KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
수퍼픽셀 기반의 HDR 이미지 관심 영역 추출 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Super Pixel-Based HDR image Region of Interest Extraction Method |
| 저자(Author) |
서심온
옥승렬
김영진
Simon Suh
Seung-Ryeol Ohk
Young-Jin Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 1023 ~ 1025 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
HDR(High Dynamic Rnage)이미지는 LDR(Low Dynamic Range)이미지에 비해 한 채널을 표현하는 비트의 수가 많아 더 깊은 영역의 색을 표현할 수 있다. 하지만 LDR 디스플레이에서 HDR이미지를 표현하기 위해서는 톤 매핑의 추가적인 과정이 필요하다. 이 과정에서 사람의 시선이 집중되는 관심 영역과 비 관심 영역에서의 처리를 다르게 해주어 효율을 높일 수 있다. itti 모델은 이미지 영역에서 특별한 표시 없이 픽셀의 데이터만을 이용하여 관심 영역을 추출한다. 이 알고리즘은 이미지의 객체보다 색, 모양, 움직임의 초점을 맞추어 이미지에서 관심 영역을 추출한다. 하지만 인간의 시각은 객체의 특징에 의해 이미지를 인식하므로 이에 기반하여 관심 영역을 추출해야 한다. 본 논문은 슈퍼 픽셀(super pixel)을 이용하여 이미지를 군집화(clustering)하여 이미지 군집의 특징을 추출하고 이를 기반으로 이미지 관심 영역 군집의 특징을 시드 포인트로 이용해 k-means clusering을 수행하여 객체 지향적인 관심 영역을 HDR 이미지에서 추출한다. 실험은 널리 쓰이는 HDR 이미지 데이터셋에서 20장의 이미지를 사용하여 itti 모델과 비교하였다. 제안하는 방법은 전체이미지에서 평균적으로 10.47% 낮은 정밀도를 가지지만 42.78%의 향상된 재현율을 가지므로 결과적으로 인간 시각과 관련도가 32.31% 증가하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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