 하늘영역을 추출할 수 있으며, 비전기반 지능형교통정보시스템의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다.