• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
• /
• pp.207-210
• /
• 2000

비디오데이터의 증가에 따른 효율적 검색, 저장, 브라우징을 위한 방법론이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 구축하기 위한 첫 번째 단계인 비디오 분할기법을 제안하고자 한다. 이러한 비디오 분할은 샷경계검출 혹은 장면전환검출이라고 하는데 본 논문에서는 밝기 히스토그램과 에지갯수를 이용하여 프레임간의 유사도를 구별하고 이 유사도가 일정 임계값을 넘지 못하면 장면전환이 있는 것으로 간주한다. 점진적 장면전환검출은 현재프레임과 이전의 샷경계 프레임과의 유사도를 비교하여 검출한다. 다양한 비디오데이터에 공통적으로 적용할 수 있는 임계값을 설정하기 위해 상관관계(correlation)기법을 사용한다. 실험결과 급진적 장면전한은 각각 90%, 98%의 정확도(precision)와 회수율(recall)을 나타내었고 점진적 장면전환은 59%, 75%의 정확도와 회수율을 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.511-513
• /
• 2016

본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권12호
• /
• pp.37-45
• /
• 2010

본 논문에서는 밝기 값의 대비도가 매우 낮음으로 인해 발생하는 화질의 저하를 개선하는 방법으로 히스토그램 분포율에 따라서 스트레칭 적용범위를 적절하게 지정하고 이를 적용하는 기법을 제안한다. 제시한 방법은 효과적인 대비향상을 위해 하나의 히스토그램을 밀도가 큰 영역과 밀도가 낮은 영역으로 구분하여 각각의 비율에 따른 범위 안에서 스트레칭 적용 범위를 결정하는 기법을 사용한다. 스트레칭의 범위는 히스토그램의 분활 및 밀집되어 있는 정도의 비율에 따라 가변적으로 결정된다. 스트레칭 적용범위가 가변적으로 결정된다면 히스토그램상의 밀도가 높은 지역은 그만큼 명암대비가 커지도록 넓게 스트레칭하고 반대로 밀도가 낮은 지역은 그만큼 좁은 간격으로 스트레칭하여 명암대비 영상에서의 과도하게 처리되는 문제점을 해결하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 전역적 및 지역적으로 명암대비가 어려운 영상들을 모아 실험하였으며 기존의 스트레칭 알고리즘과 그 밖의 명암 대비개선 기법들을 함께 비교하여 매우 우수한 성능을 보임을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.958-964
• /
• 2010

히스토그램 평활화는 가장 잘 알려진 명암비 향상기법이지만 밝기 값이 크게 변화해서 색의 왜곡과 노이즈가 두드러지고 색번짐 현상 같은 부작용이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 기존의 기법들은 유저가 영상마다 일일이 파라미터를 수정해야 하거나 다양한 영상에 대해 결과를 보장하지 못했다. 제안된 기법은 영상의 median값을 바탕으로 보정계수를 계산하고 히스토그램에서 가장 큰 빈도수를 기준으로 보정계수에 비례하여 나머지 히스토그램들을 보정한 뒤 평활화 한다. 제안한 방법의 결과영상은 각기 다른 특성을 가진 여러 가지 영상들에 대해 안정적으로 HE의 부작용들을 해결하였음을 알 수 있게 한다. 뿐만 아니라 연산이 복잡하지 않고, 보정계수가 자동적으로 계산되기 때문에 FPD에 직접 적용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권1호
• /
• pp.99-104
• /
• 2002

기존의 물체추적기법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 수행되었다. 그러나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하고, 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있으며, 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 초기 객체추출은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 선택된 객체를 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 객체의 개략적인 평행이동 벡터를 추정한다. 추정된 변위를 기준으로 하여 객체의 가능한 회전 및 스케일에 대한 템플릿을 구성하고, 이들에 대하여 개선된 히스토그램 인터섹션을 사용하여 물체 추적을 수행한다. 제안한 알고리즘의 강건한 물체추적 성능을 실험에 의하여 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권4호
• /
• pp.21-29
• /
• 2011

