효율적 영역 기반 부호화를 위한 인간 시각 특성에 기반한 계층적 영상 분할

송근원,정광민,도경훈 東西大學校 1998 동서논문집 Vol.4 No.-

본 논문에서는 주관적 화질 및 객관적 화질을 유지하면서 영역 기반 초저속 부호화에서 병목 현상을 유발하는 과다한 윤곽선 정보를 효과적으로 줄일 수 있으며, 또한 각 계층에서의 전송 정보량를 조절할 수 있는 계층적 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 계층에서 수리 형태학에 기반한 계층적 영상 분할과 인간 시각 시스템(HVS)특성을 고려한 영역 병합으로 구성된다. 계층적 영상 분할은 3계층으로 이루어져 있으며, 영상 분할 수 인간 시각이 구분할 수 없는 두 인접 영역을 병합한다. 이때 인간 시각 시스템 특성에 기반하여 병합 순서를 결정하는 병합 우선 순휘 함수(MPF)를 제한하여 영역 병합을 수행한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 PSNR은 평균 0.14dB 낮으나, 윤곽선 정보량은 30% 줄일 수 있었으며, 또한 각 계층에서 전송 정보량을 조절할 수 있는 적응성이 있는 영상 분할 구조임을 알 수 있었다. In this paper, a new hierarchical image segmentation algorithm based on human visual system(HVS) characteristic, which can efficiently reduce information quantity to be transmitted without the degradation of the subjective and objective image quality, and which is suitable for region-based very low bit coding because it can control information quantity to be transmitted, is proposed. It consists of image segmentation based on mathematical morphology and region merging considering HVS characteristic for the pairs of two adjacent regions at each level of the hierarchy. Image segmentation is composed of 3-level hierarchical structure and in the region merging structure of each level, we extract the pairs of two adjacent regions which human vision can't discriminate, and then merge them. Since the proposed region merging method selects two neighbor regions to be merged and performs region merging according to merging order based on HVS characteristics, it can efficiently improve bottleneck problem caused by excessive contour information at region-based very low bit rate coding. In experimental results, though the PSNR by the proposed algorithm is about 0.14dB lower than that of conventional method, the subjective image quality is almost the same and the contour information to be transmitted is reduced as much as 23.9% on the average.

YCbCr칼라 좌표계와 투영 기법에 기반한 적응적 얼굴 영역 추출

송근원 위덕대학교 산업기술연구소 2005 산업기술연구소 논문집 Vol.9 No.1

본 논문에서는 적응적 피부색 구간 범위 설정을 통해 추출된 얼굴 후보 영역을 수직 및 수평 투영을 통하여 얼굴 영역을 정확히 추출할 수 있는 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 얼굴 후보 영역 추출시 칼라 정보를 이용하여 피부색 정보를 얻은 후, 전체 화소수와 추출된 화소수의 비에 따라 3단계로 나누어 얼굴 후보 영역을 추출함으로써 보다 정확한 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 투영 기법에서는 얼굴 후보 영역을 수직 투영하여 얼굴 폭을 추정한 후, 추정된 정보를 수평 투영에 적용하여 얼굴 길이를 추정함으로써 최종 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 알 수 있었다. In this paper, a face region extraction algorithm using adaptive skin color information and projection is proposed. After the extraction of face candidate image using adaptive skin color information, we project it into vertical direction to estimate the width of the face. Then the redundant parts of the face are efficiently removed by using the estimated face width. And the width information of the face is used at the horizontal projection step to extract the height of the face, and non-face regions such as the neck and some background regions, which are represented as the similar skin color, effectively eliminated. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.

얼굴 표정 인식을 위한 색상 정보에 기반한 자동 얼굴 영역 추출

송근원 위덕대학교 산업기술연구소 2004 산업기술연구소 논문집 Vol.8 No.1

본 논문에서는 얼굴 표정 인식을 위한 얼굴 색상 정보에 기반한 자동 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역 추출시 피부색 정보는 유용하게 이용되어 왔으나 피부색을 나타내는 문턱값에 매우 민감한 단점이 있다. 논문에서는 이를 개선하고자 먼저 후보 피부색 정보를 이용한 다음 전체 화소수와 추출된 화소수의 비에 따라 적응적으로 얼굴 영역을 추출하였다. 인터넷 및 다양한 환경에서 획득된 영상에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 얼굴 인식 과정의 얼굴 영역 추출 단계에서 정확한 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 알 수 있었다. In this paper, a face region extraction algorithm using adaptive skin color information and projection is proposed. After the extraction of face candidate image using adaptive skin color information, we project it into vertical direction to estimate the width of the face. Then the redundant parts of the face are efficiently removed by using the estimated face width. And the width information of the face is used at the horizontal projection step to extract the height of the face, and non-face regions such as the neck and some background regions, which are represented as the similar skin color, effectively eliminated. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.

Classification of Scaled Textured Images Using Normalized Gray Scale Pattern Spectrum Based on Mathematical Morphology

Kun Woen Song,Gi Seok Kim,Kyeong Hoon Do,Yeong Ho Ha 대한전자공학회 1994 JTC-CSCC : Joint Technical Conference on Circuits Vol.- No.-

피부색 정보의 적응적 선택과 투영 기법을 이용한 얼굴 영역 추출

송근원 ( Kun Woen Song ) 한국화상학회 2010 한국화상학회지 Vol.16 No.2

본 논문에서는 피부색 정보의 적응적 선택과 투영 기법을 이용한 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 얼굴 후보 영역은 피부색 정보를 얻은 후, 전체 화소수와 추출된 화소수의 비에 따라 3단계로 나누어 추출한다. 투영 기법에서는 얼굴 후보 영역을 수직 투영하여 얼굴 폭을 추정한 후, 추정된 정보를 수평 투영에 적용하여 얼굴 길이를 추정함으로써 최종 얼굴 영역을 추출하였다. 인터넷 및 다양한 환경에서 획득된 영상에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 정확한 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 알 수 있었다. In this paper, a face region extraction algorithm using adaptive selection of skin color information and projection is proposed. The face candidate region is extracted by using the proposed three-step processes according to the ratio between total pixels number and the extracted pixels number. After the extraction of face candidate image using adaptive skin color information, we project it into vertical direction to estimate the width of the face. Then the redundant parts of the face are efficiently removed by using the estimated face width. And the width information of the face is used at the horizontal projection step to extract the height of the face, and non-face regions such as the neck and some background regions, which are represented as the similar skin color, are effectively eliminated. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.

