To manipulate large video contents, effective video indexing and retrieval are required. A large number of video indexing and retrieval algorithms have been presented for frame-wise user query or video content query whereas a relatively few video sequence matching algorithms have been proposed for video sequence query. In this paper, we propose an efficient algorithm that extracts key frames using color histograms and matches the video sequences using edge features. To effectively match video sequences with a low computational load, we make use of the key frames extracted by the cumulative measure and the distance between key frames, and compare two sets of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results with real sequence show that the proposed video sequence matching algorithm using edge features yields the higher accuracy and performance than conventional methods such as histogram difference, Euclidean metric, Battachaya distance, and directed divergence methods.
본 논문에서는 동영상에서 에지 정보와 히스토그램 분석을 이용하여 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 추적하는 방법을 제안하였다. 물체 검출에서는 먼저, 입력영상에 대하여 형태에 관한 정보를 그대로 유지하면서 자료의 양을 줄일 수 있는 에지(Edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상에 차연산과 이진화를 수행하여 물체를 검출하고, 검출된 물체 영역은 이진 변환밀도에 대한 수평 누적값의 합을 수평 수직 최대 누적값을 더한 값으로 나눈 임계값으로 구한다. 물체 추적에서는 현재 프레임에서 검출된 물체와 이전 프레임에서 검출된 물체와의 유사성을 비교하여 추적한다. 실험결과 물체 검출속도를 개선시켰고, 실시간으로 물체를 추적할 수 있었으며, 국부적인 움직임까지도 추적할 수 있었다.
This paper proposes a segmentation algorithm using gray-level discontinuity and surface reflectance ratio of input images obtained under different illumination conditions. Each image is divided by a certain number of subregions based on the thresholds. The thresholds are determined using the histogram of fusion image which is obtained by ANDing the multiple input images. The subregions of images are projected on the eigenspace where their bases are the major eigenvectors of image matrix. Points in the eigenspace are classified into two clusters. Images associated with the bigger cluster are fused by revised ANDing to form a combined edge image. Missing edges are detected using surface reflectance ration and chain code. The proposed algorithm obtains more accurate edge information and allows to more efficiently recognize the environment under various illumination conditions.
Human face recognition and 3D human face reconstruction has been studied in this paper. To find the facial feature points, find edge from input image and analysis the accumulated histogram of edge information. This paper use a Generic Face Model to display the 3D human face model which was implement with OpenGL and generated with 500 polygons. For reality of 3D human face model, we propose Group matching mapping method between facial feature points and the one of Generic Face Model. The personalized 3D human face model which resembles real human face can be generated automatically in less than 5 seconds on Pentium PC.
본 논문은 통계적 영상처리를 이용하여 과일 선별 시스템을 개발하고자 한다. 히스토그램으로부터 과일 영상의 색깔에 대한 분포를 파악하고 이 표본 위치문제에서 Wilcoxon 검정을 이용하여 에지를 검출한다. 체인코드로부터 과일 영상의 면적, 둘레, 장ㆍ단축의 길이와 원형도 등 기하학적 특성값을 얻는다. 우리는 과일에 대한 영상실험을 통하여 통계적 에지검출 방법에 토대를 둔 시스템과 기존의 Sobel 연산자에 토대를 둔 시스템과의 비교 분석한다.
영상에서 경계선의 추출의 저수준 영상 처리에서 매우 중요하다. 하지만 대다수의 경계선 추출 방법들은 노이즈들의 영역이 많기 때문에 효율적이지 못하고 영상이 서로 다르기 때문에 유연하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위하여 우선 노이즈 감소 단계를 제시한다. 그리고 점진적인 변화 폭의 히스토그램과 내부 클래스 최소 변이상의 양쪽 임계값들을 자동으로 선택하도록 한다.
Multimedia is a ubiquitous and indispensable part of our daily life and learning such as audio, image, and video. Objective and subjective quality evaluations play an important role in various multimedia applications. Blind image quality assessment (BIQA) is used to indicate the perceptual quality of a distorted image, while its reference image is not considered and used. Blur is one of the common image distortions. In this paper, we propose a novel BIQA index for Gaussian blur distortion based on the fact that images with different blur degree will have different changes through the same blur. We describe this discrimination from three aspects: color, edge, and structure. For color, we adopt color histogram; for edge, we use edge intensity map, and saliency map is used as the weighting function to be consistent with human visual system (HVS); for structure, we use structure tensor and structural similarity (SSIM) index. Numerous experiments based on four benchmark databases show that our proposed index is highly consistent with the subjective quality assessment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1700-1721
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2017
The problem of blocking artifacts is very common in block-based image and video compression, especially at very low bit rates. In this paper, we propose a post-processing method for JPEG-coded image deblocking via sparse representation and adaptive residual threshold. This method includes three steps. First, we obtain the dictionary by online dictionary learning and the compressed images. The dictionary is then modified by the histogram of oriented gradient (HOG) feature descriptor and K-means cluster. Second, an adaptive residual threshold for orthogonal matching pursuit (OMP) is proposed and used for sparse coding by combining blind image blocking assessment. At last, to take advantage of human visual system (HVS), the edge regions of the obtained deblocked image can be further modified by the edge regions of the compressed image. The experimental results show that our proposed method can keep the image more texture and edge information while reducing the image blocking artifacts.
최근 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송, 저장 관리 및 검색하는 기술이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 그 중에서 멀티미디어 정보 검색의 경우 사용자가 원하는 정보를 표현할 수 있는 사용자 인터페이스 기술과 원하는 정보를 사용자에게 신속하고 정확하게 보여주는 기술의 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상 정보에서 장면의 전환점인 컷을 효과적으로 검출하여 동영상을 분할하는 기법을 제안한다. 컷 검출(Cut detection)은 MPEG 비디오 시퀀스에서 동영상을 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 기초 작업이며, 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 기존의 방법들은 프레임간을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있다. 제안하는 컷 검출 기법은 먼저 입력영상을 DCT의 DC를 이용하여 샷을 검출한다. 이렇게 검출된 샷으로 데이터베이스를 구성하고, MPEG-7의 시각 기술자 중 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램을 사용하여 영상에서 특징을 추출하였다. 그리고 제안하는 매칭 기법에 따라 단계별 검색을 수행하였다. 이 실험을 통해서 기존 방법들보다 높은 검색률을 보이는 개선된 동영상 분할 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 교차로 내에 위험의 원인이 되는 정지 객체를 검지하는 방법을 제안한다. 교차로 내에 설치된 CCTV에서 실시간 영상을 입력받아 객체의 크기를 일정하게 하기 위하여 역원근변환을 수행하였다. 원근변환된 영상에서 검지영역을 설정하고 객체의 이동 정보를 이용한 적응적인 배경영상을 생성하였다. 정지한 객체의 검출은 배경영상 차이법을 사용하여 정지한 객체의 후보 영역을 검출하였다. 검출된 후보 영역의 진위 여부를 파악하기 위하여 영상의 기울기 정보와 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간 및 주간 대의 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 교차로 내의 검지영역 내에 정지한 차량을 효율적으로 감지할 수 있었으며 검지영역의 면적에 따라 초당 13~18프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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