Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.397-400
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2010
The changing light condition of scene cause the luminance fluctuation of the captured image sequences. this artifact is called flicker, and would be easily recognized as visually unstable fluctuation. As the flicker degrades the performance of extracting useful information from image sequences, such as motion information or segmentation, it should be correction and linear flicker model. The algorithm model the flicker effects as a linear system with gain and offset parameter and estimates gain parameter with Gamma correction. The flicker reduction is performed by applying these parameters inversely th the ordinal sequences. To show the performance, we test out algorithm th the ground-truth sequences with the artificially added luminance fluctuation and real sequence with object motion.
This paper describes an error resilient video data transmission method using information hiding. In order to localize transmission errors in receiver, video encoder embeds one bit for a macro block during encoding process. Embedded information is detected during decoding process in the receiver, and the transmission errors can be localized by comparing the original embedding data. The localized transmission errors can be easily corrected, thus the degradation in a reconstructed image can be alleviated. Futhermore, the embedded information can be applied to protect intellectual property rights of the video data. Experimental results for 3 QCIF sized video sequenced composed of 150 frames respectively show that, while degradation in video streams in which the information is embedded is negligible, especially in a noisy channel, the average PSNR of reconstructed images can be improved about 5 dB by using embedded information. Also, intellectual property rights information can be effectively obtained from reconstructed images.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.62-65
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2001
본 논문에서는 인터넷 동영상 정보들을 보다 효율적이고 정확하게 검색할 수 있는 시스템을 구현하기 위해, 특성 정보에 기반한 영상기반 검색과 예제를 통한 질의를 사용한 시스템을 제안한다. 기존의 검색 시스템과는 달리 본 시스템에서는 사용자가 진의로 제출한 통영상의 특성정보를 추출하여 데이타마이닝하여 프로파일로 만들고, 인터넷에서 검색된 동영상의 특성정보와 비교하는 기법을 사용한다. 또한 진의 동영상 프로파일들을 통합하고, 특징 영역 세그먼트들의 중요도를 저장해 둠으로써 사용자의 질의를 하나의 척도로 처리하며, 작성된 프로파일과 비교 할 동영상의 특성정보를 영역별로 가중치를 주어 보정함으로 검색을 원하는 동영상의 특징을 강조한 진의가 가능하도록 한다. 끝으로 가중치를 주는 방법의 변화에 따른 시스템이 출력하는 검색 결과의 변화를 관찰하여 보정 방법의 성능을 평가한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.871-873
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2005
최근 프로젝터를 기반으로 사용자가 원하는 위치에 영상을 제공하기 위한 많은 연구가 진행중에 있다. 프로젝터는 투사 방향이 정확하지 않으면 영상왜곡이 발생되며, 영상왜곡은 일반적으로 기하보정 변환행렬을 사용하여 보정한다. 기존의 연구는 선행작업으로 그물형태의 점을 투사하거나 또는 특정 마커를 설치해서 기하보정 변환행렬을 계산한다. 이 방법들은 투사방향이 변화될 때 마다 선행작업을 요구하므로 실시간 기하보정을 수행할 수 없다. 본 논문은 투사방향이 변화될 때에도 기하보정 변환행렬을 동시에 계산하여 보정된 영상을 제공하는 실시간 기하보정 시스템을 제안한다. 우리의 시스템은 웹카메라를 사용하여 실시간으로 기하보정 변환행렬을 계산하여, 다이렉트쇼(Directshow) 기술을 사용하여 동영상 프레임을 추출하고, 추출된 프레임이미지를 기하보정 변환행렬을 사용하여 워핑(warping) 함으로써 수행한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.06a
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pp.28-31
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2014
본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.52-52
