Digital Image Processing : MPEG and Applications

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Presentation transcript:

Digital Image Processing : MPEG and Applications January 28, 1999 Jeong-Cheol, Lee

Contents Part I : MPEG Part II : Number Recognition Using an Image Processing Method Part III : Content-based Image Retrieval System IEFAL Seminar

I. MPEG(1/2) Moving Picture Expert Group(MPEG) a working group of ISO/IEC in charge of the development of international standards for compression, decompression, processing, and coded representation of moving pictures, audio and their combination. IEFAL Seminar

I. MPEG(2/2) So far MPEG has produced: MPEG-1, the standard for storage and retrieval of moving pictures and audio on storage media(approved Nov. 1992) MPEG-2, the standard for digital television(approved Nov. 1994) MPEG-4 version 1, the standard for multimedia applications(approved Oct. 1998) and is now developing MPEG-4 version 2(to be approved Dec. 1999) MPEG-7, the content representation standard for information search(to be approved July 2001). IEFAL Seminar

II. Number Recognition Using an Image Processing Method Two-Stage Recognition of Freight Train ID Number under Outdoor Environment Jeong-Hun Jang and Ki-Sang Hong Image Information Processing Lab. Pohang University of Science and Technology International Conference on Document Analysis and Recognition, Montreal, Canada, August 14-16,1995.

1. Introduction Purpose Features Automating the process of checking freight train ID numbers in order to reduce the number of operators. Features Machine-printed character recognition. Noisy gray-scale character images. Recognition in the outdoor environment. IEFAL Seminar

2. System Configuration Coal or Ore Freight Train PC Weigher Camera Frame Grabber Weigher Freight Train Coal or Ore PC IEFAL Seminar

3. Overall Flow(1/2)  Karhunen-Loève Transform(KLT) is based on statistical properties of vector representations. has several useful properties that make it an important tool for image processing. is used to develop a robust classifier against noises. IEFAL Seminar

3. Overall Flow(2/2) IEFAL Seminar

4. Main Algorithms(1/2) Determination of the existence of a number by the Mahalanobis distance measure. Segmentation of a number image by scale-space filtering. Recognition of digits by the subspace method. IEFAL Seminar

4. Main Algorithms(2/2) IEFAL Seminar

5. Screen Shot IEFAL Seminar

III. Content-based Image Retrieval System "SCARLET : Design and Implementation of a Content-based Image Retrieval System using Wavelet Transform" Dong-Ho Lee, Yong-Jun Song, Hyoung-Joo Kim OOPSLA Lab. Seoul National Univ. JKISS, Vol. 3 No. 4 Aug. 1997. IEFAL Seminar

1. 서론(1/2) 멀티미디어 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 멀티미디어 DB 시스템의 필요성 증대 멀티미디어 검색 기법의 종류 주석 기반 검색 기법 내용 기반 검색 기법 IEFAL Seminar

1. 서론(2/2) 내용 기반 검색 기법의 특징 시각적 질의를 주로 사용 유사 일치 검색을 주로 사용 사용자 그림에 의한 질의 예제 이미지에 의한 질의 유사 일치 검색을 주로 사용 유사성 측정: 이미지들로부터 추출한 특징 벡터들 간의 차이에 의해 측정 특징 벡터 자동 추출의 어려움 외곽선 데이터에서 웨이브릿 변환을 적용하여 특징 벡터의 자동 추출 시도 IEFAL Seminar

2. 관련 연구(1/3) QBIC IBM Almaden 연구소에서 개발 이미지의 색상, 질감, 모양 등과 같은 다양한 속성에 기반한 시각적 질의 제공 대략적으로 그린 외곽선을 통한 질의 제공 키워드로 주석 허용 질의 인터페이스 통합의 체계화 부족 데이터의 완전 자동 추출 불가능 IEFAL Seminar

