• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.433-434
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• 2010

본 논문에서는 영상처리에서 많이 사용하는 bilateral filtering과 mean shift segmentation을 이용하여 일반적인 사진을 수채화 스타일로 변환하는 기법에 대하여 제안한다. 먼저 bilateral filtering을 이용하여 사진의 외곽선 부분은 보존하면서 고주파 성분을 약화시키도록 한다. 그리고 bilateral filtering된 영상에서 mean shift segmentation을 수행하여 수채화 스타일의 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 기법으로 다양한 사진에 대하여 실험한 결과 수채화 스타일로 잘 변화되는 것을 확인하였으며 특히 주광에서 촬영한 풍경 사진들에 대하여 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.206-208
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• 2010

본 논문에서는 최근 급속히 보급되고 있는 스마트폰에서 촬영한 사진 영상을 수채화 효과가 나도록 변환하는 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 수채화 효과 변환 기법은 영상처리 분야에서 많이 사용하는 양방향 필터링(bilateral filtering)과 평균 이동 분할(mean shift segmentation)을 이용한다. 먼저 입력 영상을 스마트폰 화면 해상도로 크기 변환한 후 양방향 필터링을 이용하여 사진의 외곽선 부분은 보존하면서 고주파 성분을 약화시키도록 한다. 다음으로 양방향 필터링을 거친 영상에서 평균 이동 분할을 수행하여 최종 영상을 생성한다. 실험을 통하여 스마트폰의 연산 속도를 고려한 평균 이동 분할의 파라미터 값을 설정하여 다양한 사진에 대하여 수채화 효과가 잘 나타나는 것을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.93-100
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• 1997

칼라 영상 분할의 한 방법으로 fuzzy C-means를 이용한 방법이 많이 연구되었으나, 이 방법은 클러스터의 개수가 정해져야 사용할 수 있는 방법이다. 분할해야 할 데이터가 많은 경우 예비 분할을 수행하여 예비 분할 되지 않는 데이터들에 대해서 상세 분할을 fuzzy C-means를 사용하여 분할 하나 예비 분할된 데이터의 클러스터 중심과 상세 분할로 만들어진 클러스터의 중심과는 연계성이 없어진다. 본 연구에서는 이것을 보완하기 위하여 차감 클러스터링을 사용하여 칼라 영상의 클러스터의 개수와 중심을 구한 후, 이것을 이용하여 영상을 예비 분할하고 중력을 가진 fuzzy C-means를 사용하여 분할되지 않은 나머지 부분과 클러스터의 중심을 최적화 시켜 분할하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법의 정성적인 평가를 수행하여 본 논문에서 제시된 방법이 우수함을 보인다.

• 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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1323-1325
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• 2003

As to many conventional segmentation approaches , spatial autocorrelation, perhaps being the first law of geography, is always overlooked. Thus, the corresponding segmentation results are always not so satisfying, which will further affect the subsequent image processing or analyses. In order to improve segmentation results, a geostatistic based segmentation approach with the consideration of spatial autocorrelation hidden in remote-sensing images is proposed in this article. First, by calculating the mean variance between each pair of pixels at given different lag distances, information like the size of typical targets in the scene can be obtained, and segmentation thresholds are calculated accordingly. Second, an initial region growing segmentation approach is implemented. Finally, based on the segmentation thresholds obtained at the first step and the initial segmentation results, the final segmentation results are obtained using the same region growing approach by taking the local mutual best fitting strategy. From the experiment results, we found the approach is rather promising. However, there still exists some problems to be settled, and further researches should be conducted in the future.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권5호
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• pp.637-644
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• 2006

Biomedical image is often complex. An applied image analysis system should deal with the images which are of quite low quality and are challenging to segment. This paper presents a framework for color cell image segmentation by learning and classification online. It is a robust two-stage scheme using kernel method and watershed transform. In first stage, a two-class SVM is employed to discriminate the pixels of object from background; where the SVM is trained on the data which has been analyzed using the mean shift procedure. A real-time training strategy is also developed for SVM. In second stage, as the post-processing, local watershed transform is used to separate clustering cells. Comparison with the SSF (Scale space filter) and classical watershed-based algorithm (those are often employed for cell image segmentation) is given. Experimental results demonstrate that the new method is more accurate and robust than compared methods.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1635-1640
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• 2017

본 논문에서는 싱글 야외 영상에서 날씨 분류를 위한 계층적 이미지 트리 모델을 정의하고, 영상의 밝기와 k-평균 세분화 영상을 이용한 날씨 분류 알고리즘을 제안하였다. 계층적 이미지 트리 모델의 첫 번째 레벨에서 실내와 야외 영상을 구분하고, 두 번째 레벨에서는 야외 영상이 주간, 야간 또는 일출/일몰 영상인지를 밝기 영상과 k-평균 세분화 영상을 이용하여 판단하였다. 마지막 레벨에서는 두 번째 레벨에서 주간 영상으로 분류된 경우 에지 맵과 안개 율을 기반으로 맑은 영상 또는 안개 영상인지를 최종 추정하였다. 실험 결과, 날씨 분류가 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었으며, 제안하는 방법이 주어진 영상에서 효과적으로 날씨 특징이 검출됨을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.985-990
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• 2003

본 논문에서는 3차원 사람얼굴의 굴곡표면에 대하여 특징 값들을 추출하여 회전벡터를 이용하여 회전한 후 그들을 분석, 표현하는 방법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 정확하게 추출된 굴곡표면의 특징 값들은 3차원 사람얼굴을 세그멘테이션 하는데 적용되었다 사람얼굴의 표면은 메쉬(mesh)모델을 사용하여 파라메타를 계산, 추출하였으며, 추출된 특징 값들은 얼굴표면을 Gaussian과 Mean 곡면 분류표(classification)를 사용하여 임계 값을 사용하지 않고 3D 얼굴표면을 세그멘테이션 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.608-617
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• 2017

영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.733-734
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• 2016

This study proposes a novel approach for ground segmentation of 3D point cloud. We combine two techniques: gradient threshold segmentation, and mean height evaluation. Acquired 3D point cloud is represented as a graph data structures by exploiting the structure of 2D reference image. The ground parts nearing the position of the sensor are segmented based on gradient threshold technique. For sparse regions, we separate the ground and nonground by using a technique called mean height evaluation. The main contribution of this study is a new ground segmentation algorithm which works well with 3D point clouds from various environments. The processing time is acceptable and it allows the algorithm running in real time.