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2020
영상을 이용하여 하천유속과 유량을 측정하는 방법은 신속하고 간결하게 유속을 측정할 수 있는 방법으로 주목을 받고 있다. 또한 새로운 기술인 드론을 활용하여 하천의 유속과 유량을 측정하는 방법도 다양하게 시도되고 있다. 본 연구는 드론을 정지영상과 동영상을 이용하여 별도의 측량이나 복잡한 과정없이도 하천의 유속분포를 추정할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 때, 중소하천의 유속 측정에 보다 쉽게 활용할 수 있도록 카메라 보정을 통한 카메라 내부변수 획득과 정지영상에 수록된 드론의 위치와 자세에 대한 EXIF 자료를 이용하는 방안, 약간의 흔들림이 있는 영상에서도 유속을 추정하는 방안을 제안하였다. 먼저, 드론의 카메라 보정을 위한 프로그램을 작성하고, 카메라의 내부 변수를 추정하였다. 드론의 위치와 자세에 대한 정보는 정지영상(JPG 파일)에 수록된 EXIF 정보를 이용하여 드론의 위치(GPS)와 자세(자이로스코프)를 알아내었다. 이를 이용하여 현장의 참조점에 대한 위치 정보를 확인하고, 또 수면촬영을 위한 정지비행시의 카메라의 대략의 위치와 자세 정보를 확인하였다. 이 자료들은 실제 유속측정에 이용하는 동영상에서 나타나는 참조점의 위치 정보를 결정하기 위한 것이다. 그리고 연이어 촬영된 동영상에서 시공간영상분석법으로 측정 단면의 유속분포를 분석하였다. 이 때, 동영상 내에 있는 약간의 흔들림은 FFT 분석으로 적절히 보완할 수 있다. 개발된 방법을 밀양강의 단장천 대리 수위표 지점 인근에서 시험한 결과 기존의 유속계로 측정한 방법과 상당히 근사한 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.364-366
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2005
최신 동영상 압축 표준인 H.264는 압축 효율을 높이기 위해 기존의 표준과는 다른 1/2 화소 생성 방법을 사용한다. 그러므로 기존의 동영상 압축표준으로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩(transcoding)하기 위해서는 추가적인 보정 작업이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩 할 때 두 표준 간 1/2 화소 값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 1/2 화소 보정 기법에서는 DCT 상태의 창조 프레임을 이용하여 두 표준 간의 차이 값을 구하여 입력으로 들어온 블록의 값에 더하여 보정한다. 픽셀 기반에서 보정하는 기법과 성능을 비교한 결과 제안하는 기법이 화질 면에서 우수하며 움직임이 빠른 비디오의 경우 계산량이 높아지는 것으로 나타났다.
본격적인 지표 피복 분류 수행 전 국내 지형 특성에 부합하는 분석을 위해 위성영상 전처리 과정으로 지형보정 수행이 필요하다. 수치지형도로부터 추출된 수치고도모델과 고분광영상을 이용하여 충청남도 홍성군에 위치한 암반 사면에서의 지형보정을 cosine 보정법, Minnaert 보정법, c 보정법을 이용하여 수행하였다. 세 방법을 사용하여 화강암 단일 암종으로 이루어진 클래스의 화소값 표준편차를 비교 분석한 결과 cosine 보정법, c 보정법보다 Minnaert 보정법을 이용한 방법에서 향상된 결과가 도출되었다.
최근 지질공학의 다양한 분야에 영상처리기법들이 적용되고 있다. 그러나 영상의 획득 및 분석 단계에서 발생하는 각종 오차에 관한 문제는 많은 부분 무시되어 왔다. 이에 본 연구에서는 암석영상처리의 신뢰도 향상을 위한 컬러보정기법을 개발하였다. 표준 컬러차트를 이용하여 컬러보정과 오차분석을 수행하였으며, 그 결과 영상처리의 신뢰도 향상과 영상들간의 상호 비교·분석을 꾀할 수 있었다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.439-445
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2021
Low-cost, ultra-high-speed cameras, made possible by the development of image sensors and small displays, can be very useful in image processing and pattern recognition. This paper introduces an algorithm that corrects irregular lighting from a high-speed image that is continuously input with a slight time interval, and which then obtains an exposed skin color region that is the area of interest in a person from the corrected image. In this study, the non-uniform lighting effect from a received high-speed image is first corrected using a frame blending technique. Then, the region of interest is robustly obtained from the input high-speed color image by applying an elliptical skin color distribution model generated from iterative learning in advance. Experimental results show that the approach presented in this paper corrects illumination in various types of color images, and then accurately acquires the region of interest. The algorithm proposed in this study is expected to be useful in various types of practical applications related to image recognition, such as face recognition and tracking, lighting correction, and video indexing and retrieval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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