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영상에서 객체와 배경의 색상 특징을 이용한 자동 객체 추출 기법
An Automatic Object Extraction Method Using Color Features Of Object And Background In Image

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  • 발행기관
    한국디지털정책학회 바로가기
  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제11권 제12호 (2013.12)바로가기
  • 페이지
    pp.459-465
  • 저자
    이승갑, 박영수, 이강성, 이종용, 이상훈
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A209838

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원문정보

초록

영어
This paper is a study on an object extraction method which using color features of an object and background in the image. A human recognizes an object through the color difference of object and background in the image. So we must to emphasize the color's difference that apply to extraction result in this image. Therefore, we have converted to HSV color images which similar to human visual system from original RGB images, and have created two each other images that applied Median Filter and we merged two Median filtered images. And we have applied the Mean Shift algorithm which a data clustering method for clustering color features. Finally, we have normalized 3 image channels to 1 image channel for binarization process. And we have created object map through the binarization which using average value of whole pixels as a threshold. Then, have extracted major object from original image use that object map.
한국어
본 논문은 영상 속 객체와 배경의 컬러 특징을 이용한 주요 객체의 자동 추출 방법에 관한 연구이다. 인간 이 객체를 판단할 때에는 배경과 객체의 색상 차이를 이용하는데 이러한 요소를 객체 추출 방법에 적용시키기 위해 서는 배경과 객체의 색차를 강조하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 원 RGB 영상을 인간의 시각 시스템과 유사한 HSV 색 공간으로 변환하고 각기 다른 분포도의 메디안 필터를 적용한 두 개의 영상을 생성한 뒤 두 개의 메디안 필 터가 적용된 영상들을 합산하였고 데이터 군집화 방법인 Mean Shift 알고리즘을 적용하여 색상 특징을 그룹화 하였 다. 마지막으로 이진화 작업을 위하여 영상의 채널 수를 3 채널에서 1 채널로 정규화 한 뒤 영상 내 픽셀들의 평균 값을 임계값으로 이용하는 이진화 방법으로 객체 지도 영상을 생성하였고 주요 객체를 추출하였다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 색상의 정보를 이용한 분할
  2.2 객체의 경계를 이용한 분할
 3. 제안하는 방법
  3.1 HSV 색 공간 변환
  3.2 영상의 합산
  3.3 제안하는 객체 추출 방법
 4. 실험 및 고찰
 5. 결론
 REFERENCES

키워드

객체 추출 메디안 필터 색상 클러스터링 Mean Shift HSV(Hue Saturation Intensity-Value) Object Extraction Mean Shift HSV(Hue Saturation Intensity-Value) Median Filter Color Clustering

저자

  • 이승갑 [ Sung Kap Lee | 광운대학교 대학원 ]
  • 박영수 [ Young Soo Park | 광운대학교 교양학부 ]
  • 이강성 [ Gang Seong Lee | 광운대학교 교양학부 ]
  • 이종용 [ Jong Yong Lee | 광운대학교 교양학부 ]
  • 이상훈 [ Sang Hun Lee | 광운대학교 교양학부 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.

간행물

  • 간행물명
    디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2713-6434
  • eISSN
    2713-6442
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 569 DDC 620

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