초저속 전송을 위한 영역간의 대조 차를 이용한 계층적 영상 분할

송근원(Kun-Woen Song),김기석(Gi一Seok Kim),박영식(Young-Sik Park),하영호(Yeong-Ho Ha) 한국방송·미디어공학회 1996 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.1996 No.-

초저속 전송을 위한 영역간의 대조 차를 이용한 계층적 영상 분할

송근원,김기석,박영식,하영호 한국방송공학회 1996 한국방송공학회 학술대회 Vol.1 No.1

In this paper, a new image segmentation method based on merging of two low contrast neighbor regions iteratively is proposed. It is suitable for very low bit rate coding. The proposed method reduces efficiently contour information and preserves subjective and objective image quality. It consists of image segmentation using 4-level hierarchical structure based on mathematical morphology and 1-level region merging structure using the contrast difference of two adjacent neighbor regions. For each segmented region of the third level, two adjacent neighbor regions having low contrast difference value in fourth level based on contrast difference value is merged iteratively. It preserves image quality and shows the noticeable reduction of the contour information, so that it can improve the bottleneck problem of segmentation-based coding at very low bit rate.

이진분열 알고리즘에 기반한 계층적 구조의 시공간 영상 분할

박영식,송근원,정의윤,한규필,하영호 한국방송공학회 1997 한국방송공학회 학술대회 Vol.1 No.1

In this paper, a hierarchical spatio-temporal image segmentation method based on binary split algorithm is proposed. Intensity and displacement vector at each pixel are used for image segmentation. The displacement vectors between two image frames which skip over one or several frames can be approximated by accumulating of the velocity vectors calculated from optical flow between two successive frames when the time interval between the two image frames is short enough or the motion is slow. The pixels whose displacement vector and intensity are ambiguous are precisely decided by the modified watershed algorithm using the proposed priority measure. In the experiment, the region of moving object is precisely segmented.

A Face Region Extraction Algorithm Using Adaptive Hue Information

Ju Hyuk Lim,Kun Woen Song 대한전자공학회 2003 ITC-CSCC :International Technical Conference on Ci Vol.2003 No.7

형태학적 정규화 패턴 스펙트럼을 이용한 질감영상 분류

송근원,김기석,도경훈,하영호,Song, Kun-Woen,Kim, Gi-Seok,Do, Kyeong-Hoon,Ha, Yeong-Ho 대한전자공학회 1996 전자공학회논문지-B Vol.b33 No.1

본 논문에서는 일반적인 환경인 카메라의 줌 기능(zoom-in, zoom-out)에 의해 임의로 크기 변화된 질감 영상들을, 크기변화에 무관한 형태학적 정규화(normalized) 패턴 스펙트럼에 기반하여 분류하였다. 정규화 패턴 스펙트럼은 질감영상으로부터 형태학적 패턴 스펙트럼을 구하고 이로부터 크기변화 성분을 구한 다음 크기 변화비에 따른 선형보간을 하여 같은 부류의 질감영상내에서 크기변화를 통합함을 뜻한다. 본 논문에서는 패턴 스펙트럼을 구할 때 기존의 방법과 달리 영상의 문턱값을 중심으로 두 부분으로 계산하였다. 즉 문턱값 이상을 가지는 화소들에 대해서는 opening방법으로 패턴 스펙트럼을 구하였고 문턱값 미만을 가지는 화소들에 대해서는 closing방법으로 패턴 스펙트럼을 구하여 효과적인 정보추출을 하였다. 또 본 논문에서는 각각 명암도 방법과 이진 방법에 대한 분류 정확도를 비교 검토하였다. 제안된 방법은 효과적인 정보추출, 높은 분류 정확도, 계산량 감소, 및 병렬처리 구현등의 여러 가지 장점이 있다. 특히 제안된 방법은 질감영상 학습단계에서 최근의 방법들과는 달리 다양하게 크기변환된 질감영상들을 사용하지 않고, 즉 기준크기(1:1) 질감영상만을 사용하였음에도 불구하고 높은 분류 정확도를 얻을 수 있었다. In this paper, a scheme of classification of scaled textured images using normalized pattern spectrum incorporating arbitrary scale changes based on mathematical morphology is proposed in more general environments considering camera's zoom-in and zoom-out function. The normalized pattern spectrum means that firstly pattern spectrum is calculated and secondly interpolation is performed to incorporate scale changes according to scale change ratio in the same textured image class. Pattern spectrum is efficiently obtained by using both opening and closing, that is, we calculate pattern spectrum by opening method for pixels which have value more than threshold and calculate pattern spectrum by closing method for pixels which have value less than threshold. Also we compare classification accuracy between gray scale method and binary method. The proposed approach has the advantage of efficient information extraction, high accuracy, less computation, and parallel implementation. An important advantage of the proposed method is that it is possible to obtain high classification accuracy with only (1:1) scale images for training phase.