Possibilistic C-mean 클러스터링과 영역 확장을 이용한 칼라 영상 분할

엄경배,이준환 대한전자공학회 1997 電子工學會論文誌, S Vol.s34 No.3

Image segmentation is teh important step in image infromation extraction for computer vison sytems. Fuzzy clustering methods have been used extensively in color image segmentation. Most analytic fuzzy clustering approaches are derived from the fuzzy c-means (FCM) algorithm. The FCM algorithm uses th eprobabilistic constraint that the memberships of a data point across classes sum to 1. However, the memberships resulting from the FCM do not always correspond to the intuitive concept of degree of belongingor compatibility. moreover, the FCM algorithm has considerable trouble above under noisy environments in the feature space. Recently, the possibilistic C-mean (PCM) for solving growing for color image segmentation. In the PCM, the membersip values may be interpreted as degrees of possibility of the data points belonging to the classes. So, the problems in the FCM can be solved by the PCM. The clustering results by just PCM are not smoothly bounded, and they often have holes. So, the region growing was used as a postprocessing. In our experiments, we illustrated that the proposed method is reasonable than the FCM in noisy enviironments.

수학적 형태학을 이용한 이진 영상의 피라미드에 관한 연구

엄경배,김준철,이준환 한국통신학회 1993 韓國通信學會論文誌 Vol.18 No.9

집합이론을 기본으로하는 수학적 형태학은 영상처리의 여러분야에서 다양하게 이용되어 왔다. 본 논문에서는 수학적 형태학을 이용하는 새로운 이진 영상의 피라미드를 제안하였다. 제안된 방법에서는 이진영상을 특별한 조건을 갖는 구조적 요소(structure element)로 침식 (erosion)하고 침식된 영상을 부표본화(subsampling)를 이 용하여 축소하고, 축소된 영상을 외삽(interpolation)과 침식 할 때와 동일한 구조적요소로 융기(dilation)하여 확장하며, 원 영상과 차를 이용하여 나머지 영상을 구하였다. 이때 사용된 구조적 요소는 부표본화 집합을 융기하였을 경우, 원래의 표본화 집합을 재생할 수 있는 구조적 요소로서, 차이 영상이 0또는 1로 표현되기 위해 충분해야 한다. 또한, 피라미드 구성에 필요한 연산들이 분리가능(separable)함을 증명함으로써 파이프라인 프로세싱등 병렬 연간이 가능함을 입증하였으며, 제안된 피라미드를 이진 영상의 점진적 부호화에 이용할 경우 등가 엔트로피 측면에서 약 1.6에서 2.9배 개선될 수 있음을 보였다. Mathematical morphology based on the set theory has been applied to various areas in image processing. In this study, we propose a new pyramid structure for binary images based on the morphological operations. We use a specific class of structuring elements to shrink or expand images, and prove that the whole operations are separable to construct the pyramid. Through a simulation study, we show that the pyramid can be used as a progressive image coding.

감성 형용사의 모형에 관한 연구

엄경배,최득수,Eum, Kyoung-Bae,Choi, Deuk-Soo 한국컴퓨터산업학회 2007 컴퓨터産業敎育學會論文誌 Vol.8 No.2

In this reaearch, our goal is to find the representative adjectives which express the sensitivity for wall paper. We want to make a model which can explain the whole by using the representative adjectives. We got the adjectives through the questionnaire survey, field survey, and internet survey. To find the representative adjectives, we used modified factor analysis. The factor analysis used in preceding research can not control the individual difference of sensitivity, because the distribution information of data is concentrated into the mean. So, we used the modified factor analysis to control it. The experimental result showed that the reduced factors could account about 79.5% when the number of factor are three. The individual difference of sensitivity was reflected in some adjectives. This result can be used to make a recommending model for wallpaper. 본 연구에서는 벽지를 위한 감성을 나타내는 형용사들의 대표 감성 형용사를 찾는데 목적이 있으며 이는 몇 개의 대표 감성요인을 이용하여 전체를 잘 설명할 수 있는 모형을 구축하기 위한 것이다. 설문조사, 현장조사, 인터넷조사등 다양한 방법을 통하여 형용사가 수집되었고 수집된 형용사들의 대표형용사를 찾기위해 분산을 고려한 요인분석 방법을 이용하였다. 선행 연구들에서 사용한 요인분석 방법으로는 데이터의 분포정보를 평균값에 집약함으로서 생기는 정보의 손실과 감성표현에 대하여 개인에 따른 의식의 차이를 다룰 수 없다. 따라서 본 연구에서는 이를 다루기 위해 분산을 고려한 요인분석 방법을 이용하였다. 분석결과 요인의수를 3개로 하였을 경우 79.5%의 설명력이 있는 것으로 나타났고 몇몇 형용사에서 개인에 따른 감성차를 잘 반영함을 알 수 있었다. 이 결과를 이용하여 소비자들을 위한 벽지추천 모형을 개발하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

퍼지 클러스터 필터와 가중화 된 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터를 이용한 칼라 영상처리

