• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.206-208
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• 2000

본 논문은 칼라 정보와 움직임 정보를 이용한 객체 분할 기법의 설계에 대하여 소개한다. 객체 분할 알고리즘은 L*u*v 공간의 칼라 특성과 움직임 특성을 결합하여 설계하였다. 즉 공간 분할은 mean shift 칼라 클러스터링 알고리즘(color clustering algorithm)을 사용하여 중심 칼라 영역에 따라 동일한 칼라 지역으로 통합한다. 시간 분할은 움직임 검출을 위하여 affine six parameter 움직임 모델과 optical flow equation를 이용하여 움직임이 발생한 부분을 검출한다. 다음에 공간 분할과 시간 분할에 따라 결과를 통합하고 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 객체를 추출하는 알고리즘을 설계하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.333-336
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• 2001

본 논문에서는 영상 시퀀스 상에서 물체의 가려짐을 고려하여 상대적인 깊이 순서에 의해 정렬되는 계층을 분리하기 위한 새로운 움직임 분할 방법을 제안한다. 블록을 기반으로 한 움직임 추정 및 클러스터링 과정을 통하여 각 계층에 대한 블록영역을 구하고, 이 블록영역에 대하여 윤곽선 추출을 이용하여 각 계층에 대한 정확한 객체를 분리할 수 있다. 이러한 움직임 분할방법을 통한 동영상의 계층적인 표현은 영상에서 원하지 않는 물체, 전경, 배경의 제거나 기존의 영상을 이용한 새로운 영상의 합성에 이용될 수 있으며, 분할을 통해 얻어진 객체는 영상 압축, 영상 합성 등을 위한 데이터베이스에 저장되어 응용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.410-414
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• 2003

본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1373-1379
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• 2006

움직임 객체의 추출은 비디오 서비스 등에서 주요한 연구목적 중의 하나이다. 본 논문은 블록 움직임 벡터를 이용하여 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 이를 위하여, 1) 사후 확률 밀도와 Gibbs 랜덤필드의 이용하여 블록 움직임 벡터를 결정하고, 2) 2-D 히스토그램을 바탕으로 전역 움직임을 구하고, 3) 경계 블록 분할 단계를 통해 객체 추출을 달성한다. 제안된 알고리듬은 특히 압축된 비디오 신호의 움직임 객체에 특히 유용하게 이용될 수 있다. 제안된 알고리듬을 여러 가지 영상에 적용한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.255-256
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• 2018

본 논문에서는 비디오 부호화 성능 향상을 위하여 QTBT (QuadTree Plus Binary Tree) 블록 구조에서 대각선 움직임 분할 (DMP: Diagonal Motion Partition) 방법을 제안한다. HEVC 이후의 비디오 압축 표준을 위한 탐색 과정에서 다양한 부호화 성능 향상 방법들이 제안되고 있으며, 그 중 제안하는 대각선 움직임 분할 방법은 하나의 정방형 혹은 직방형의 부호화 유닛 (CU: Coding Unit)을 두 개의 삼각형으로 분할하여 움직임 예측 및 보상을 수행하는 방법이다. 제안하는 방법에서는 두 가지 대각선 방향만을 사용하여 블록을 분할하지만, QTBT 블록 구조와 결합하여 다양한 임의의 블록 분할 형태를 표현하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 JEM-7.0에 구현하여 0.15%의 부호화 효율 향상 결과를 획득하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권5_6호
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• pp.305-320
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• 2004

움직임 객체 분할은 내용 기반 응용을 위하여 핵심적인 것이다. 다중 프레임 차이 누적은 프레임 차이 정보를 누적하여 움직임 에지를 검출한다. 검출된 움직임 에지와 분할될 현재 프레임의 에지를 비교하여 움직임 객체 에지를 생성한다. 그러나 실시간 카메라로 입력되는 연속 동영상의 움직임 객체 에지에는 객체 색과 배경 색의 일치 혹은 객체의 움직임 감소로 말미암아 에지 단락이 발생한다. 에지 단락은 매우 심각한 문제로서 움직임 객체의 영상 품질을 심하게 손상시키는 경우도 있다. 본 연구에서는 강건하고 포괄적인 에지 연결 알고리즘을 개발하여 이 문제를 해결하였다. 또한 본 연구에서는 자동 움직임 객체 분할 알고리즘을 개발하여 분명하고 깨끗한 모양의 움직임 객체를 자동으로 분할하였다. 개발한 알고리즘은 CIF 영상을 초당 30 프레임 이상 처리할 수 있다. 본 논문에서 개발한 알고리즘은 MPEG-4 내용 기반 코딩 시스템에 적용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.385-387
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• 2001

