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(a) 영상을 분할 맵으로 추출하는 다중 레벨 클러스터 생성 단계;(b) 추출된 각각의 분할 맵에서 각각의 클러스터에 대한 돌출 점수를 계산하여 돌출 맵을 얻는 돌출 계산 단계;(c) 얻어진 다수개의 돌출 맵을 결합하여 기준 돌출 맵을 획득하는 1차 돌출 맵 결합 단계;(d) 기준 돌출 맵을 기준으로 각 돌출 맵의 유사도를 계산하여 이상 클러스터를 제거하는 이상 클러스터 제거 단계 및(e) 이상 클러스터가 제거된 돌출 맵을 다시 결합하여 기준 돌출 맵을 갱신하는 2차 돌출 맵 결합 단계를 포함하되,갱신된 기준 돌출 맵이 이전 기준 돌출 맵과 비교하여 차이가 있을 경우 차이가 없을 때까지, 갱신된 기준 돌출 맵으로 상기 (d) 및 (e) 단계를 반복 수행하고,상기 (a) 단계는,영상을 슈퍼 픽셀로 분할시키는 단계;각 슈퍼 픽셀에서 컬러 특징을 추출하는 단계;추출된 컬러 특징들을 기반으로 대조 값을 계산하는 단계 및상기 컬러 특징 및 대조 값을 기반으로 슈퍼 픽셀을 중심 이동(Mean-shift) 알고리즘을 이용하여 클러스터를 생성하고 분할 맵을 추출하는 단계를 포함하는 반복적 이상 클러스터 제거를 이용한 시각적 돌출 맵 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 대조 값을 계산하는 단계는,하기 수학식 1을 통해 전역 대조를 계산하고, 하기 수학식 2를 통해 배경 대조를 계산하는 것을 특징으로 하는 반복적 이상 클러스터 제거를 이용한 시각적 돌출 맵 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 분할 맵을 추출하는 단계는,상기 중심 이동(Mean-shift) 알고리즘에서 사용되는 커널 크기는 AMISE를 사용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 반복적 이상 클러스터 제거를 이용한 시각적 돌출 맵 검출 방법
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(a) 영상을 분할 맵으로 추출하는 다중 레벨 클러스터 생성 단계;(b) 추출된 각각의 분할 맵에서 각각의 클러스터에 대한 돌출 점수를 계산하여 돌출 맵을 얻는 돌출 계산 단계;(c) 얻어진 다수개의 돌출 맵을 결합하여 기준 돌출 맵을 획득하는 1차 돌출 맵 결합 단계;(d) 기준 돌출 맵을 기준으로 각 돌출 맵의 유사도를 계산하여 이상 클러스터를 제거하는 이상 클러스터 제거 단계 및(e) 이상 클러스터가 제거된 돌출 맵을 다시 결합하여 기준 돌출 맵을 갱신하는 2차 돌출 맵 결합 단계를 포함하되,갱신된 기준 돌출 맵이 이전 기준 돌출 맵과 비교하여 차이가 있을 경우 차이가 없을 때까지, 갱신된 기준 돌출 맵으로 상기 (d) 및 (e) 단계를 반복 수행하고,상기 (b) 단계는,각 분할 맵 전체에서 각각의 클러스터가 차지하는 비율을 계산하는 단계;각 분할 맵 외곽에서 각각의 클러스터가 차지하는 비율을 계산하는 단계 및전체에서 차지하는 비율 및 외곽에서 차지하는 비율을 통해 각 분할 맵의 돌출점수를 계산하여 돌출 맵으로 생성하는 단계를 포함하는 반복적 이상 클러스터 제거를 이용한 시각적 돌출 맵 검출 방법
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제5항에 있어서,각 분할 맵 전체에서 각각의 클러스터가 차지하는 비율을 계산하는 단계는,하기 수학식 3을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 반복적 이상 클러스터 제거를 이용한 시각적 돌출 맵 검출 방법
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제6항에 있어서,각 분할 맵 외곽에서 각각의 클러스터가 차지하는 비율을 계산하는 단계는,하기 수학식 4를 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 반복적 이상 클러스터 제거를 이용한 시각적 돌출 맵 검출 방법
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제7항에 있어서,상기 돌출 맵으로 생성하는 단계는,상기 돌출 점수를 하기 수학식 5를 통해 계산하는 것을 특징으로 하는 반복적 이상 클러스터 제거를 이용한 시각적 돌출 맵 검출 방법
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(a) 영상을 분할 맵으로 추출하는 다중 레벨 클러스터 생성 단계;(b) 추출된 각각의 분할 맵에서 각각의 클러스터에 대한 돌출 점수를 계산하여 돌출 맵을 얻는 돌출 계산 단계;(c) 얻어진 다수개의 돌출 맵을 결합하여 기준 돌출 맵을 획득하는 1차 돌출 맵 결합 단계;(d) 기준 돌출 맵을 기준으로 각 돌출 맵의 유사도를 계산하여 이상 클러스터를 제거하는 이상 클러스터 제거 단계 및(e) 이상 클러스터가 제거된 돌출 맵을 다시 결합하여 기준 돌출 맵을 갱신하는 2차 돌출 맵 결합 단계를 포함하되,갱신된 기준 돌출 맵이 이전 기준 돌출 맵과 비교하여 차이가 있을 경우 차이가 없을 때까지, 갱신된 기준 돌출 맵으로 상기 (d) 및 (e) 단계를 반복 수행하고,상기 (c) 단계는,다수개의 돌출 맵을 하기 수학식 6 및 7을 통해 결합하여 기준 돌출 맵을 획득하는 것을 특징으로 하는 반복적 이상 클러스터 제거를 이용한 시각적 돌출 맵 검출 방법
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(a) 영상을 분할 맵으로 추출하는 다중 레벨 클러스터 생성 단계;(b) 추출된 각각의 분할 맵에서 각각의 클러스터에 대한 돌출 점수를 계산하여 돌출 맵을 얻는 돌출 계산 단계;(c) 얻어진 다수개의 돌출 맵을 결합하여 기준 돌출 맵을 획득하는 1차 돌출 맵 결합 단계;(d) 기준 돌출 맵을 기준으로 각 돌출 맵의 유사도를 계산하여 이상 클러스터를 제거하는 이상 클러스터 제거 단계 및(e) 이상 클러스터가 제거된 돌출 맵을 다시 결합하여 기준 돌출 맵을 갱신하는 2차 돌출 맵 결합 단계를 포함하되,갱신된 기준 돌출 맵이 이전 기준 돌출 맵과 비교하여 차이가 있을 경우 차이가 없을 때까지, 갱신된 기준 돌출 맵으로 상기 (d) 및 (e) 단계를 반복 수행하고,상기 (d) 단계는,상기 기준 돌출 맵과 각 돌출 맵의 유사도를 계산하는 단계;계산된 각 돌출 맵의 유사도의 평균 값을 구하는 단계 및상기 유사도의 평균 값보다 유사도가 미만인 돌출 맵에 대응하는 이상 클러스터를 삭제하는 단계를 포함하는 반복적 이상 클러스터 제거를 이용한 시각적 돌출 맵 검출 방법
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