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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.7
- 수록면
- 956 - 962 (7page)
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본 논문은 영상에 포함된 객체 특징을 추출하기 위한 연구로서, 말레이시아 산림에서 드론으로 항공 촬영된 산림영상사진을 이용하여 실제로 산림 속에 존재하는 나무를 파악하기 위한 방법을 기술한다. 일반적으로 회색조 영상특징 추출방법으로는 LBP 방식과 GLCM 방식, Gabor 필터 방식 등이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 드론으로 촬영된 영상이므로 나뭇잎 질감이 매우 유사하기 때문에, 질감 자체보다는 표본으로 채취한 샘플들에 대한 통계적 특성을 이용한 객체 추출 방식을 제안한다. 이를 위하여 먼저 샘플 영상을 생성하고, 생성된 샘플영상과 원 영상간의 상호상관관계를 이용하여 객체를 검출한다. 각 샘플영상들에 대한 평균치 및 표준편차는 객체 샘플을 분간하고, 판단하기 위한 중요한 자료로 사용될 수 있으며, 또한 RGB 모델과 HSV 모델의 각 신호성분들을 분석하여 객체판단에 유용한 샘플 영상에 대한 통계값을 이용함으로서 객체 추출 확률을 높일 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 객체 추론 접근 플로우
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - V. Arvis / 2004 / Generalization of the co-occurrence matrix for colour images : application to colour texture classification / image Analysis & Stereology 23 (1) : 63 ~ 72
[학술지(정기간행물)] - N. Jain / 2014 / content-based image retrieval using gabor texture feature and color histogram / International Journal of Enhanced research in science technology & engineering 3 (9) : 97 ~ 102
[학술지(정기간행물)] - T. Ojala / 1996 / A Comparative Study of Texture Measures with Classification Based on Featured Distributions / Pattern Recognition 29 (1) : 51 ~ 59
[학술지(정기간행물)] - F. R Siqueira / 2017 / Multi-Cable Gray Level Co-occurrence Matrices for Texture Description / Neurocomputing 120 (23) : 336 ~ 345
[학술지(정기간행물)] - V. Sebastian / 2012 / Grey Level Co-occurrence Matrices : Generalization and Some New Features / International Journal of Computer Science, Engineering and Information Technology, (IJCSEIT) 2 (2) : 151 ~ 157
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[학술지(정기간행물)] - F. R Siqueira / 2017 / Multi-Cable Gray Level Co-occurrence Matrices for Texture Description / Neurocomputing 120 (23) : 336 ~ 345
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