복잡한 윤곽을 위한 동적 윤곽기반의 객체추적 알고리즘에 관한 연구 = (A) study on the active contour model based object tracking algorithm for irregular boundaries
저자
발행사항
대전 : 배재대학교 대학원, 2006
학위논문사항
학위논문(박사)-- 배재대학교 대학원 : 정보통신공학과 정보통신공학 전공 2006. 8
발행연도
2006
작성언어
한국어
주제어
KDC
566.74 판사항(4)
DDC
621.38 판사항(21)
발행국(도시)
대전
형태사항
x, 82p. : 삽도 ; 26cm
일반주기명
참고문헌: p. 75-79
소장기관
본 논문은 스테레오 동영상에서 동적윤곽모델(Active Contour Model)을 이용해 객체 윤곽을 추적하는 방법을 제안한다.
기존의 스테레오 동영상에서의 동적윤곽모델 알고리즘을 이용한 객체추적 방법은 오목한 윤곽에서 스네이크 포인트 수의 부족으로 객체윤곽을 잘 표현하지 못하였다.
기존의 동영상 객체추적에 적용한 동적윤곽모델 알고리즘은 단순히 MCE(Motion Compensation Error)를 스네이크 에너지 함수에 결합하여 관심객체의 윤곽을 추적하였다. 그런데 MCE로 예측된 움직임은 정확한 움직임이라 볼 수 없으며, 예측된 위치가 객체윤곽에서 멀리 떨어져 있을 경우에는 배경의 잡음 및 에지(Edge)들의 영향으로 국부 최소값에(Local Minimum)에 빠질 수 있다. 또한 초기 설정한 스네이크 포인트의 수가 불변하여, 형태가 오목하거나 복잡한 윤곽에서는 잘 표현하지 못하는 문제가 발생한다.
최근에 발표된 알고리즘들은 오목한 윤곽에 적용할 수 있는 방법들이 제안 되었으나 호리병 모양의 윤곽의 좁은 입구에서는 스네이크 포인트가 객체의 안쪽의 윤곽까지 이동하지 못하는 문제점이 있다. 그리고 안쪽의 윤곽까지 이동하더라도 객체의 윤곽이 오목하여 곡률이 심한 곳에서는 스네이크 포인트 수의 부족으로 정확한 영상추적이 잘 안 된다. 따라서 개선된 새로운 방법이 필요하게 되었다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 영상에서 국부 최소값에 빠지는 문제점과 관심객체의 오목한 윤곽에서 스네이크 포인트가 잘 수렴되지 않는 문제점을 해결하기 위한 새로 개선된 동적윤곽 모델기반의 객체추적알고리즘을 제안한다.
즉 고정된 스네이크 포인트 수에 의해 발생하는 문제를 관심객체의 모양에 따른 윤곽선의 특징을 분석하여 적절한 스네이크 포인트의 수를 정의할 수 있는 최적화된 동적윤곽모델 알고리즘을 제안한다.
제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 스테레오 영상의 변이(Disparity)정보를 이용하여 배경이 복잡한 영상에서 관심 객체의 윤곽에 정확히 수렴하는 후보 스네이크 포인트를 설정한다. 그 방법으로서 MCE를 이용하여 x축, y축에 대한 모션을 예측하고, 변이 히스토그램을 이용하여 d축에 대한 모션을 예측함으로서 실제 포인트에 근접한 후보 포인트를 찾는다.
두 번째는 분할영역기반 스테레오 정합을 통하여 변이 정보를 획득하고, 그 정보를 이용하여 스네이크 알고리즘의 내, 외부에너지를 개선하여 적용함으로써 객체의 윤곽에 스네이크 포인트가 수렴하도록 한다.
제안하는 방법은 스테레오 동영상에서 얻을 수 있는 변이 정보를 이용해 복잡한 배경을 제거하고, 객체의 윤곽에서 곡률이 심한 곳에는 부족한 스네이크 포인트를 추가하고 그렇지 않은 곳은 잉여 스네이크 포인트를 제거하여 윤곽을 잘 검출하도록 하였다. 그리하여 객체의 오목한 윤곽 부분에서 스네이크 포인트 수의 부족으로 인해 정확한 윤곽을 검출하기 힘들었던 문제를 해결할 수 있었고 복잡한 배경을 갖는 영상에서도 동작이 잘 되었다. 또한 폐색구간에서도 객체의 영역 변화에 따라 스네이크 포인트를 최적화하며 추적하였다.
제안한 방법의 성능평가는 RSD(relative shape distortion)를 이용하여 정량화된 측정값으로 기존의 방법들과 비교하였고 실험영상은 스테레오 카메라로부터 얻은 실영상을 이용하여 수행하였다. 제안한 방법은 실험을 통해 그 성능을 확인하였다.
In this paper we present a snake-based scheme for tracking object contours in stereo image sequence using disparity information with handling for cluttered backgrounds and concave regions in the object's boundary.
The proposed method is composed of two steps. First, 3D motion of the object is estimated and candidate snake points are initialized in disparity space. Second, the object's contour is extracted by using a modified snake algorithm with disparity information. Furthermore, snake points are optimized by inserting new points and deleting unnecessary points to better describe the object's boundary. Specifically, our method uses more points in highly curved parts of the contour, and fewer points in less curved parts. The proposed algorithm can successfully define the object's contour, and can track it in complex images. We can solve the problem which occurs with concave boundary of object of interest, and can prevent the snake from getting stuck in local minima. Performance of the proposed algorithm has been verified by simulation.
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