컬러와 모션 정보를 이용한 전경 및 배경 분할 방법 = Foreground and background segmentation using color and motion
저자
발행사항
서울 : 가톨릭대학교 대학원, 2001
학위논문사항
학위논문(석사)-- 가톨릭대학교 대학원: 컴퓨터 공학과 컴퓨터공학 전공 2001. 2
발행연도
2001
작성언어
한국어
주제어
KDC
566.74 판사항(4)
발행국(도시)
서울
형태사항
50p. : 삽도 ; 26cm .
일반주기명
참고문헌: p. 42-45
소장기관
MPEG-4에서 사용되는 객체 기반 압축(object-based coding) 기법은 영상내의 특징을 이용하여 자동으로 전경(foreground) 물체를 얻어내어 객체 단위의 압축을 실현한다. 전경 물체 추출은 영상의 압축을 효율적으로 수행할 수 있게 할 뿐 아니라 영상의 개체 단위 편집을 가능하게 하고 전송이나 검색에도 적용할 수 있어 그 활용 범위가 매우 넓다. 현재 많은 곳에서 활발한 연구가 진행 중 이지만 아직 인간이 생각하듯이 정확하게 전경 물체를 추출해 낼 알고리즘이 개발되지 못한 실정이다. 본 논문에서는 전경 물체를 얻기 위한 방법으로 공간상에서 컬러의 유사도를 이용한 공간 분할(spatial segmentation)을 통하여 정지 영상을 여러 개의 영역으로 분할 한 후, 시간 축 상에서 움직임이 있는 영역을 찾아서 전경과 배경을 분할하는 방법을 제안한다. 공간 분할에서는 M-RSST방법을 이용하여 계산시간을 단축하고 과분할(over-segment) 되는 것을 방지하며, 시간 분할에서는 프레임간의 차이 영상에서의 분산 값을 이용하여 움직이는 영역을 찾아내는데 이때 기준이 되는 분산의 임계 값을 F-test를 통하여 결정하여 오차를 최소화 한다.
The object-based coding proposed in MPEG-4 compresses each object unit. It requires the object extracting skill. But there is no good result of extraction. So we propose a good skill of object extraction, using color and motion information of moving picture. It automatically separates foreground objects and background objects from picture. The foreground objects extraction is able to compress the pictures efficiently as well as to edit the motion pictures and has a broad scope of application. It can be also used in image transmission and retrieval. Even though it is at present being studied elsewhere, the fact is that algorithms that extract the foreground objects have not reached their limit of development.
In this thesis, we propose foreground-background separation using spatial segmentation based on color similarity and temporal segmentation for searching for the change detection mask. Spatial segmentation performs to divide each image into several regions, which have color similarity and spatial proximity. We use the M-RSST (Multi-resolution Recursive Spanning Tree) method for spatial segmentation. Using M-RSST is faster and ensures that spatial segmentation is not over-segmented. On the other hand, the temporal segmentation yields a change detection mask that indicates moving area. We can detect the region that has the motion extracted from the variances in the different images of the three adjacent images. And we use the F-test to find out the threshold of variances in the different images.
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