정보과학회논문지 제18권 제2호, 1991.4, 209-217 (9 pages)

Markov Random Field를 이용한 효과적인 영상 Labeling

Efficient Image Labeling Using the Markov Random Field
구매하기 가격 : 4,500원

기관회원으로 로그인 하시면, 무료로 논문을 열람하실 수 있습니다.

보관함
공유하기
한국어 초록
영상 이해는 크게 영상의 분할 및 명명(labeling) 작업으로 구성된다. 영상의 분할은 영상을 명암, 색깔, 결, 거리 정보 등의 성질이 균일한 영역들로 분할하는 과정이며, 영상의 명명은 각 분할된 영역을 물체의 모델 및 장면에 대한 지식과 분할된 영역의 성질 및 그들간의 공간적 관계를 이용하여 인식하는 과정이다. 다시 말하면 영상의 명명은 장면에 대한 지식으로부터 도출된 제약조건을 이용하여 모든 분할된 영역을 가장 적합한 물체로 구별하는 최적화 과정으로 정의될 수 있다. 본 논문에서는 Markov Random Field를 이용하여 효과적으로 영상을 명명하는 방법을 소개한다. 또한 가상 영상 및 실제 영사에 대한 실험을 통하여 이 방법의 장단점을 분석한다.
영어 초록
Image understanding consists of image segmentation and image labeling in large. Image segmentation is a process of sementing an image into a group of homogeneous regions whose characteristics such as graylevel, color, texture, range, etc. are similar while image labeling is a process of recognizing each segmented region properly exploiting the properties of the regions, spatial relationships between regions, knowledge as to the object models and the scene. In some sense, image labeling is an optimization process of indexing every segmented region using the constraints as to the scene knowledge. In this paper, we introduce the way of efficiently labeling images using the Markov Random Field which is known as proper model for solving optimization problems. We also analyze and discuss the method through experiments using the synthetic and real natural scene images.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분할된 영상 영역의 Labeling
Ⅲ. MRF를 이용한 영상 Labeling 문제의 정의
Ⅳ. Simulated Annealing을 통한 영상 Labeling
Ⅴ. 실험 결과 및 분석
Ⅵ. 결론
참고문헌
저자소개
상세서지
  • 발행기관 : 한국정보과학회
  • 자료유형 : 전자저널 논문
  • 작성언어 : 한국어
  • 파일형식 : PDF
  • KORMARC 보기
  • URL : http://www.dbpia.co.kr/Article/447211 복사 즐겨찾기로 추가
참고문헌 이 논문과 함께 다운받은 논문 New
  1. 1. 변형된 MRF-기반 윤관석 추적을 이용한 고품질 깊이 정보 생성 기법 김준수, 최윤식, 김용구, 대한전기학회, 정보 및 제어 심포지엄 논문집 , 2011, 357-358

  2. 2. 에너지 기반 스테레오 매칭에서의 정합 파라미터 추정에 관한 연구 한희일, 류대현, 한국멀티미디어학회, 멀티미디어학회논문지 14(2), 2011, 288-294

  3. 3. 마르코프 랜덤 필드에 기반한 전경 검출 박수빈, 한희일, 대한전자공학회, 대한전자공학회 학술대회 , 2010, 347-348

  4. 4. 클러스터링과 마르코프 랜덤 필드를 이용한 배경 모델링 기법 제안 한희일, 박수빈, 대한전자공학회, 전자공학회논문지-SP 48(1), 2011, 157-165

  5. 5. 그래프 컷을 이용한 적응적 폐 영역 분할 최욱진, 이익현, 최태선, 한국정보기술학회, Proceedings of KIIT Summer Conference , 2010, 7-10

  6. 6. 텍스쳐 특징 추출을 이용한 폐 결절 CT 영상 검색 시스템 구현 이민지, 최태선, 한국정보기술학회, 한국정보기술학회논문지 7(4), 2009, 87-95

  7. 7. 크리깅과 마르코프랜덤필드를 이용한 의학영상의 보간 및 분할 이재은, 최수미, 김명희, 한국정보과학회, 한국정보과학회 학술발표논문집 23(1A), 1996, 255-258

  8. 8. MRF를 이용한 수화 동영상에서의 효율적인 손 형상 추출 송효섭, 양윤모, 한국정보과학회, 한국정보과학회 학술발표논문집 27(2Ⅱ), 2000, 395-397

  9. 9. 계층적 MRF 모델에 기반한 영상분할과 영상복원의 통합적 접근방법 임경묵, 양현승, 한국정보과학회, 정보과학회논문지(B) 24(4), 1997, 432-442

  10. 10. 의학 영상용 물체 재구성을 위한 3D-MRF 모델 기반 분할 기법 최수미, 이재은, 김종원, 김명희, 한국정보과학회, 정보과학회논문지(A) 24(7), 1997, 705-714

제 1 저자의 다른 논문|김일영
  1. 1. 블랙보드 모델을 이용한 지식기반의 영상이해 시스템 김일영, 양현승, 한국정보과학회, (구)정보과학회논문지 17(3), 1990, 317-327

  2. 2. 한글 문서 인식 시스템 SILNOON의 개발 이승호, 조창제, 김일영, 조성배, 양현승, 김진형, 한국정보과학회, 한국정보과학회 학술발표논문집 16(1), 1989, 211-214

멀티미디어

자료와 관련된 멀티미디어 콘텐츠와
다양한 고품질 이미지를 추천해드립니다.

뷰어다운받기

DBpia 모바일서비스 안내 바로가기

간편교외인증 서비스 안내 바로가기

맨 위로 이동
  • 개인회원으로 로그인하셔야 이용이 가능합니다.
  •  개인회원
  •  기관회원
  • 소속기관
  • 아이디
  • 비밀번호
  • 개인회원가입으로 더욱 편리하게 이용하세요.일반회원 가입하기

    아이디를 잊으셨나요?아이디찾기 페이지로 이동

    비밀번호를 잊으셨나요?비밀번호찾기 페이지로 이동

팝업 닫기 DOI 안내페이지로 이동 하루동안 팝업 닫기 팝업 닫기