• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.28-31
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• 2014

본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.53-56
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• 2000

본 논문에서는 컬러이미지의 스케일링(scaling)을 위해 경사투영방법을 사용하여 기본적인 보간방법, 최소자승근사(least square approximation)의 결과들과 비교하여 보았다. 경사투영방법은 최소의 근사오차(approximation error)를 제공하는 수직투영(orthogonal projection)방법과 유사한 결과를 제공하며 전처리 필터 디자인에 자유성을 부여하고, 좀 더 일반화된 형태의 보간 방법이다. 사용된 방법을 기본적인 보간법들과 비교하여 보았을 때 더 좋은 PSNR의 결과를 얻을 수 있었으며 최소자승근사 방법과 유사한 결과들을 얻을 수가 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.699-702
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• 2001

본 논문은 연속적인 영상에서 움직임을 추적하는데 있어서 웨이브릿(Wavelets)과 투영(Projection)을 사용하여 물체의 움직임을 추적하는 기법을 제안한다. 움직임을 추적하는 방법중 웨이브릿을 이용한 방법으로는 하나의 영상에서 물체의 특징을 찾는데 2차 웨이브릿 변환이 사용되고 있으며 연속적인 영상에 대한 분석에서 시간에 대한 또 하나의 변환을 해 줌으로써 움직이는 물체의 정보를 얻어낼 수 있다. 3차 웨이브릿에서 유도된 데이터를 가지고 수평에 민감한 데이터는 X축으로 투영을, 수직에 민감한 데이터는 Y축으로 투영을 하여 물체를 영역화한 후 추적함으로써 실시간으로 물체를 추적한다. 특히 서로 다른 방향으로 민감성을 보여주는 웨이브릿 계수들은 움직이는 물체를 더욱 정확하게 영역화 하는데 많은 도움을 준다. 물체가 깊이 방향으로 움직여도 투영된 데이터로 영역화(Segmentation)한 데이터의 크기를 가지고 쉽게 분석된다. 본 논문에서 제시한 3차 웨이브릿과 투영 기법을 이용한 조합으로 분석된 실험 결과와 앞으로의 과제가 마지막 부분에 서술되었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.2
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• pp.435-442
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• 2018

This study implemented an FPGA-based system to extract PCB defect patterns. The FPGA-based system can perform pattern matching at high speed for vision automation. An image processing library that is used to extract defect patterns was also implemented in IPs to optimize the system. The IPs implemented are Camera Link IP, Histogram IP, VGA IP, Horizontal Projection IP and Vertical Projection IP. In terms of hardware, the FPGA chip from the Vertex-5 of Xilinx was used to receive and handle images that are sent from a digital camera. This system uses MicroBlaze CPU. The image results are sent to PC and displayed on a 7inch TFT-LCD and monitor.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.3
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• pp.37-45
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• 2008

Quality assessment ai s to evaluate if a distorted image or video has a good quality by measuring the difference between the original and distorted images or videos. In this paper, to assess the visual qualify of a distorted image or video, visual features of the distorted image are compared with those of the original image instead of the direct comparison of the distorted image with the original image. We use edge projections from two images as features, where the edge projection can be easily obtained by projecting edge pixels in an edge map along vertical/horizontal direction. In this paper, edge projections are obtained by using vertical/horizontal directions of gradients as well as the magnitude of each gradient. Experimental results show the effectiveness of the proposed quality assessment through the comparison with conventional quality assessment algorithms such as structural similarity(SSIM), edge peak signal-to-noise ratio(EPSNR), and edge histogram descriptor(EHD) methods.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.5
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• pp.633-640
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• 2005

In this paper, we propose an adaptive face region extraction algorithm based on skin color information. It consists oi the extraction of face candidate region and projection step. In the step of face candidate region extraction, we extract the pixels which are regarded as the candidate skin color pixels by using the given range. Then, the ratio between the total pixels and the extracted pixels is calculated. According to the ratio, we adaptively decide the range of the skin color and extract face candidate region. In the projection step, we project the extracted face candidate region into vertical direction to estimate the width of the face. Then the redundant parts are efficiently removed by using the estimated face width. And the extracted face width information is used at the horizontal projection step to extract the height of the face. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.501-508
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• 2002

