• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.5
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• pp.375-380
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• 2010

Most of previous algorithms of object boundary extraction have been studied for extracting the boundary of single object. However, multiple objects are much common in the real image. The proposed algorithm of extracting the boundary of each of multiple objects has two steps. In the first step, we propose the fast method using the outer and inner products; the initial contour including multiple objects is split and connected and each of new contours includes only one object. In the second step, an improved active contour model is studied to extract the boundary of each object included each of contours. Experimental results with various test images have shown that our algorithm produces much better results than the previous algorithms.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.06b
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• pp.51-56
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• 1999

본 논문에서는 동영상에서 의미 있는 객체 영역을 추출하기 위해, 사람이 첫 장에서 관심 있는 객체를 표시하고, 그 다음 프레임부터는 사람의 도움 없이 객체를 추적하는 반자동 (semi-automatic) 방식의 객체 추적 알고리즘에 대해 개선된 알고리즘을 제안하고 이를 구현하였다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 이전 프레임의 객체의 움직임을 이용하여 현재 프레임에서 대략적인 객체의 위치를 찾은 후, 윤곽선의 불확실도를 조사하고, 윤곽선을 재조정하여 정확한 객체의 위치를 찾는다. 제안한 알고리즘은 다양한 영상에서 만족할 만한 결과를 얻었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.337-340
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• 2000

비디오객체 추출 기법은 MPEG-4 및 MPEG-7의 응용을 목표로 최근 활발하게 연구되고 있다. 이들 연구는 객체 추출의 전체적인 구조와 정확한 윤곽선 검출 알고리즘의 개발에 초점을 맞추고 있으며 제한적인 조건하에서 만족할 만한 성능을 내고 있다 그러나, 카메라 움직임, 객체의 빠른 움직임, 비강체 운동 등 보다 일반적인 상황에서는 객체 추출의 안정성이 떨어진다. 본 논문에서는 객체 추출의 안정성을 높이기 위해 칼라, 움직임 정보 등의 특징정보(feature)가 균일한 영역으로 사전분할하고, 분할된 균일영역을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 추적된 균일 영역간의 경계는 각 영역의 통계적 분포와 영역경계의 윤곽선으로 정의된 에너지를 레벨셑 방법으로 최소화함으로 조정된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.6
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• pp.501-506
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• 2008

The classical snake algorithm has a problem in detecting the boundary of an object with deep concavities. While the GVF method can successfully detect boundary concavities, it consumes a lot of time computing the energy map. In this paper, we propose an algorithm to reduce the computation time and improve performance in detecting the boundary of an object with high concavity. We define the degree of complexity of object boundary as the local curvature. If the value of the local curvature is greater than a threshold value, new snake points are added. Simulation results on several different test images show that our method performs well in detecting object boundary and requires less computation time.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.6
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• pp.712-717
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• 2003

A novel multi-snake is proposed for efficient extraction of multi-object contours from a natural scene. An NTGST(noise-tolerant generalized symmetry transform) is used as a context-free attention operator to detect and locate multiple objects from a complex background and then the snake points are automatically initialized nearby the contour of each detected object using symmetry map of the NTGST before multiple snakes are introduced. These procedures solve the knotty subjects of automatic snake initialization and simultaneous extraction of multi-object contours in conventional snake algorithms. Because the snake points are initialized nearby the actual contour of each object, as close as possible, contours with high convexity and/or concavity can be easily extracted. The experimental results show that the proposed method can efficiently extract multi-object contours from a noisy and complex background of natural scenes.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.313-317
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• 2003

This paper suggested the initial edge map through the pre-processing of vague image before apply the GVF snake algorithm. The reason obtain for detail object outline and time efficiency GVF snake algorithm feasible extracted concave edge but mistake interested object edge for the around others. So it need to trim about the object around edges. The method is using Pixel morphological reconstruction, edge extraction mask and threshoding. The result, defend fallen local minimum edge energy and reduce iteration.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.1
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• pp.33-45
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• 2011

In this paper, we present a method for extracting video objects efficiently by using the modified graph cut algorithm based on contour information. First, we extract objects at the first frame by an automatic object extraction algorithm or the user interaction. To estimate the objects' contours at the current frame, motion information of objects' contour in the previous frame is analyzed. Block-based histogram back-projection is conducted along the estimated contour point. Each color model of objects and background can be generated from back-projection images. The probabilities of links between neighboring pixels are decided by the logarithmic based distance transform map obtained from the estimated contour image. Energy of the graph is defined by predefined color models and logarithmic distance transform map. Finally, the object is extracted by minimizing the energy. Experimental results of various test images show that our algorithm works more accurately than other methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.19-21
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• 2001

본 논문은 객체의 유사성 비교를 위해 객체의 모양을 표현하는 한 가지 특징인 윤곽선상의 우세 점들을 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 같은 모양의 개체에 대하여 그 객체의 무게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 재귀적으로 빠른 수행 시간에 찾는다. 또한 이 알고리즘은 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형 등 어떤 모양의 평면 도형에도 모두 적용 가능하다. 제안 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.227-231
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• 2006

카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 움직임은 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확하게 추출하고 추적하는 것이 어렵다. 따라서 실시간으로 입력되는 영상에서 객체를 추출하고 움직임을 추적하기 위해서는 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 배경영상의 변화에 강인한 배경영상 갱신 방법과 가변적인 탐색영역을 이용한 객체추적의 빠른 알고리즘을 제안한다. 배경영상 갱신 방법은 임계값이 실험적 기준치 보다 작은 경우에는 배경영상을 갱신하고, 큰 경우에는 객체가 유입된 시점으로 판단하여 픽셀검사를 통해 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체 영역블록의 생성과 일정한 거리를 유지하는 탐색블록을 생성하여 정확하고 빠른 객체의 움직임을 추적한다. 실험결과, 제안한 방법은 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.2
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• pp.206-211
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• 2008

Trainee can enhance his perception of and interaction with the real world by displayed virtual objects in simulation using image processing technology. Therefore, it is essential for realistic simulation to determine the occlusion areas of the virtual object produces after registering real image and virtual object exactly. In this paper, we proposed the new method to solve occlusions which happens during virtual target moves according to the simulated route on real image using improved object contour extraction by neighboring edge search and picking algorithm. After we acquire the detailed contour of complex objects by proposed contour extraction algorithm, we extract the three dimensional information of the position happening occlusion by using MER for performance improvement. In the experiment, we compared proposed method with existed method and preyed the effectiveness in the environment which a partial occlusions happens.