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강한 에지성분과 방향 히스토그램을 이용한 효과적 영상검색
정수웅(Soowoong Jeong),김용호(Yong-Ho Kim),이상근(Sangkeun Lee) 대한전자공학회 2010 대한전자공학회 학술대회 Vol.2010 No.6
The content based image retrieval has been widely used for the feature information of color, texture, and shape. In this paper, the way of the image retrieval which features the edge orientation histogram using the WLPF(Weighted Low-Pass Filter) is proposed in oder to use the feature information of image effectively. The image retrieval is performed after apply WLPF for image to remove the weak edges which is not involved in the shape information of images and to preserve the strong edges as the shape information of images. Therefore, the proposed algorithm can be used as a useful tool for the image retrieval that requires high efficiency in many fields including the complex background image and too many weak edges in the image.
STFT 기반 영상분석을 이용한 효과적인 잡음제거 알고리즘
백승인(Seungin Baek),정수웅(Soowoong Jeong),최종수(Jong-Soo Choi),이상근(Sangkeun Lee) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.4
디지털 영상 처리 분야에서 잡음 제거는 활발히 연구되어오고 있으며, 최근에는 블록 기반의 잡음 제거 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 저계수행렬 근사 기반의 잡음 제거 알고리즘은 WNNM(Weighted Nuclear Norm Minimization)과 블록 기반의 잡음 제거 방법을 적용하여 잡음 제거 방법에 대한 잠재력을 입증했다. 그러나 저계수행렬 근사 기반의 잡음 제거 알고리즘은 영상복원 과정에서 의도치 않은 아티팩트를 발생시킨다. 본 논문에서는 STFT(Short Time Fourier Transform)을 이용해 영상을 분석하여 기존 알고리즘에서 발생하는 아티팩트를 적응적으로 최소화시키는 방법을 제안한다. 성능을 확인하기 위해 다양한 잡음정도를 포함하는 영상에서 실험하였으며, 비교를 통해 제안된 방법이 기존의 잡음 제거 알고리즘보다 효과적으로 잡음을 제거하는 것을 확인했다. Noise reduction has been actively studied in the digital image processing and recently, block-based denoising algorithms are widely used. In particular, a low rank approximation employing WNNM(Weighted Nuclear Norm Minimization) and block-based approaches demonstrated the potential for effective noise reduction. However, the algorithm based on low rank a approximation generates the artifacts in the image restoration step. In this paper, we analyzes the image content using the STFT(Short Time Fourier Transform) and proposes an effective method of minimizing the artifacts generated from the conventional algorithm. To evaluate the performance of the proposed scheme, we use the test images containing a wide range of noise levels and compare the results with the state-of-art algorithms.
Positive Random Forest 기반의 강건한 객체 추적
조윤섭(Yunsub Cho),정수웅(Soowoong Jeong),이상근(Sangkeun Lee) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.6
고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다. In compliance with digital device growth, the proliferation of high-tech computers, the availability of high quality and inexpensive video cameras, the demands for automated video analysis is increasing, especially in field of intelligent monitor system, video compression and robot vision. That is why object tracking of computer vision comes into the spotlight. Tracking is the process of locating a moving object over time using a camera. The consideration of object’s scale, rotation and shape deformation is the most important thing in robust object tracking. In this paper, we propose a robust object tracking scheme using Random Forest. Specifically, an object detection scheme based on region covariance and ZNCC(zeros mean normalized cross correlation) is adopted for estimating accurate object location. Next, the detected region will be divided into five regions for random forest-based learning. The five regions are verified by random forest. The verified regions are put into the model pool. Finally, the input model is updated for the object location correction when the region does not contain the object. The experiments shows that the proposed method produces better accurate performance with respect to object location than the existing methods.