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변형된 개체기반 증가 학습을 이용한 소형 스테레오 정합 알고리즘
한규필,정의윤,민각,김기석,하영호,Han, Kyu-Phil,Chung, Eui-Yoon,Min, Gak,Kim, Gi-Seok,Ha, Yeong-Ho 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.10
유전 알고리즘은 적절한 해를 찾기 위해서 자연선택과 개체군 유전학을 이용한 효율적 탐색기법이다. 그러나, 기존의 유전 알고리즘들은 수렴을 보장하기 위해서 유전자 풀의 크기를 증가시켜야 했고 그 결과 저장공간과 계산 시간이 많이 소요되었다. 또한, 염색체 교차와 유전자 돌연변이를 사용하여 새로운 염색체를 발생시켰기 때문에 알고리즘이 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 줄이기 위해서 확률벡터에 기반한 개체기반 증가 학습이라는 소형 유전 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시킨 새로운 스테레오 정합 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 확률벡터의 사용으로 인해 유전 풀, 염색체 교차, 그리고 유전자 돌연변이 연산을 제거하였다. 그 결과 제안된 정합 알고리즘은 기존 방식보다 구조가 간단하고 계산량의 향상이 있었으며, 영상의 특성에 상관없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다. Genetic algorithm, which uses principles of natural selection and population genetics, is an efficient method to find out an optimal solution. In conventional genetic algorithms, however, the size of gene pool needs to be increased to insure a convergency. Therefore, many memory spaces and much computation time were needed. Also, since child chromosomes were generated by chromosome crossover and gene mutation, the algorithms have a complex structure. Thus, in this paper, a compact stereo matching algorithm using a population-based incremental learning based on probability vector is proposed to reduce these problems. The PBIL method is modified for matching environment. Since th proposed algorithm uses a probability vector and eliminates gene pool, chromosome crossover, and gene mutation, the matching algorithm is simple and the computation load is considerably reduced. Even though the characteristics of images are changed, stable outputs are obtained without the modification of the matching algorithm.
형태학적 영상 분할을 위한 재구성 필터의 VLSI 구조 설계
이상열,정의윤,이호영,김희수,하영호,Lee, Sang-Yeol,Chung, Eui-Yoon,Lee, Ho-Young,Kim, Hee-Soo,Ha, Yeong-Ho 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.12
본 논문에서는 형태학적 영상 분할을 위한 재구성 필터의 새로운 VLSI 구조를 제안한다. $h_{max}$ 연산에 기반한 재구성 필터는 영역의 경계정보는 보존하면서 영역 내부만을 평탄화하는 단순화 필터이다. 제안한 구조에서는 분할 메모리 구조와 효과적 영상 스캔 방법을 도입하여 연산량과 시간을 줄였다. 분할 메모리 구조는 연산에 필요한 데이터의 동시 접근을 가능하게 하여 병렬 데이터 처리를 가능하게 하며, 확장된 화소 연결관계를 통해 스캔에 의한 단순화 정도를 높인다. 제안한 선택적 순방향 스캔은 간단한 연산부의 도입을 통해 hmax 연산이 영상의 밝기값에 의존적인 단점을 극복하여 잡음제거와 동시에 적은 연산량으로 단순화를 수행할 수 있게 한다. 제안한 구조는 VHDL을 이용하여 기술하였으며, CAD 툴인 Mentor를 이용한 실험 결과 기존의 방법에 비해 18%정도의 연산만으로도 효과적 영상 단순화를 수행함을 확인하였다. In this paper, the new VLSI architecture of a reconstruction filter for morphological image segmentation is proposed. The filter, based on the $h_{max}$ operation, simplifies the interior of each region while preserving the boundary information. The proposed architecture adopts a partitioned memory structure and an efficient image scanning strategy to reduce the operations. The proposed memory partitioning scheme makes it possible that every data required for processing can be read from each memory at a time, resulting in parallel data processing. By the extended connectivity consideration, the operation is much decreased because more simplification is achieved in scanning stage. The selective raster scan strategy endows the satisfactory noise removal capability with negligible hardware complexity increase. The proposed architecture is designed using VHDL, and functional evaluation is performed by the CAD tool, Mentor. The experiment results show that the proposed architecture can simplify image profile with less than 18% operations of the conventional method.
김기석,박영식,송근원,정의윤,김용석,하영호,Kim, Gi-Seok,Park, Young-Sik,Song, Kun-Woen,Chung, Eui-Yoon,Kim, Yong-Suk,Ha, Yeong-Ho 대한전자공학회 1998 電子工學會論文誌, S Vol.s35 No.11
영역 기반 부호화 시 윤곽선의 정보량은 부호화 후 전체 정보량의 큰 부분을 차지한다. 본 논문에서는 분할 기반 영상 부호화를 위한 새로운 적응적 윤곽선 부호화 기법을 제안한다. 주변 영역간의 대비를 고려하여 적응적으로 윤곽선을 부호화하는 제안한 기법을 적용하여 주관적 화질의 저하 없이 전체 윤곽선 정보량을 줄일 수 있다. 영상에 형태학적 분수계 알고리즘을 적용하여 영역별로 분할한 후, 윤곽선 세그먼트들을 인접 영역간의 대비에 따라 분류한다. 분류된 윤곽선 세그먼트 중, 낮은 대비 영역 사이의 윤곽선 세그먼트들은 형태학적 저역 통과 필터 등에 의해 크게 압축할 수 있다. 실험을 통해 제안한 윤곽선 부호화 기법은 초저속 환경 하에서 우수한 수행 결과를 나타내었다. The contour coding usually occupies the biggest part in the encoded bitstream, which causes the bottleneck problem of a region-based coding scheme. In this paper, new adaptive contour coding technique is proposed for the segmentation-based image coding. By adaptive contour coding considering contrast of neighbor regions in the proposed method, the overall bitrate can be significantly reduced without loss of the subjective image quality. After segmentation using watershed algorithm to the image, the contour segments are classified according to the contrast of the adjacent regions. Then, the contour segments between classified low contrast regions are highly compressed using morphological low pass filtering. The needed bits for encoding the contour information is reduced without loss of subjective image quality in the experiment.
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.