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Contents 1. Principle of Image Segmentation 2. Traditional Method 3. Graph Method 4. Mean Shift 5. Interactive Object Segmentation 1. Principle of Image Segmentation 조건 1. 분할된 영역은 서로 겹칠 수 없다. 조건 2. 모든 영역은 전체 입력 영상을 덮어야 한다. 조건 3. 같은 영역에 속한 모든 화소는 비슷한 명암값처럼 비슷한 성질을 가져야 한다.( 이웃한 영역은 서로 다른 성질을 가져야 한다.) Q. 적절한 분할이란? Under segmentation(저분할) : 위에 언급한 조건을 엄격하게 적용한 결과, 분할된 영역의 갯수가 너무 적음 Over segmenation(..

Computer Vision (오일석) Chapter 04 Contents 1. 지역 특징 검출의 기초 2. 이동과 회전에 불변한 특징점 검출 3. 위치 찾기 알고리즘 4. 스케일에 불변한 특징점 검출 3. 위치 찾기(Localiztion) 알고리즘 지금까지 2절에서는 어떤 점(화소)이 ‘특징일 가능성’을 측정하는 과정에 대해 알아봤다. Non Maximum Suppression 왼쪽 그림은 이전의 사슴 사진에서 헤리스 코너 방법을 이용해서 얻은 S맵이다. 진하게 표시된 구역들이 지역 최대점이고, 코너에서 한 점만 큰 값을 갖는 것이 아니라 큰 값이 일정한 범위에 퍼져 있는 문제가 발생한다. 해당 영역에서 퍼져있는 점 들 중에서 한 점만을 선택하는 방법 = 위치 찾기 = Localization 지역 최대..

Computer Vision (오일석) Chapter 04 Contents 1. 지역 특징 검출의 기초 2. 이동과 회전에 불변한 특징점 검출 3. 위치 찾기 알고리즘 4. 스케일에 불변한 특징점 검출 1. 지역 특징 검출의 기초 Q. 무엇을 특징점으로 쓸 것인가? 후보 1. Edge → 3장의 Edge detection에서 공부하였다. 하지만, 에지가 갖고 있는 정보는 edge magnitude(에지 강도)와 edge direction(에지 방향)밖에 없기 때문에 특징점에 매칭하기에는 빈약하다. 따라서, 풍부한 정보를 지닌 특징점을 검출하는 새로운 접근 방식이 필요. Local Feature(지역 특징)은 edge에 의존하는 대신, 명암 영상(gray scale)에서 직접 특징점을 검출한다. 기존의 C..

Tave 동아리에서 진행하고 있는 컴퓨터비전 스터디 - 중요내용만 발췌하여 개인 블로그에 저장하는 용도로 진행 ► 스터디 목차디지털 영상이란?히스토그램이진 영상영상 처리의 세 가지 기본 연산다해상도모폴로지컬러1-1. 디지털 영상이란?1-2. 히스토그램히스토그램은 명암값이 나타난 빈도수를 의미한다. 히스토그램의 용도영상의 특성을 파악하는 것조작을 통한 영상 품질 개선 목적→ 하지만, 분별력없이 사용할 경우 품질 개선이 안될 수도 있다. ( 분별력을 가지고 활용여부 결정)→ 평활화를 진행함으로써 명암값의 범위를 넓혀 선명한 이미지를 얻는다.히스토그램 역투영과 얼굴 검출 히스토그램 역투영은 물체의 모양은 무시하고 단순히 컬러 분포만으로 검출하는 방법이다. 사용 이유 : 1차원이 아닌 2차원 채널을 사용해야 함..