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      실험적 교정상수를 사용한 가변문턱값에 기초한 영상 쌍에서의 강인한 이상 물체 검출 = Robust Outlier-Object Detection in Image Pairs Based on Variable Threshold Using Empirical Correction Constant

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      https://www.riss.kr/link?id=A76310460

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      국문 초록 (Abstract)

      동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 영상의 차를 구하여 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 이때 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀모델에 근거하여 반복적으로 회귀분석을 적용하여 밝기 보정을 하고, 서로 다른 분산의 영향을 줄여서 강인한 검출을 수행하기위하여 영상 차를 잡음의 분산을 사용하여 정규화한 잔차(residual)를 사용한다. 따라서 잡음분산의 정확한 추정은 강인한 이상 물체 검출에 매우 중요하다. 본 논문에서는 정확한 추정을 위하여, 실험적으로 구하는 교정상수의 도입을 제안하였으며, 여러 합성 영상에 적용하여 그 성능이 우수함을 확인하였으며, 실제 영상에 적용하여 임의의 문턱값 선정에도 강인하게 동작하는 이상 물체 검출 알고리듬을 제안하였다.
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      동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 영상의 차를 구하여 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 이때 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하...

      동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 영상의 차를 구하여 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 이때 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀모델에 근거하여 반복적으로 회귀분석을 적용하여 밝기 보정을 하고, 서로 다른 분산의 영향을 줄여서 강인한 검출을 수행하기위하여 영상 차를 잡음의 분산을 사용하여 정규화한 잔차(residual)를 사용한다. 따라서 잡음분산의 정확한 추정은 강인한 이상 물체 검출에 매우 중요하다. 본 논문에서는 정확한 추정을 위하여, 실험적으로 구하는 교정상수의 도입을 제안하였으며, 여러 합성 영상에 적용하여 그 성능이 우수함을 확인하였으며, 실제 영상에 적용하여 임의의 문턱값 선정에도 강인하게 동작하는 이상 물체 검출 알고리듬을 제안하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      By calculating the differences between two images, which are captured with the same scene at different time, we can detect a set of outliers, such as occluding objects due to moving vehicles. To reduce the influence from the different intensity properties of the images, a simple technique that reruns the regression, which is based on the polynomial regression model, is employed. For a robust detection of outliers, the image difference is normalized by the noise variance. Hence, an accurate estimate of the noise variance is very important. In this paper, using an empirically obtained correction constant is proposed. Numerical analysis using both synthetic and real images are also shown in this paper to show the robust performance of the detection algorithm.
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      By calculating the differences between two images, which are captured with the same scene at different time, we can detect a set of outliers, such as occluding objects due to moving vehicles. To reduce the influence from the different intensity proper...

      By calculating the differences between two images, which are captured with the same scene at different time, we can detect a set of outliers, such as occluding objects due to moving vehicles. To reduce the influence from the different intensity properties of the images, a simple technique that reruns the regression, which is based on the polynomial regression model, is employed. For a robust detection of outliers, the image difference is normalized by the noise variance. Hence, an accurate estimate of the noise variance is very important. In this paper, using an empirically obtained correction constant is proposed. Numerical analysis using both synthetic and real images are also shown in this paper to show the robust performance of the detection algorithm.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 반복적 회귀분석에 기초한 이상 물체의 검출
      • Ⅲ. 가변문턱값과 실험적 교정상수
      • 요약
      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 반복적 회귀분석에 기초한 이상 물체의 검출
      • Ⅲ. 가변문턱값과 실험적 교정상수
      • IV. 실험 결과
      • V. 결론
      • 부록: 식 (6)의 증명
      • 참고문헌
      • 저자소개
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      참고문헌 (Reference)

      1 김동식, "영상 쌍에서 회귀분석에 기초한 이상 물체 검출: 잡음분산의 추정과 성능 분석" 대한전자공학회 45 (45): 25-34, 2008

      2 A. Cohen, "Truncated and Censored Samples: Theory and Application" Marcel Dekker 1991

      3 M. McGuire, "Techniques for multiresolution image registration in the presence of occlusions" 38 (38): 2000

      4 A. Sen, "Regression Analysis, Theory, Methods, and Applications" Springer-Verlag 1990

      5 W. S. Ching, "Recognition of partially occluded objects" 930-933, 1993

      6 D. Hasler, "Outlier modeling in image matching" 25 (25): 301-314, 2003

      7 R. C. Gonzalez, "Digital Image Processing, 2nd ed" Prentice Hall 2002

      8 D. S. Kim, "Block-coordinate Gauss-Newton optimization and constrained monotone regression for image registration in the presence of outlier objects" 17 (17): 798-810, 2008

      1 김동식, "영상 쌍에서 회귀분석에 기초한 이상 물체 검출: 잡음분산의 추정과 성능 분석" 대한전자공학회 45 (45): 25-34, 2008

      2 A. Cohen, "Truncated and Censored Samples: Theory and Application" Marcel Dekker 1991

      3 M. McGuire, "Techniques for multiresolution image registration in the presence of occlusions" 38 (38): 2000

      4 A. Sen, "Regression Analysis, Theory, Methods, and Applications" Springer-Verlag 1990

      5 W. S. Ching, "Recognition of partially occluded objects" 930-933, 1993

      6 D. Hasler, "Outlier modeling in image matching" 25 (25): 301-314, 2003

      7 R. C. Gonzalez, "Digital Image Processing, 2nd ed" Prentice Hall 2002

      8 D. S. Kim, "Block-coordinate Gauss-Newton optimization and constrained monotone regression for image registration in the presence of outlier objects" 17 (17): 798-810, 2008

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      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2014-01-21 학회명변경 영문명 : The Institute Of Electronics Engineers Of Korea -> The Institute of Electronics and Information Engineers
      2012-09-01 평가 학술지 통합(등재유지)
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2007-10-04 학술지명변경 한글명 : 전자공학회논문지 - SP</br>외국어명 : Signal Processing KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2002-07-01 평가 등재학술지 선정(등재후보2차) KCI등재
      2000-01-01 평가 등재후보학술지 선정(신규평가) KCI등재후보
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