연속적으로 촬영된 사진에 대한 관심 영역 추출 방법
An Effective Region of Interest Extraction Method for Consecutive Image Shots
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 낭종호
- 발행년도 2010
- 학위수여년월 2010. 2
- 학위명 석사
- 학과 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000045917
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
초록/요약
최근 메모리 용량의 증가하고 사용자가 대량의 메모리를 멀티미디어 자료를 위하여 사용하는 것이 가능해지면서 사용자가 한 장면을 찍을 때 시간을 들여서 알맞은 노출과 한가지 구도로 사진을 촬영하는 패러다임에서 한 장면을 짧은 시간 내에 연속적으로 노출과 구도를 바꿔가면서 촬영하는 패러다임으로 변화하였다. 연속으로 촬영된 사진에서의 공통 관심영역을 구할 수 있다면 사진 브라우징시 대표 영역 선택, 인코딩시 관심영역을 고해상도로 인코딩하는 등 다양한 응용 어플리케이션을 가능하게 할 것이다. 본 논문은 연속으로 촬영된 사진에서 관심영역을 추출하는 방법을 제안한다. 연속적으로 촬영된 여러 장의 이미지 데이터가 있을 때 이미지의 공통되는 영역을 찾는 알고리즘으로 널리 알려진 SIFT 알고리즘을 사용하여 연속된 사진에서의 공통 영역을 찾고 이러한 공통영역에서 관심 영역을 찾기 위하여 찾아진 SIFT 키 포인트에 대하여 사진의 구도에 따른 차등 무게 값을 Priority Template을 통해 적용한 뒤 거리 기반의 클러스터링을 한다. 실험 결과 제안한 방법은 한 장의 사진에 대하여 관심 영역을 도출하는 Saliency Map 알고리즘보다 약 6.1%정도 좋은 성능을 보여주었지만 특정 구도와 중심 물체가 주관적인 경우에 저조한 성능을 보여주었다. 보다 발전된 매칭 방법과 개선된 클러스터링 알고리즘을 사용한다면 제안한 방법에 대하여 성능 향상을 기대할 수 있을 것이다.
more초록/요약
With the increase of digital cameras and high capacity digital memories, the paradigm of picture taking has shifted from taking time to picture single image to taking consecutive images of one scene or object. This thesis proposes an effective ROI extraction method for consecutive image shots. With this common ROI, various applications like representative image for browsing consecutive images and different encoding schemes for regions of interests are possible. To effectively implement this system, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) is used to detect points of interest in a image. The detected key points are matched using RANSAC(RANdom SAmple Consensus) to find common objects among the consecutive images. Once the common matching points are found, they are weighted using a priority template based on principle composition of photography. The weighted match points are clustered using simple clustering method based on the Euclidean distance of the matching points. The smallest fitting rectangle of the main cluster is selected as the common region of interest in the set of consecutive images. Experiments showed up to 6.1% better results than the Saliency Map, which is an algorithm to extract ROI in a single image. The proposed method showed limits in pictures with special angles and when the target of the image is vague. Advanced clustering algorithms and background-foreground separation techniques would yield a more promising result with the proposed method.
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