In this paper, we propose a content-based image retrieval using the color ratio and moment of object region. We acquire an optimal spatial information by the region splitting that utilizes horizontal-vertical projection and dominant color. It is based on hypothesis that an object locates in the center of image. We use color ratio and moment as feature informations. Those are extracted from the splitted regions and have the invariant property for various transformation, and besides, similarity measure utilizes a modified histogram intersection to acquire correlation information between bins in a color histogram. In experimental results, the proposed method shows more flexible and efficient performance than existing methods based on region splitting.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.117-120
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• 2006

뼈 나이 평가는 소아 뼈의 골화정도, 내분비선 장애 등을 쉽게 알아 볼 수 있어 소아 방사선 의학에서 자주 사용되는 방법이다. 뼈 나이 평가를 위해서는 골단판과 손마디 뼈의 길이 넓이 등 뼈 정보가 필요하기 때문에 골단판 영역의 추출이 선행되어야 한다. 하지만 골단판의 성장이 많이 진행되어 손마디 뼈 부분과 붙어 있는 경우 골단판 추출이 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 골단판 성장 여부와 상관없이 다양한 나이의 디지털 X-ray 영상에서 손가락의 골단판을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 손가락 경계선의 레이블링 처리를 이용하여 정확한 손가락 영역을 추출하고 골단판 위치의 통계적 특성을 사용하여 골단판의 후보 지역을 생성한다. 그리고 골단판 영역에서는 손가락 영상의 수직 투영 미분값이 크기 때문에 후보 지역 내에서 수직 투영 미분값의 변화량으로 골단판의 위치를 정확하게 추출한다. 다양한 나이에 대해 실험해 본 결과 제안한 방법은 골단판의 성장 여부와 상관없이 골다판과 손가락 뼈가 붙은 곳에서도 골단판의 통계적 특성을 사용해 정확한 골단판 영역을 추출할 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.6
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• pp.798-809
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• 2014

Video stabilization is performed to remove unexpected shaky and irregular motion from a video. It is often used as preprocessing for robust feature tracking and matching in video. Typical video stabilization algorithms are developed to compensate motion from surveillance video or outdoor recordings that are captured by a hand-help camera. However, since the vehicle video contains rapid change of motion and local features, typical video stabilization algorithms are hard to be applied as it is. In this paper, we propose a novel approach to compensate shaky and irregular motion in vehicle video using linear regression model and vertical projection histogram matching. Towards this goal, we perform vertical projection histogram matching at each sub region of an input frame, and then we generate linear regression model to extract vertical translation and rotation parameters with estimated regional vertical movement vector. Multiple binarization with sub-region analysis for generating the linear regression model is effective to typical recording environments where occur rapid change of motion and local features. We demonstrated the effectiveness of our approach on blackbox videos and showed that employing the linear regression model achieved robust estimation of motion parameters and generated stabilized video in full automatic manner.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.23-28
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• 2005

고해상도 위성영상으로부터 건물, 도로 등의 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 현재 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구들의 경우, 위성영상에서 3차원 건물정보를 추출하기 위해서는 영상과 별도의 기준점을 필요로 하며, 영상에서의 측정값을 3차원 정보로 변환하기 위해서는 센서모델링의 과정을 거쳐야 했다. 이 연구에서는 단안식 (Monoscopic)영상으로부터 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 기술개발에 대하여 소개한다. 제안하는 방식은 단안식 영상에서 영상의 방위각 및 촬영지역에서의 태양과 카메라의 방위각 및 고도각을 이용하여 건물의 높이가 주어졌을 때 이에 따르는 건물 수직선과 건물 그림자를 영상에 투영시키는 과정을 반복함으로써 투영된 건물 그림자가 실제 영상에서 관측되는 건물의 그림자와 일치될 대의 건물의 높이 값을 구하고 건물 지붕 외각선을 구해진 건물의 높이 값에 따르는 건물 수식선 만큼 수평 이동하여 건물의 위치를 구하게 된다. 실제 대전지역을 촬영한 IKONS 영상을 이용하여 실험한 결과 이와 같은 방법으로 취득 된 건물 높이값이 약 1m 내외의 정확도를 가지는 것을 나타났다.