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정지영상/동영상에서 non-rigid object의 효율적인 영역 분할 방식에 관한 연구
Effective segmentation of non-rigid object in a still picture and video sequences

이인재   (한국전자통신연구원 무선방송연구소CC0186800  ); 김용호   (성균관대학교 전기전자 및 컴퓨터공학부UU0000759  ); 김중규   (성균관대학교 전기전자 및 컴퓨터공학부UU0000759  ); 이명호   (관동대학교 정보기술공학부UU0000185  ); 안치득   (한국전자통신연구원 무선방송연구소CC0186800  );
  • 초록

    멀티미디어 표준안으로 제안된 MPEG-4는 객체기반 부호화 방식으로서, 객체를 효율적으로 분할하는 것은 MPEG-4에 있어 중요한 관건이다. 지금까지 이 분야에 대한 연구는 주로 rigid object를 대상으로 하였으나, 본 논문에서는 non-rigid object, 특히 구름이나 연기와 같은 non-rigid object를 대상으로 하여 효율적인 영역 분할 방식을 연구하였다. Non-rigid object는 모양이나 크기가 일정치 않으며 시간에 따라 형태도 변형되므로 정확히 분할해내는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 이를 효율적으로 극복하기 위해 정지 영상에서는 watershed 알고리즘을 사용하여 non-rigid object를 분할해 주었다. 그리고 동영상에서는 intra-frame segmentation과 inter-frame segmentation을 통해 연속되는 프레임 내 관심 있는 객체의 경계선을 자동으로 추출해 주었다. 이 때 영상 내 경계 정보와 영역 정보 각각에 가중치를 두어 원하는 객체를 보다 정확히 추출해 주었다.


    The new MPEG-4 video coding standard enables content-based functionalities. Image segmentation is an indispensable process for it. This paper addresses an effective segmentation of non-rigid objects. Non-rigid objects are deformable objects with fuzzy, blurred and indefinite boundaries. So it is difficult to segment deformable objects precisely. In order to solve this problem, we propose an effective segmentation of non-rigid objects using watershed algorithms in still pictures. And we propose an automatic segmentation through intra-frame and inter-frame segmentation process in video sequences. Automatic segmentation preforms boundary-based and region-based segmentation to extract precise object boundaries.


  • 참고문헌 (12)

    1. Christoph stiller, Janusz konrad, 'Estimating motion in image sequences,' IEEE signal processing magazine, pp. 70-91, July 1999 
    2. A. Murat Tekalp, Digital video processing, Prentice Hall PTR, 1995 
    3. Kostas Haris, Serafim N. Efstratiadis, 'Hybrid Image Segmentation using Watersheds and Fast Region Merging', IEEE Trans. Image Processing, Vol. 7, No. 12, pp. 1684-1699, 1998 
    4. Jean-Marie Beauleu and Morris Goldberg, 'Hierarchy in Picture Segmentation : A Stepwise Optimization Approach', IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. 11, No. 2, pp. 150-163, 1989 
    5. Munchurl Kim, Jun Geun Jeon, Jinsuk Kwak, Myoung Ho Lee, Chieteuk Ahn, Roland Mech, Michael Wollborn, 'Text for VOP generation tools in MPEG-4 version 2 Visual Committee Draft', ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 MPEG99/m4478, March 1999 
    6. Luc Vincent and Pierre Soille, 'Watersheds in Digital Spaces : An Efficient Algorithm Based on Immersion Simulations', IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. 13, No. 6, pp. 583-597, 1991 
    7. Rolf Adams and Leanne Bischof, 'Seeded Region Growing', IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. 16, No. 6, pp. 641-647, 1994 
    8. Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle, Image Processing, Analysis, and Machine Vision, Brooks/Cole Publishing Company, 1999 
    9. P. Soille, Morphological Image Analysis : Principles and Applications, Springer, 1999 
    10. Ramesh Jain, Rangachar Kasturi, Brian G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill Inc. 1995 
    11. Munchurl Kim, Jae Gark Choi, 'A VOP Generation Tool: Automatic Segmentation of Moving Objects in Image Sequences Based on Spatio-Temporal Information', IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., Vol. 9, No. 8, pp. 1216-1226, 1999 
    12. P.Soille , Morphological Image Analysis : Principles and Applications / v.,pp.,

 저자의 다른 논문

  • 이인재 (4)

    1. 2006 "대화형 복수시점 영상콘텐츠 저작시스템 설계 및 구현" 방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering 11 (4): 458~470    
    2. 2011 "MPEG-V 표준 동향 및 리치미디어 활용 연구" 한국멀티미디어학회지 15 (3): 17~24    
    3. 2011 "제한적 네트워크 환경 하에서 효율적인 파노라마식 멀티미디어 콘텐츠 분할 전송 방법" 방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering 16 (5): 811~823    
    4. 2019 "딥 러닝 및 칼만 필터를 이용한 객체 추적 방법" 방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering 24 (3): 495~505    
  • 김용호 (2)

  • 김중규 (19)

  • 안치득 (29)

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