비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체 기반 코딩 단계를 위한 중요한 구성 요소이다. 새로운 MPEG-4 비디오 표준은 움직임 객체의 모양 정보를 고려하여 높은 효율의 부호화 뿐만 아니라 움직임 객체에 대한 내용기반 기능의 부호화를 수행한다. 본 논문은 비디오 시퀀스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane) 추출 방법을 소개한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 차이 값으로부터 시작된다. 즉 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지를 적용하고 다음 프레임의 영상에 Canny 에지와 morphologic일 연산을 적용하여 정확한 움직임 객체 에지(Moving Object Edge)를 생성한다. 이후 생성된 에지를 이용하여 VOP를 추출한다. VOP 추출 단계에서 더욱 정확한 움직임 객체 에지를 얻기 위하여 morphological 연산을 수행하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.837-840
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• 2000

동영상에서 움직이는 객체 분할 및 모션 예측을 동시에 수행할 수 있는 연구는 다양한 방법으로 시도 되어 왔다. 실제 이미지를 서로 다른 움직임이나 서로 다른 공간적인 특정 영역으로 분리 될 수 있다고 가정 한다면 복수의 객체 또는 객체의 움직임으로 표현 할 수 있다. 객체 분할 측면에서 볼 때 효율적인 분할을 위해서는 특징 입력 벡터의 선택이 중요한 변수로 작용한다. 본 연구에서는 정밀한 객체 분할을 위해 밝기, 질감(Texture) 정보와 같은 정지영상의 특징 입력 벡터와 움직임 벡터 같은 동영상의 특징 입력 벡터를 동시에 사용한다. 분리된 객체는 각각의 클래스를 구성하게 되고 이를 위한 클래스 분류기로서 Median Radial Basis 신경 회로망을 사용한다. 객체 분할과 움직임 예측을 위해서 확률적 방법을 통한 에너지 함수를 구하고 비용함수를 도입한다. 신경 회로망의 각 Basis 함수는 영상의 특정한 영역에서 활성화되며 객체의 분류를 위해 신경 회로망 출력으로 가중치의 합으로서 나타나게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.219-223
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• 1998

본 논문에서는 움직임 필드를 분할하고, 이를 바탕으로 가변 보간율을 이용한 새로운 비디오 보간기법을 제시한다. 움직임 필드의 분할은 수리형태학적 필터링 및 영역별 움직임 추정을 이용하여 구성된다. 구성된 움직임 필드는 각각의 움직임 특성을 바탕으로 배경 또는 정지 영역, 움직임 영역, 드러난 영역, 가려진 영역 둥의 분류에 바탕을 둔다. 제시된 보간기법은 움직임이 복잡하거나 비선형적일 때, 보간율을 적게 하며, 움직임이 적거나 선형적일 때 보간율을 높게 함으로써 일정한 화질을 유지할 수 있도록 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2387-2390
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• 2003

움직이는 물체의 자동 분할은 컴퓨터 비젼의 여러 응용분야에서 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 감시 시스템에서 에지와 적응적 임계값을 이용한 효과적인 자동 움직임 분할 방법을 제안하였다. 먼저 연속 영상에서 현재 영상과 배경 영상과의 차를 얻어서 그 히스토그램을 만든다. 이 때 앞에서 얻은 히스토그램은 영상 잡음의 평균이 0 인 가우시안 분포를 가진다고 가정한다. 그리고, 이 히스토그램을 이용하여 영상잡음의 분산을 찾는다 이 분산 값을 이용하여 적응적 임계값과 움직임 영역창을 결정한다. 적응적 임계값에 의한 결과 영상에서 움직이는 물체를 분할하기 위해 본 논문에서는 움직임 영역창을 이용하는 방법을 제안하였다. 이 움직임 영역창에 의해 더욱 효과적인 움직임 분할이 이루어진다. 또, 잡음의 제거를 위해 수학적 모폴로지(mathematical morphology)와 화소의 연결성이 이용된다.