비주얼 헐을 이용한 그래프 컷 기반의 다시점 영상 분할 = Graph-cut based Background Subtraction using Visual Hull in Multiview Images

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Image segmentation is used as the prior condition in image processing and is an extremely important operation in several applications of computer vision. However, researched segmentation methods need lots of time and user intervention. In case of multiview images(MVI), it is especially hard to apply because of numerous images in MVI. In this paper, we propose a new technique for multiview image segmentation, which needs minimum user intervention and provides fast processing time. Moreover, we can exploit the 3D model which is generated on segmentation processing.
The proposed multiview image segmentation system consists of the tentative segmentation step using graph-cut and refinement step using visual hull. First, we extract tentative foreground area of all multiview images using graph-cut based on minimum user intervention. Though several images involve segmentation error in this process, we can eliminate the error region by generating 3D model using visual hull and reprojecting the object. We can segment effectively and quickly many images, because whole processing is concluded within several seconds.

국문 초록 (Abstract)

영상 분할은 영상 처리의 가장 기초가 되는 중요한 기술로써 다른 여러 분야에서 고급 기술로 가기 위한 필수 과정으로 여겨진다. 그러나, 기존에 연구된 영상 분할 기법은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 다시점 영상과 같이 목표 영상의 수가 많은 경우에 적용하기가 어려웠다. 본 논문에서는 최소한의 사용자 입력을 통하여 많은 수의 다시점 영상을 짧은 시간에 전경과 배경으로 분할하는 방법을 제안한다. 또한, 분할 과정에 비주얼 헐(visual hull) 을 이용하여 3D 모델을 생성하므로, 3D 모델이 필요한 다른 분야에 이용할 수 있다.
본 논문에서 제안한 다시점 영상 분할 기법은 그래프 컷(graph-cut)을 이용한 임시적인 영상 분할과 비주얼 헐을 이용한 보정 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 기존의 그래프 컷을 사용하여 최소한의 사용자 입력을 바탕으로 많은 수의 영상을 대략적으로 분할한다. 이 과정에서 몇몇의 영상은 오검출 지역을 포함한 결과를 보이지만, 비주얼 헐을 사용하여 모델을 만들고 이 모델을 다시 투영함으로써 잘못 분할된 영역을 삭제한다. 이 모든 과정은 수 초 내로 이루어지므로 우리는 효과적으로 많은 수의 다시점 영상을 빠르고 간편하게 분할할 수 있다.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 = v
• ABSTRACT = vii
• 제 1 장 서론 = 1
• 제 2 장 관련 연구 = 5
• 2.1 그래프 컷을 이용한 단일 이미지 영상 분할 = 5
• 2.2 그래프 컷을 이용한 다시점 또는 실시간 영상 분할 = 6
• 제 3 장 Graph-cut 을 이용한 임시적 영상 분할 = 8
• 3.1 그래프 컷(Graph-cut) = 8
• 3.2 사전 정보를 위한 사용자 입력 = 13
• 3.3 사전 정보의 Multiview Image 로의 확대 = 14
• 제 4 장 Visual Hull 을 통한 Multiview Image 분할 결과의 보정 = 18
• 4.1 Visual Hull = 19
• 4.2 Visual Hull 을 통한 분할 결과의 보정 = 22
• 제 5 장 실험 결과 = 24
• 제 6 장 결론 = 33
• 참고문헌 = 35