8. Spectral Clustering (brief overview)
affinity matrix L
q
Construct N x N affinity matrix L
Get M eigenvectors of L
N
p
Lpq
(pixel p와 q의 affinity)
Project to M eigenvectors
N
(total # pixels)
K-means clustering of M projections
9. Spectral Clustering (brief overview)
affinity matrix L
q
Construct N x N affinity matrix L
Get M eigenvectors of L
N
p
Lpq
(pixel p와 q의 affinity)
Project to M eigenvectors
N
(total # pixels)
K-means clustering of M projections
bottleneck
10. 데이터 분량 줄이기 - superpixels
727 x 480 pixels
38 x 25 superpixels
Superpixels --- What is it?
• 일종의 over-segmentation
• 데이터 수를 줄이는 효과 (e.g., 350,000 pixels à 1,000 superpixels)
• 만약 일반 pixel 처럼 grid 성질을 유지하면 다루기 쉬워서 유리함
11. Superpixels - comparison
Watershed algorithm
SLIC algorithm
vs.
• Superpixel 간 grid 성질 유지하면 다루기 쉬움
• No need of nearest neighbor search
• No need of defining geometric distance between superpixels
13. SLIC superpixels – HOW?
• K-means clustering (K=1,000)
• Performed in local window
• Seeds at the minimum gradien
t
참조: Achanta et al., “SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods”
14. SLIC superpixels – compactness parameter
• Parameter m
• Controls compactness
• Low m à more color coherent
• High m àmore compact
K=500, m=10
K=500, m=40
15. SLIC superpixels – number of pixels parameter
• Parameter K
• The number of superpixels
K=1000, m=20
K=2000, m=20
25. Line drawing method - XDoG
eXtended DoG (XDoG)
Gσ (= G smoothed)
DoG (= Gσ – p·Gkσ
)
S (= Gσ + DoG)
threshold
밝기의 변화를 강조
XDoG
참조: Winnemoller et al., “XDoG - An eXtended difference-of-Gaussian c
ompendium including advanced image stylization”
26. Line drawing method - XDoG
eXtended DoG (XDoG)
Gσ (= G smoothed)
DoG (= Gσ – p·Gkσ)
S (= Gσ + DoG)
threshold
Noise가 발생하는 이유?
XDoG
27. DoG
Difference of Gaussians (DoG)
• DoG = Gaussian Smoothing with σ0 - Gaussian Smoothing with σ1
• 사람 망막에서 일어나는 메커니즘과 유사 (σ1 = 1.6 * σ0)
• 밝기의 변화율이 강조됨. 하지만 노이즈 역시 강조됨
à 변화가 일어나는 방향으로만 강조한다면??
28. Gradient and tangent orientation
Gradient orientation
Tangent orientation
Tangent flow map
Gradient orientation : 색상, 밝기 변화량이 가장 큰 방향
Tangent orientation : gradient orientation의 수직 방향 (패턴의 흐름 방향)
29. Line drawing method - FDoG
Flow-based DoG (FDoG)
Step 1: 1-D DoG를 gradient orientation 방향으로만 적용한다
Step 2: Step 1의 결과를 tangent flow를 따라 smoothing 한다
à 전제조건: 방향이 정제된 flow map이 필요하다
참조: Kyprianidis et al., “Image Abstraction by Structure Adaptive Filtering”
30. Flow smoothing – 복잡한 방법
이미 구해진 flow map을 정제하는 작업은 복잡하다
case 1
average
orientation
case 2
o
average
orientation
x
case 3
case 4
magnitude의
차이가 크다면?
orientation 여러 개를
smoothing 하려면?
31. Flow smoothing – 간단한 방법
Structure tensor
by Sobel operator
(gij): Structure Tensor
of image f
Eigenvalues
of pixel (i,j)
Eigenvectors
of pixel (i,j)
magnitude
gradient
tangent
32. Flow smoothing – 간단한 방법
Structure tensor
by Sobel operator
EFG 3-channel 이미지로 보관
(gij): Structure Tensor
of image f
Eigenvalues
of pixel (i,j)
Eigenvectors
of pixel (i,j)
magnitude
gradient
tangent
33. Flow smoothing - 결과
초기 tangent flow는 Sobel operator로 쉽게 구할 수 있음
하지만 각 픽셀의 tangent flow는 방향 노이즈가 많아 매끄럽지 않음
à Structure tensor image를 smoothing 한다
초기 tangent flow
smoothed tangent flow
78. 품질 오판단을 유도하는 high-level 노이즈
Picture frames
Text overlay
79. 품질 오판단을 유도하는 high-level 노이즈
배경 또는 non-salient area도 품질측정 입장에서는 노이즈에 해당
이 영역의 low-level feature 값은 중요하지 않음
à 이미지 내 주요영역을 알아 낼 필요가 있다
80. 주요영역 검출 (Salient area detection) - Saliency map
Saliency of pixel (i,j) : Sij = max of { Eij * Csij }
Eij : edge density
Csij : local color contrast in the neighborhood at scale s
참조: Achanta et al., “Salient Region Detection and Segmentation”
81. 주요영역 검출 (Salient area detection)
Clustering of saliency map
+
2D Gaussian modeling
주요영역의 low-level feature 값만으로 품질을 판단
86. 주요영역 검출 활용사례 - Thumbnail cropping
Picture frame은 주요영역 검출 이전에 자동으로 제거
87. Summary – 분석의 장애물을 어떻게 극복할까?
연산량
low-level 노이즈
high-level 노이즈
데이터 과다
방향 노이즈
배경
picture frame
Superpixels
Flow smoothing
주요영역 추출
디테일 유지하면서
데이터 대량 감소
방향 노이즈를
간단하게 제거
분석 시 배경 등의
영향력을 감소