엄경배,이준환 한국통신학회 1999 韓國通信學會論文誌 Vol.24 No.9

칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어져 왔다. 본 논문에서 제안된 클러스터 필터는 잡음에 오염된 환경 하에서 강건한 소속함수 값을 얻을 수 있는 가능적 c-mean 클러스터링 방법을 이용하였다. 또한, 본 논문에서는 혼합된 잡음에서 우수한 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터를 개선하여, 원도우내의 화소중 중심에 위치한 화소에는 더 가중치를 부여하여 가중화 된 평균 필터링을 수행하는 가중화 벡터$\alpha$-trimmed 평균 필터를 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 잡음이 발생한 영상에서 제안된 필터들의 성능을 평가하기 위해 칼라 잡음 발생기를 구현하였으며, 실험 결과는 NCD 척도 및 관측자의 시각에 의해 평가되었다. 실험 결과 제안된 퍼지 클러스터 필터는 NCD 관점에서 기존의 필터들에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였고, 제안된 가중화된 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 어떠한 잡음 하에서도 양호한 결과를 보였다. Color images are often corrupted by the noise due to noisy sensors or channel transmission errors. Some filters such as vector media and vector $\alpha$-trimmed mean filter have bee used for color noise removal. In this paper, We propose the fuzzy cluster filters based on the possibilistic c-means clustering, because the possibilistic c-means clustering can get robust memberships in noisy environments. Also, we propose weighted vector $\alpha$-trimmed mean filter to improve the conventional vector $\alpha$-trimmed mean filter. In this filter, the central data are more weighted than the outlying data. In this paper, we implemented the color noise generator to evaluate the performance of the proposed filters in the color noise environments. The NCD measure and visual measure by human observer are used for evaluation the performance of the proposed filters. In the experiment, proposed fuzzy cluster filters in the sense of NCD measure gave the best performance over conventional filters in the mixed noise. Simulation results showed that proposed weighted vector $\alpha$-trimmed mean filters better than the conventional vector $\alpha$-trimmed mean filter in any kinds of noise.

적응 퍼지 시스템을 이용한 칼라패턴 감성 평가 모델에 관한 연구

엄경배 한국지능시스템학회 1999 한국지능시스템학회논문지 Vol.9 No.5

본 논문에서는 칼라패턴의 물리적 속성을 감성 속성으로 변환시켜 주는 적응 퍼지 시스템을 기반으로 한 감성평가모델을 제안하였다. 감성평가모델은 칼라패턴의 물리적 속성인 평균색상, 평균채도 평균명도 주파수 성분이 서로 상반되는 의미를 갖는 형용사 쌍으로 표현되는 감성속성에 영향을 준다는 Soen의 심리학적 실험을 기초로하였다. 제안된 모델은 두 개의 적응퍼지시스템과 이시스템으로부터얻어지는 감성평가치를 융합하기 위한 퍼지 집합 연산자인 $\Upsilon$모델로 구성되었다. 실험결과 본 논문에서 제안한 모델이 비서형 모델을 근사화하는 신경회로망 모델과는 근접한 결과를 제공하였고 훈련된 결과로부터 언어적 해석이 용이함을 보였다. 제안된 모델에 의한 감성평가결과는 감성을 기반으로 하는 칼라패턴의 검색에 이용될수 있을 것으로 기대된다. In the paper. we propose an evaluation model based the adaptive fuzzy systems, which can transform the physical features of a color pattern to the emotional features. The model is motivated by the Soen's psychological experiments, in which he found the physical features such as average hue, saturation, intensity and the dynamic components of the color patterns affects to the emotional features represented by a pair of adjective words having the opposite meanings. Our proposed model consists of two adaptive fuzzy rule-bases and the y-model, a l i r ~ r ys et operator, to fuze the evaluation values produced by them. The model shows con~parablep erformances to the neural network for the approximation of the nonlinear transforms, and it has the advantage to obtain the linbwistic interpretation from the trained results. We believe the evaluated results of a color pattern can be used to the emotion-based color image retrievals.

Effective face detection and robust face tracking using hybrid filter

엄경배 한국화상학회 2012 한국화상학회지 Vol.18 No.2

In this paper, I present my face detection and tracking method. First, image enhancement is carried out in HSV space especially if the input image is acquired from unconstrained illumination condition. I used a method for image enhancement in HSV space based on the local processing of image. I propose a lighting invariant face detection system based upon the edge and skin tone information of the input color image. The advantage of the proposed face detection is that, it can detect faces with different size, pose, and expression under unconstrained illumination conditions. I combined the Kalman filter with Camshift to enable track recovery after occlusions and to avoid the tracking failures caused by objects and background with similar colors to face. In my tracking method, I particularly focus on face tracking. The size and position of window are obtained after Camshift iteration. Kalman filtering is used to predict the next starting iterative point of Camshift. The experimental results show that my tracking method get the better results than Camshift in occlusion sequences and dynamic backgrounds.

칼라 잡음 제거를 위한 퍼지 클러스터 필터와 가중화된 벡터 α-trimmed 평균 필터 ( Fuzzy Cluster Filters and Weighted Vector α-trimmed Mean Filters for Color Noise Removal )

엄경배,안웅,이준환 대한전자공학회 1997 대한전자공학회 학술대회 Vol.1997 No.1

형태학적 형태 분해 방법을 이용한 물체 인식에 관한 연구

嚴景培,金準哲,李俊煥 全北大學校 1994 論文集 Vol.37 No.-

Mathematical morphology based on the set theory has been applied to various areas in image processing. In this paper, we propose a new method for object recognition based on morphological shape decomposition. The first step of our method decomposes a binary shape into a union of simple binary shapes, and then a new tree structure is constructed which can represent simple binary shapes of objects. Finally, we obtain the feature informations from the tree structures and calculate matching scores using efficient matching measure. The experimental results of the proposed method show the good recognition rate.

PCM과 영역 확장법을 이용한 칼라 영상 분할에 관한 연구 ( A Study on the Color Image Segmentation Using the Pcm and Region Growing )

엄경배,김준철,이준환 대한전자공학회 1996 대한전자공학회 학술대회 Vol.1996 No.1

수학적 형상을 이용한 이진 영상의 피라미드 ( A Pyramid binary Image Using Mathematical Morpology )

엄경배,김준철,이준환 대한전자공학회 1992 대한전자공학회 학술대회 Vol.1992 No.1