2. 관련 연구(2/3) Chabot QBE Berkeley에서 개발, 관계형 DB 이용 이미지에 대한 히스토그램 이용 색상에 대한 적절한 주석을 기술하여 검색 수행 QBE Hirata, Kato가 개발 이미지로부터 추출한 외곽선 데이터를 그대로 검색에 이용 저장된 이미지의 이동, 스케일링, 회전 등을 고려 IEFAL Seminar

2. 관련 연구(3/3) Charles와 Adam이 제안한 시스템 특징 데이터의 추출 과정에서 웨이브릿 변환을 처음 사용 칼라 이미지에 직접 적용(R, G, B의 3채널) 특징 벡터의 모호성 IEFAL Seminar

3. SOP 시스템에서의 이미지 관리(1/2) 새로운 데이터 타입에 대한 뛰어난 확장성 SOP: OOPSLA Lab.에서 개발한 OODBMS 이미지 클래스 라이브러리 제공 저장 관리자 클래스: 저장과 검색 관리 분석 관리자 클래스: 변환, 외곽선 추출, 분석 관리 특징 추출자 클래스: 특징 데이터 추출 질의 관리자 클래스: 질의 관리 IEFAL Seminar

3. SOP 시스템에서의 이미지 관리(2/2) <이미지 클래스 라이브러리의 클래스 다이어그램> IEFAL Seminar <이미지 클래스 라이브러리의 클래스 다이어그램>

4. SCARLET의 설계 및 구현 - 웨이브릿 변환의 사용 - Shape representation scheme에서 요구되는 특징 유일성, 완전성, 불변성, 민감도, 추상화 푸리에 변환과 비교한 웨이브릿 변환의 장점 기본 함수로 사인, 코사인 함수 외에 웨이브릿 모함수 사용 가능 지역적 특징 분석 가능 다해상도 분석 가능 IEFAL Seminar

4. SCARLET의 설계 및 구현(2/3) - 전체적인 메커니즘 - IEFAL Seminar

4. SCARLET의 설계 및 구현(2/3) - 전체적인 구조 - IEFAL Seminar

4. SCARLET의 설계 및 구현(2/3) - 특징 벡터의 구성과 거리 함수 - 특징 벡터 추출시 고려 사항 웨이브릿 타입: 기본 함수의 종류에 따라 달라짐 분해 타입: 표준 분해와 비표준 분해 절단: 절대값이 가장 큰 몇 개의 계수만 취함 유사성 계산 QFV: 질의 이미지의 특징 벡터 TFV: DB에 저장된 목적 이미지의 특징 벡터 IEFAL Seminar

5. SCARLET의 사용자 인터페이스 및 질의 검색의 결과 (1/2) - 사용자 그림에 의한 질의 - Query IEFAL Seminar

5. SCARLET의 사용자 인터페이스 및 질의 검색의 결과 (2/2) - 예제 이미지에 의한 질의 - Query IEFAL Seminar

6. 실험 결과의 분석 Success Rate Efficiency IEFAL Seminar

결론: MPEG 장비를 이용한 표준시간 설정 시스템 개발에 관한 문제 시스템 사용 방법을 익힌다. 기존의 표준시간 설정 방법의 절차, 문제점에 관한 연구 Digital Image Processing에 관한 지식 축적 IEFAL Seminar

References & 관련 사이트 홍기상, 장정훈, 1996, 슬라브 번호 인식 장치의 개발, 제어/자동화/시스템 공학회지, 제 2권, 제 6호, 11월 Dibyendu N. and Jezekiel Ben-Arie, 1999, Generalized feature extraction using expansion matching, IEEE Transactions on image processing, Vol. 8, No. 1, Jan. ----------------------------------------------------------------------------------------- http://cbs.co.kr/cbsbeta/lecture/MPEG.htm, MPEG과 정보혁명 http://sp09a.etri.re.kr/etlars-cgi, MPEG의 최근 동향 분석 http://sp09a.etri.re.kr/etlars-cgi, 내용 기반 이미지 정보 검색 시스템 기술 동향 http://cafe.postech.ac.kr, 번호 인식 시스템 프로젝트 관련 정보 Http://www.cselt.it/mpeg, MPEG 관련 정보 IEFAL Seminar