• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.2
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• pp.226-231
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• 2007

This paper presents a method of colored object extraction from an image using the fuzzy neural network. Fuzzy neural network divides an image into two clusters. It extracts the prototypes of Cb and Cr of object and background by controlling the vigilance parameter. The proposed method extracted object regardless of the position, the size, and the intensity of object. We compared the performance of the proposed method with that of the method of using subjective threshold value. And, we compared the performance of the proposed method with that of the method of using subjective threshold value by using several images with added noises.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.109-112
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• 2008

최근 MPEG(moving picture experts group)에서 표준화를 진행하고 있는 3차원 비디오 시스템은 다시점 영상과 깊이영상을 동시에 이용하여 사용자가 임의의 시점을 선택하거나 스테레오스코픽 장치와 같은 3차원 영상 재생장 치를 동해 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템이다 제한된 시점수를 이용하여 보다 많은 시점의 영상을 제공하려면 중간시점의 영상을 보간하는 장치가 필수적이다. 이 시스템의 입력정보인 깊이값을 이용하면 시점이동을 쉽게 할 수 있는데, 보간한 영상의 화질은 이 깊이값의 정확도에 따라 결정된다. 깊이맵은 대개 컴퓨터 비전을 기반으로 한 스테레오 정합기술을 이용 획득하는데, 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 주로 깊이값 오류가 발생하게 된다. 이런 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 발생시킨다. 기존의 방법에서는 측정한 깊이법의 객체 경계와 영상의 객체 경계가 일치한다는 가정으로 중간영상을 합성했다. 그러나 실제로는 깊이값 측정 과정에서 두 가지 경계가 일치하지 않아 전경의 일부분이 배경으로 합성되어 잡음을 발생하는 것이다. 본 논문에서는 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 보간할 때 발생하는 경계 잡음을 처리하는 방법을 제안한다. 중간영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용함으로써 경계 잡음을 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.157-160
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• 2001

영상검지기에서 차량 탐지를 위해 사용하는 방법은 배경차이(Background Differencing), 장면차이(Frame Differencing), 공간차이(Spatial Differencing), 밝기값 비교(Gray-Level Comparison) 등이 있다. 이 방법들중에서 배경차이 방법은 기준이 되는 배경영상과 입력영상의 차를 구해 차량을 탐지하는데 대부분의 영상검지기에서 채택 되어 사용되는 방법이다. 배경차이 방법에서 가장 중요한 것은 매번 기준이 되는 배경영상을 정확하게 구하는 것 인데, 영상내 차량의 흐름이 원활하다면 어느 배경생성 방법을 사용해도 좋은 결과를 얻을 수 있지만 차량의 정체 가 심하거나 장기간 지속되면 좋은 배경을 생성하기가 어렵다 특히 교차로의 경우 진행중인 차량 및 신호 대기중 인 차량이 통시에 존재하므로 배경생성에 더욱 어려움을 겪게된다. 이상에서 제시된 세 가지 배경생성 방법을 고속도로와 교차로에서 적용시켜 각 배경영상 생성 방법을 비교 분석한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.3
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• pp.227-233
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• 2015

In this paper, we propose music and voice separation using kernel sptectrogram models backfitting based on log-spectral amplitude estimator. The existing method separates sources based on the estimate of a desired objects by training MSE (Mean Square Error) designed Winer filter. We introduce rather clear music and voice signals with application of log-spectral amplitude estimator, instead of adaptation of MSE which has been treated as an existing method. Experimental results reveal that the proposed method shows higher performance than the existing methods.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.4
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• pp.449-455
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• 2014

Detection of moving objects is a fundamental task in most of the computer vision applications, such as video surveillance, activity recognition and human motion analysis. This is a difficult task due to many challenges in realistic scenarios which include irregular motion in background, illumination changes, objects cast shadows, changes in scene geometry and noise, etc. In this paper, we propose an foreground extraction algorithm based on codebook, a database of information about background pixel obtained from input image sequence. Initially, we suppose a first frame as a background image and calculate difference between next input image and it to detect moving objects. The resulting difference image may contain noises as well as pure moving objects. Second, we investigate a codebook with color and brightness of a foreground pixel in the difference image. If it is matched, it is decided as a fault detected pixel and deleted from foreground. Finally, a background image is updated to process next input frame iteratively. Some pixels are estimated by input image if they are detected as background pixels. The others are duplicated from the previous background image. We apply out algorithm to PETS2009 data and compare the results with those of GMM and standard codebook algorithms.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.1C
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• pp.44-53
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• 2005