사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.19-28
• /
• 2017

본 논문은 가상공간 제작을 위해 다수의 카메라로 영상을 촬영했을 때, 영상 특성 차이를 감소시키는 방법을 제안하였다. 각각 8 개의 본체와 렌즈를 교차 장착하여 64 개의 영상을 사용하였다. 영상 분석은 히스토그램과 픽셀 분포 값의 표준 편차를 분석 비교하였다. 분석결과, 동일 기종의 카메라임에도 불구하고, 렌즈 혹은 이미지 센서에 따라 각각 다른 영상 특성을 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 차이를 보정하기 위해 영상의 전체 밝기 값의 분포를 조절하였다. 시뮬레이션 결과, 평균 편차가 최대 (실내 : 6.89, 실외 : 24.23) 이었으나, 시뮬레이션 진행 후 편차가 거의(실내 : 최대 0.42, 실외 : 최대 : 2.73) 없는 영상을 얻었다. 추후에는 영상 밝기 분포보다 정밀한 영상 분석 방법을 연구하고 적용할 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
• /
• pp.676-678
• /
• 2000

본 연구에서는 다양한 동영상내에서 장면전환 검출(Scene Change Detection(SCD))을 하기 위한 임계값 설정시, 전체 동영상을 임의적으로 120개의 프레임 단위로 구분 짓고 120개의 frame을 한 블록으로 하여 각 블록내의 프레임들로부터 얻어진 밝기 히스토그램 사이의 차이값을 데이터로 하여 통계적 기법으로 접근, 차이값의 평균과 표준편차를 이용한 각 블록내의 신뢰구간을 구함으로써 신뢰구간을 벗어나는 프레임은 SCD가 발생한 것으로 생각하였다. 또한 점진적 장면 전환검출시에는 점진적 장면 전환의 특징인 차이값의 분포를 이용하여 장면 전환 검출을 시도하였다. 따라서 SCD를 하기 위하여 사용되어지던 임계값 설정이 동영상에 따라 자동적으로 변화함으로써 임계값 설정의 어려움을 극복하여, 좀더 효율적인 SCO를 이루었으며, 정확도 면에서 급진적/점진적 장면 전환 검출율이 90% 이상의 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권1호
• /
• pp.51-57
• /
• 2005

본 논문에서는 실시간 처리론 위한 적응형 콘트라스트 조정 기법을 제안하였다. 제안된 방식은 과도한 영상의 밝기 변화를 제어하기 위하여 활률밀도함수(PDF: Probability Density Function)를 이용하였다. 또한 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향을 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)의 샘플 값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안된 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.105-108
• /
• 2007

차량에 부착된 회전식 레이저 스캐너는 360도로 회전하면서 데이터를 취득하기 때문에 고정식 레이저 스캐너에 비해 더 광범위하고 정확한 3차원 데이터를 획득하고 생성할 수 있다. 그러나 레이저 데이터 자료는 표적까지의 거리와 취득 당시의 스캐너의 각도로만 구성되어있기 때문에 이를 사용하기 위해서 이 데이터들을 일련의 좌표변환과정을 거쳐서 3차원 직교좌표계로 변환시킨다. 이 논문의 목적은 회전식 레이저에서 획득된 데이터를 DEM화하고，DEM영상의 밝기값， 즉 높이값을 이용하여 도로변을 주위의 사물과 분리하여 추출하는 것에 있다. 도로면은 일반적으로 주위의 사물에 비해 그 높이가 낮고 고르게 분포되어 있다고 가정한다. 그렇기 때문에 이 도로면의 높이를 대표할 수 있는 적절한 임계값을 찾을 수 있다면 도로면의 분리 또한 가능하다. 도로면의 추출을 위해 제안된 방법은 취득된 레이저 데이터를 일정 간격의 높이로 나누고 그에 대한 히스토그램을 구한 후, 가장 많은 빈도수를 나타낸 지역의 값을 염계치로 설정하는 방법과，레이저 스캐너가 지표면을 향할 때의 각도，즉 270도 일 때 취득된 거리의 값들을 수집한 후, 그 평균값을 임계치로 설정하는 방법이다. 이렇게 구해진 임계치를 이용 그 값보다 작은 지역을 도로로 인식하였으며，실험 결과 레이저 스캐너의 각도를 이용한 방법이 더욱 효과적으로 도로를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.