[CV 기초] #6 영역 특징

영역 특징이란?

• 이미지나 비디오의 특정 부분(영역)에서 추출되는 고유한 특성이나 정보

영역 특징 VS 지역 특징

• 사람은 지역 특징보다 영역 특징에 의존하여 물체를 인식한다. (  지역특징은 수치값으로 이루어져 있음 )
• 반면 컴퓨터 비전은 영역보다 지역특징으로 문제해결하는 사례가 많음

 

영역의 레이블링과 기하 변환 예시

영역 특징

• 높은 분별력
• 특징의 불변성과 등변성
• 변환을 해도 값이 변하지 않으면 불변성invariant이 있는 특징
  • 예) 성별이라는 특징은 나이에 불변. 근력은 나이에 불변이 아님
  • 예) 면적은 회전에 불변이지만 축소에는 불변이 아님. 주축은 회전에 불변이 아니지만 축소에는 불변
• 변환에 따라 값이 따라 변하면 등변성equivariant이 있는 특징
  • 예) 면적은 축소에 등변이지만 회전에는 등변이 아님
• 명암 변화에 둔감한 광도 불변성도 중요
• 과업에 따라 특징을 선택하는 일이 중요
  • 예) 로봇이 물체를 인식한 다음 물체를 집어야 한다면 회전에 등변인 특징을 사용해야 함

영역 기술자

1. 영역 표현 (Representation)

• 경계 표현 (Boundary Representation):
  • 경계 기술자는 객체의 외부 특성에 중점을 둠. 객체의 외형을 정의함. 모양 특성에 중점을 두며, 객체의 경계나 외곽선을 분석함.
  • 경계기술자는 객체의 외곽선이나 경계에 대한 특성을 표현함.
• 내부 특성 표현 (Interior Representation):
  • 영역 기술자는 객체의 내부 구성 요소를 분석하여 영역의 특성을 정의함. 구성 화소에 중점을 두고, 객체의 색상, 텍스처 등 내부 특성을 기반으로 표현됨.
  • 영역기술자는 객체의 내부 특성(면적, 색상, 텍스처 등)에 대한 특성을 묘사함

 

2. 영역 묘사 (Description)

• 경계 특성 (Boundary Features):
  • 경계는 객체의 외곽선을 의미함. 이를 통해 객체의 모양이나 외형적 특성을 묘사할 수 있음.
  • 주요 경계 묘사 항목:
    • 길이 (Length): 경계의 전체 길이.
    • 모멘트 (Moment): 객체의 중심이나 회전과 관련된 특성.
    • 연결 직선 방향 (Orientation of Tangent Lines): 경계에서의 직선 방향.
    • 오목한 곳의 수 (Concavities): 경계에서 움푹 들어간 부분의 수.
• 내부 특성 (Interior Features):
  • 영역의 내부 특성은 주로 객체의 구조적 특성이나 화소 값을 기반으로 함.
  • 주요 내부 특성 묘사 항목:
    • 면적 (Area): 객체가 차지하는 영역의 크기.
    • 원형도 (Circularity): 객체의 형태가 얼마나 원에 가까운지를 나타내는 지표.
    • 모멘트 (Moment): 객체의 질량 중심과 관련된 특성.
    • 칼라 (Color): 객체 내부의 색상 분포.
    • 텍스쳐 (Texture): 표면의 질감 특성.

 

3. 경계기술자 (Boundary Descriptors)

경계기술자는 객체의 경계를 묘사하는 다양한 방법을 포함함. 주요 기술자들:

• 경계상자 (Bounding Box):
  • 객체를 포함하는 최소한의 직사각형을 정의함. 객체의 외곽선을 둘러싼 직사각형 박스를 사용하여 경계를 나타냄.
• 가장 작은 둘러싼 원 (Minimum Enclosing Circle):
  • 객체를 포함하는 최소 크기의 원을 정의함. 객체를 완전히 둘러싸는 원을 사용하여 경계를 표현함.
• 성분의 외곽선에 대한 다각형 근사 (Polygonal Approximation):
  • 객체의 외곽선을 다각형으로 근사하여 객체의 형태를 단순화함. 일반적으로 Ramer-Douglas-Peucker 알고리즘을 사용하여 다각형 근사를 함.
• 볼록 껍질 (Convex Hull):
  • 객체의 외곽을 가장 작은 볼록 다각형으로 둘러싸는 방법임. 객체의 외곽선이 볼록한 형태로 표현됨.

 

4. 영역기술자 (Region Descriptors)

영역기술자는 객체의 내부 특성을 설명하는 다양한 방법을 포함함. 주요 기술자들:

• 모멘트 (Moment):
  • 객체의 질량 중심, 회전, 비대칭성 등을 설명하는 수학적 특성임. 중심 모멘트나 Hu 모멘트 등이 있음.
• 텍스쳐 (Texture):
  • 이미지의 표면적 패턴을 묘사하는 특성으로, 다양한 텍스쳐 분석 기법이 있음. 대표적인 방법으로 LBP (Local Binary Pattern), Gabor 필터 등이 있음.
• 면적 (Area):
  • 객체가 차지하는 영역의 크기임. 이는 객체의 내부를 평가하는 가장 기본적인 특성임.
• 원형도 (Circularity):
  • 객체의 모양이 얼마나 원형에 가까운지를 나타냄. 수식으로는 4π * (면적 / 둘레^2)로 표현됨.
• 칼라 (Color):
  • 객체의 색상 정보를 기반으로, 객체의 색상 분포나 색상 히스토그램을 사용하여 색상 특성을 묘사할 수 있음.

 

모멘트와 모양 특징

• 모멘트는 화소의 값들이 분포하는 모양을 정량적으로 측정 한 것
  • ex) 중심으로부터 얼마나 떨어져 있는가

• 크기가 변해도 모멘트가 그대로, 스케일 회전인 특성값

 

텍스쳐 ( 전역 기술자와 지역 관계 기술자 )

• 일정한 패턴의 반복
• 구조적 방법과 통계적 방법

전역 기술자

• 에지 기반 텍스쳐

• 명암 히스토그램 기반 텍스쳐

지역 관계 기술자

• 지역 이진 패턴 (LBP)
  • 8개 이웃과 대소관계에 따라 이진열을 만든 후 [0,255] 사이의 십진수로 변환
  • 이러한 변환을 모든 화소에 적용한 후 결과를 가지고 히스토그램 구성
  • 명암이 균일한 부근에서는 불안정한 단점이 있다
  • 작은 오차가 섞인 148, 149, 150, 151, 152와 같은 명암이 임의로 분포

• 지역 삼진 패턴 (LTP)
  • 화소 값이 p라면, p-t보다 작으면 -1, p+t보다 크면 1, [p-t,p+t] 사이면 0을 부여
  • 두 개의 LBP로 분리
  • 모든 화소를 가지고 히스토그램 구성: 512차원 특징벡터
  • 예: t =5, 주변화소가 145~155=>0, >155=>1, <145=-1