In this paper, a improved moving object detection algorithm for stable performance of surveillance system in case of iterative moving in limited area and rapidly illuminance change in background scene is proposed. The proposed algorithm is that background scenes are sampled for initializing background image then the sampled fames are divided by block and sum of graylevel value for each block pixel was calculated, respectively. The initialization of background image is that background frame is respectively reconstructed with selecting only the maximum graylevel value and the minimum graylevel value of blocks located at same position between adjacent frames, then reference images of background are set by the reconstructed background images. Moving object detecting is that the current image frame is divided by block then sum of graylevel value for each block pixel is calculated. If the calculated value is out of graylevel range of the initialized two reference images, it is decided with moving objects block, otherwise it is decided background. The evaluated results is that the error rate of the proposed method is less than the error rate of the existing methods from $0.01{\%}$ to $20.33{\%}$ and the detection rate of the proposed method is better than the existing methods from $0.17{\%}\;to\;22.83{\%}$.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.18 no.2
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• pp.85-90
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• 2015

Orientation corrections for Korean seismic stations were calculated by using ambient noise cross-correlation. This method uses Rayleigh waves extracted from ambient noise cross-correlation instead of teleseismic waveforms from earthquakes, which have been generally used for previous studies. The theoretical background of the method is that the phase of radial-vertical cross-correlation function should be the same as that of $90^{\circ}$ phase-shifted vertical-vertical cross-correlation function. The results calculated from stacked cross-correlograms from Jan. 2007 to Sep. 2008 are comparable to the previous results obtained from teleseismic waveforms. In addition, overall the standard deviations of orientation corrections are less than $5^{\circ}$. The temporal variation in orientation corrections calculated for every 30 days shows no significant change and also standard deviations of them are mostly less than $5^{\circ}$. This means that the orientations of stations used in this study have been kept constant during the period. The sensitivity test for stacking period of the ambient noise cross-correlation method shows that continuous ambient noise record of at least about 30 days is required for estimating reliable orientation corrections.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.4
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• pp.102-110
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• 2009

In this paper, we propose an object detection method for real-time in infrared (IR) images and PowerPC (PPC) and H/W design based on field programmable gate array (FPGA). An open H/W architecture has the advantages, such as easy transplantation of HW and S/W, support of compatibility and scalability for specification of current and previous versions, common module design using standardized design, and convenience of management and maintenance. Proposed background modeling for an open H/W architecture design decreases size of search area to construct a sparse block template of search area in IR images. We also apply to compensate for motion compensation when image moves in previous and current frames of IR sensor. Separation method of background and objects apply to adaptive values through time analysis of pixel intensity. Method of clutter reduction to appear near separated objects applies to median filter. Methods of background modeling, object detection, median filter, labeling, merge in the design embedded system execute in PFC processor. Based on experimental results, proposed method showed real-time object detection through global motion compensation and background modeling in the proposed embedded system.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.510-513
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• 2002

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.985-988
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• 2001

본 논문은 DCT를 기반으로 하여 비디오 내에서 자막을 I-frame들로부터 추출하였다. 본 논문에서 제안하는 자막 검출 및 추출 방법은 자막이 주위 배경 화면과 그 대비 값이 크다는 점과 화면상에 일정한 시간동안 유지된다는 점을 이용하였다. 먼저 비디오 내에서 I-frame들의 DCT 값들로부터 주위 배경화면과 비교하여 그 대비 값이 큰 영역들을 표시하였다. 이로부터 자막의 시간적 특성과 공간적 특성을 이용하여 자막을 포함하는 프레임을 검출하여, 그 내에 있는 자막 영역을 추출하였다.