• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.1
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• pp.90-94
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• 2010

In this paper, we propose a vehicle tracking method that can be applied in the intelligent traffic information system. The proposed method mainly consists of two steps: overlap removal and background updating. In order to remove overlap, we detect the overlap based on the location of the vehicle from successive images. Background updating is to calculate a background using statistical analysis of successive images. We collected a set of test images from the traffic monitoring system and experimented. The experimental results show more than 96% of tracking accuracy.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.753-756
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• 1998

본 논문은 연속적인 수화 동영상에 있어서 가장 의미가 있는 손 영역을 검출하는 방법에 대한 연구이다. 부자연스러운 센서 등을 피하고 사용자 친화성과 범용성 및 실시간 구현을 도모하기 위하여 흑백 동영상의 처리가 요구된다. 농아자의 수화를 인식하기 위해 전철로서, 복잡한 배경으로부터 손 영역의 검출은 매우 중요하다. 정확한 손 영역의 검출로 수화 인식률의 개선과 영상처리의 고속화가 가능하다. 제안한 방법은 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정하여 배경영상과 분리를 행한 후, 손 영역에 대한 추적을 수행하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.981-984
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• 2001

본 논문은 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하는데 기초가 되는 seed를 정확하게 선정하고, 선정된 seed를 중심으로 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 분리하기 위한 방법을 제안한다. 고정된 카메라로부터 입력되는 연속된 영상열로부터 초기의 이동물체가 존재하지 않는 영상을 참고영상으로 하여 입력영상과의 차영상을 구하고 차영상의 히스토그램에서 배경잡음 모델링을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 Local Maxima 들을 이용해 후보 seed를 선정한 후, 이드의 특징값들을 분석하여 이동물체의 seed와 배경의 seed 를 결정하고 이 두 개의 seed를 기반으로 watershed 알고리즘을 적용하여 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 추출한다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역분리 알고리즘보다 주위 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 이동물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.316-322
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• 2002

본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용한 확장 방법을 제안한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(subtraction image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.990-992
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• 2015

X-선 영상은 소량의 방사선을 이용하여 만들어지는데 진단 결과를 빠르게 알 수 있지만 혈관이나 근육 밀도가 비슷한 구조물을 구분하는데 있어 주관적 판단이 개입된다. 따라서 영상을 보며 병변의 유무를 진단 할 때에도 정상조직과 병변조직과의 농도차이가 확연하게 들어나지 않은 경우에 환자의 상태를 정확히 진단하기 어렵다. 이러한 x선 촬영영상의 문제점이 있기에 미세한 농도의 차이를 보다 확실히 구분 지을 수 있기 때문에 영상처리가 요구된다. 특히 유선조영 촬영의 경우 주변의 연부조직과 유선의 밀도차이를 극대화시키기 위해 조영제를 유선으로 주입하여 영상을 얻는데, 미세한 병변을 놓치지 않고 객관적으로 판별을 할 수 있도록 다양한 배경영상 전처리 알고리즘의 영향을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.307-309
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• 2010

본 논문에서는 깊이맵을 활용하여 살아있는 객체 입체영상 구현을 제안한다. 살아있는 객체 입체영상은 입력영상에 있는 각 객체가 움직이도록 제작되어 2D영상의 시청에서 살아있는 객체들을 시청할 수 있다. 제안 시스템은 C언어를 기반으로 제작되었으며, 한 장의 영상이 주어지면 그래픽 툴을 이용하여 영상에 따른 배경영상, 마스크 영상, 배경 깊이맵 영상, 객체 깊이 맵영상 파일을 생성한다. 이렇게 제작된 입력영상, 마스크영상을 이용하여 각 객체를 이동, 회전, 확대/축소를 통해 결과적으로 살아있는 객체로 구현하며, 이에 따라 변환된 영상에 깊이맵영상을 이용하여 실감있는 입체영상으로 구현한다. 실험영상은 조선시대 화가인 신윤복의 단오풍정을 이용하여 2D 입체영상으로 구현하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.260-261
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• 2008

이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.48-49
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• 2013

Saliency는 인간의 시각에서 관심 영역이나 객체를 찾기 위한 기법으로 최근 영상 리타겟팅, 영상분할 등에 다양하게 활용되고 있다. 기존 제안된 방법들을 전체영상을 대상으로 saliency map을 구하게 되어, 복잡한 객체들의 구성, 큰 전경객체들의 존재 등의 경우에는 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 배경이 존재하는 영상들을 대상으로 기존 방식중의 하나인 histogram based contrast(HBC)을 개선하는 방법을 제안한다. 배경영역의 빈도확률을 HBC에 적용하여 배경에 존재하는 픽셀값의 saliency을 감소하면, 상대적으로 전경에 존재하는 픽셀들의 saliency는 증가하게 된다. 실험에서는 제안한 기법으로 배경의 saliency는 감소하고, 전경객체는 증가하는 것을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.619-622
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• 2003

다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 추출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도를 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 궤도 추적이 수행되어지려면 우선적으로 물체의 수에 해당하는 Object 추출이 선행되어져야 한다. 물체 추적 시 물체 추출은 주로 처리속도가 빠르고 효율적인 배경영상을 이용한 차영상 기법을 이용하는데 이 경우 배경 영상 갱신이 중요하다. 본 논문에서는 실세계조명 하에서 장시간 다중 물체 추적이 가능하도록 물체의 움직임이 아닌 물체의 위치에 기반한 배경 영상 획득 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.717-720
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• 2005

감시, 인지, 보안 시스템으로부터 얻은 비디오 영상에서 원하는 객체를 탐지해 내는 것은 매우 중요하다. 객체 추출 방법은 여러 가지가 있지만 가장 많이 쓰이는 방법이 배경을 이용하는 방법이다. 이때 실외 환경에 설치된 카메라의 경우 날씨, 시간에 따른 태양의 밝기등과 영상 내의 객체의 변화 량에 따라서 효율적으로 적응할 수 배경 추출 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 빠르고 정확하게 배경을 얻기 위한 기본적인 방법인 평균값과 최빈값을 이용한 방법을 혼합하여 영상의 변화 량에 따른 빠르고 정확한 배경을 추출하는 알고리즘을 제안하고자 한다.