The general problems of recovering 3D for 2D imagery require the depth information for each picture element form focus. The manual creation of those 3D models is consuming time and cost expensive. The goal in this paper is to simplify the depth estimation algorithm that extracts the depth information of every region from monocular image sequence with camera translation to implement 3D video in realtime. The paper is based on the property that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth information. Full-search motion estimation based on block matching algorithm is exploited at first step and ten, motion vectors are compensated for the effect by camera rotation and zooming. We have introduced the algorithm that estimates motion of object by analysis of monocular motion picture and also calculates the averages of frame depth and relative depth of region to the average depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near object or a distant object is in accord with relative depth that human visual system recognizes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.4C
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pp.407-416
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2006
It is difficult for the movement detection of an object through a camera to detect exact movement because of unnecessary noises and changes of the light. It can be recognized as a background, when there is no movement after the inflow of an object. Therefore, It is necessary to fast search algorithm for tracking and extract of object that is realtime image. In this thesis, we evaluate the difference of the input vision based on initial image and replace some pixels in process of time. When there is a big difference between background image and input image, we decide it is the point of the time of the object input and then extract boundary point of it. The extracted boundary point detects precise movement of the object by creating minimum block of it and searching block that maintaining distance. The designed and embodied system shows more than 95% accuracy in the performance test.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.595-597
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2002
본 논문에서는 광각렌즈를 장착한 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 블록에 기반을 둔 영상처리 방법을 사용하여 움직임 정보를 추출한 후, 펜틸트줌 기능을 갖고 있는 카메라를 이용하여 이동하는 물체를 추적해 가는 실시간 이동물체 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 입력되는 전체 영상 화면을 여러 개의 블록으로 나누어 처리함으로써 보다 빠른 연산 속도를 보이면서도 잡영에도 강하다는 특성을 가진다.
Lee Sujin;Kim Cheongghil;Kim Myoungseo;Kim Shindug
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.805-807
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2005
H.264/AVC의 프레임내 예측기법은 현 매크로블록의 이웃픽셀들로부터 예측값을 추출함으로써 인트라 픽처의 압축률을 높이는데 크게 기여했다. 그러나 모든 매크로블록에 대해 총 17가지의 후보 모드를 검사해야 하기 때문에, 전체 부호화기의 복잡도를 상당히 상승시키는 요인이기도 하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 기존의 움직임 추정 전용 하드웨어로 주로 사용되는 1차원 시스톨릭 어레이 구조에 부가적인 하드웨어를 장착하여, 움직임 추정뿐만 아니라 프레임 내 예측까지 가능한 하드웨어 구조를 제안한다. 병렬적으로 끊김이 없는 수행을 위해 프레임내 예측 알고리즘을 약간 수정했으나, 이것은 화질이나 비트스트림 크기에 영향을 거의 미치지 않는다. 제안된 구조는 연산에 대한 명령어 개수로 비교할 때, ARM 기반 시스템에서 얻을 수 있는 성능의 10배에서 40배에 달하는 높은 성능을 보여준다.
종합 영상정보 매체인 멀티미디어의 효율적인 활용을 위해 다양한 정보들을 영상과 음향 등을 결합하여 전송하거나 저장하고 있다 본 논문에서는 양자화 파라미터를 사용하여 DCT 계수 값을 변화시켜 움직임 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제안하였다. DCT 중 DC 계수를 제외한 고주파 성분의 계수에서 원영상의 8*8 블록 내 각 화소들의 평균값을 구하고 그 블록의 평균값과 그 블록 내의 각 화소간의 차를 구하여 이를 절대값으로 변환하고 그 합을 구하였다. DABP 값과 DCT 계수와의 상관관계를 구명하여 블록계수로 하였으며 이 블록계수를 사용하여 DCT 고주파 성분을 조정하므로 영상의 화질을 향상시켰다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.6
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pp.1179-1186
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2012
In this paper, we propose an algorithm that recognizes human activity patterns using the human body's joints and the information of the joints. The proposed method extracts the object from inputted video, automatically extracts joints using the ratio of the human body, applies block-matching algorithm for each joint and gets the motion information of joints. The proposed method uses the joints to move, the directional vector of motions of joints, and the sign to represent the increase or decrease of x and y coordinates of joints as basic parameters for human recognition of activity. The proposed method was tested for 8 human activities of inputted video from a web camera and had the good result for the ration of recognition of the human activities.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.275-278
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2012
본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.727-730
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2004
영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.3
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pp.694-701
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2004
In this paper, we proposed a feature-based tracking system that traces moving objects with a pan-tilt camera after separating the global motion of an active camera and the local motion of moving objects. The tracking system traces only the local motion of the comer features in the foreground objects by finding the block motions between two consecutive frames using a block-based motion estimation and eliminating the global motion from the block motions. For the robust estimation of the camera motion using only the background motion, we suggest a dominant motion extraction to classify the background motions from the block motions. We also propose an efficient clustering algorithm based on the attributes of motion trajectories of corner features to remove the motions of noise objects from the separated local motion. The proposed tracking system has demonstrated good performance for several test video sequences.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.4
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pp.41-49
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2008
H.264/AVC supports variable block motion compensation, multiple reference images, 1/4-pixel motion vector accuracy, and in-loop deblocking filter, compared with the existing compression technologies. While these coding technologies are major functions of compression rate improvement, they lead to high complexity at the same time. For the H.264 video coding technology to be actually applied on low-end / low-bit rates terminals more extensively, it is essential to improve tile coding speed. Currently the deblocking filter that can improve the moving picture's subjective image quality to a certain degree is used on low-end terminals to a limited extent due to computational complexity. In this paper, a performance improvement method of the deblocking filter that efficiently reduces the blocking artifacts occurred during the compression of low-bit rates digital motion pictures is suggested. In the method proposed in this paper, the image's spatial correlational characteristics are extracted by using the variable block information of motion compensation; the filtering is divided into 4 modes according to the characteristics, and adaptive filtering is executed in the divided regions. The proposed deblocking method reduces the blocking artifacts, prevents excessive blurring effects, and improves the performance about $30{\sim}40%$ compared with the existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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