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- 저자 : 최병걸(Byung-Geol Choi) (검색결과 3 건)
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Quadtree 구조를 사용한 색상 특징 추출 기반 영상 검색 시스템의 구현
최창규(Chang-Gyu Choi),정성일(Seong-Il Cheong),최병걸(Byung-Geol Choi),이시영(Si-Young Lee),김승호(Sung-Ho Kim) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ
본 논문에서는 Quadtree 구조를 기반으로 한 효율적인 색상 정보 추출과 영상 검색을 수행하는 시스템을 설계하고 구현한다. 제시한 시스템은 원 영상으로부터 DC 영상을 추출하고, DC 영상의 화소들을 RGB에서 HSV의 색상 좌표계로 변환한다. 변환된 영상에서 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포값을 영역의 위치에 따라 Quadtree의 단말 노드에 저장한다. 그리고, 사용자가 질의 영상을 주었을 때 Quadtree에 저장된 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 유사도 측정을 통하여 결과 영상을 보여 준다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과 64개의 영역으로 나눈 방법에 비해 비교하는 평균 영역의 개수는 28.9개였고, 검색시간은 2~6초 정도 감소하였다. 또한, 전체 영상의 색상 정보 저장량도 25% 정도 줄어들었지만 질의에 대한 두 방법의 검색 결과는 유사하게 나타났다.
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장용석(Yong-Seok Chang),김성재(Seong-Jae Kim),최병걸(Byung-Geol Choi),안철웅(Cheol-Woong Ahn),김승호(Sung-Ho Kim) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ
본 논문에서는 대규모 영상 데이터베이스로부터 모양 영상에 대한 검색을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 해싱기법을 변형한 색인구조와 검색방법을 제안한다. 제안된 색인구조는 이진 모양영상(binary shape image)의 불변 모멘트 집합(invariant moments set)을 특징벡터로 사용하여 다차원으로 구성된다. 이 색인구조를 기반으로 제안된 해싱을 변형한 검색방법은 기존의 방법들에 비해 검색공간을 줄임으로써 검색속도를 높인다. 본 논문에서 제안한 색인구조와 검색방법을 1000개의 이진 모양 영상들에 적용해본 결과 검색공간이 전채 공간의 10% 미만으로 줄어드는 효과가 있었다.
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정성일(Seong Il Cheong),안철웅(Cheol Woong Ahn),최병걸(Byung Geol Choi),김승호(Sung Ho Kim) 한국정보과학회 2000 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.6 No.2
최근 차량 수의 급격한 증가로 인하여 도로에서 운행되고 있는 차량의 수는 도로가 수용할 수 있는 한계치를 넘어서고 있다. 이러한 교통 과밀 지역의 교통 흐름을 분산시키기 위해 교통감시카메라의 영상에서 혼잡도를 산출하거나, 이동물체의 속도나 개수를 분석하는 방법들이 제시되었다. 그러나, 현재 까지의 연구들은 교통 혼잡도를 측정하기 위해 배경 영상을 사용하기 때문에 적당한 배경 영상을 미리 준비하여야 한다. 본 논문에서는 배경 영상을 사용하지 않고 교통 혼잡도를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 에지 정보를 얻기 위해 도로 영상에 DCT를 수행하고 그 결과를 이용하여 교통 혼잡도를 측정하는 방법을 제시한다. As the number of cars is suddenly increasing, the number of cars on road exceeds the capacity of the road. In order to disperse the stream of traffic, there are many approaches for calculating the degree of congestion using traffic monitoring camera, and analyzing the velocity or the number of moving objects. Since those methods use background image, it is necessary to prepare the proper background image. In this paper, we proposed the algorithm to calculate the degree of congestion without background image. We perform DCT to the road image to obtain the edge information of cars, and then use it for calculating the degree of congestion.
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