적응적 트라이맵을 사용한 합성 영상 편집 시스템
- Alternative Title
- Blended Video Editor using an Adaptive Tri-map
- Abstract
- Commercial video blending technologies used in movies, broadcasts, and commercials are complex to utilize by ordinary users because they require expertise. In this paper, we propose an image regeneration system that can get similar image composition results with fewer operations than conventional commercial programs. The proposed system consists of three steps with a video classifier, an image search extractor, and a video blender. Composite image generator is implemented with emphasis on object, face, and background compositing functions. This system is composed of a Poisson Image Matting technique for natural boundary processing of images, a Haar-like feature technique for automatically tracking face positions, sizes and angles, and a Watershed Segmentation technique for easy separation between foreground and background. Especially, we propose a video editor with new blending technique based on an adaptive Tri-map, in order to improve the quality of blended video under various image conditions. The proposed system makes it possible to regenerate high quality blending images through simple manipulation of videos and images synthesis so that it can be easily used by unskilled public
- Author(s)
- 윤요섭
- Issued Date
- 2019
- Awarded Date
- 2019. 8
- Type
- Dissertation
- Publisher
- 부경대학교
- URI
- https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/23618
http://pknu.dcollection.net/common/orgView/200000225516
- Alternative Author(s)
- Yoon Joseph
- Affiliation
- 부경대학교 대학원
- Department
- 대학원 IT융합응용공학과
- Advisor
- 김영봉
- Table Of Contents
- I 서론 1
1. 연구배경 3
2. 연구내용 10
3. 논문구성 12
II 관련 연구 13
1.사용자 참여 기반의 콘텐츠 제작 기술 13
1.1. Social TV 서비스 플랫폼 13
1.2. 사용자 참여형 증강현실(AR) 콘텐츠 제작 플랫폼 15
1.3. Social TV와 SNS 영상 공유를 위한 스트리밍 기술 17
2. 영상 분류 처리기 개발 관련 기술 18
2.1. 비디오 영상 분류와 편집을 위한 제작 도구 18
2.2. 비디오 영상의 자동화된 장면 전환 검출 기술 20
2.3. 합성 위치 선정을 위한 모션 트랙킹 22
3. 이미지 검색 추출기 개발 관련 기술 23
3.1. 이미지 검색 기술 23
4. 합성 영상 생성기 개발 관련 기술 26
4.1. 객체 합성 기법 26
4.2. 얼굴 합성 기법 35
4.3. 배경 합성 기법 38
III 제안 시스템 40
1. 시스템 개요 40
2. 영상 분류 처리기 42
2.1. 사용자 인터페이스 43
2.2. 편집 대상 구간 자동 설정 47
2.3. 영상 합성 시 객체 위치 선정 48
3. 이미지 검색 추출기 52
4. 합성 영상 생성기 54
4.1. 객체 합성 54
4.2. 얼굴 합성 59
4.3. 배경 합성 67
IV 적응적 트라이맵을 사용한 영상 합성 72
1. 트라이맵 기반 영상 합성 72
2. 적응적 트라이맵 기반 합성 및 실험 결과 75
2.1. Case 1 – 전경(단순), 배경(복잡), 색상차이(작음) 76
2.2. Case 2 – 전경(복잡), 배경(복잡), 색상차이(작음) 79
2.3. Case 3 – 전경(단순), 배경(복잡), 색상차이(큼) 84
2.4. Case 4 – 전경(복잡), 배경(복잡), 색상차이(큼) 88
V 상용 시스템과의 비교 91
1. 저작 도구를 이용한 합성 실험 92
1.1. 객체 합성 92
1.2. 얼굴 합성 94
1.3. 배경 합성 95
2. 제안 시스템을 이용한 합성 실험 98
2.1. 객체 합성 98
2.2. 얼굴 합성 99
2.3. 배경 합성 103
VI 결론 105
참고 문헌 106
- Degree
- Doctor
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- 대학원 > IT융합응용공학과
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