• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2601-2604
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• 2002

본 논문에서는 에지연산에 기반한 영상정보추출 알고리즘을 효율적으로 실시간 수행할 수 있는 온보드(onboard) 영상처리시스템의 하드웨어를 설계 및 구현하였다. 이는 실시간 처리를 위해 저급 영상처리부에 실시간 에지추출이 가능하도록 FPGA를 채택하고, 고급 영상처리는 DSP에서 수행하는 구조이다. 실험결과 제안한 실시간 영상처리시스템의 하드웨어 구조는 초당 25프레임 이상의 영상처리를 수행할 수 있는 연산속도를 나타내어 만족할 만한 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.17-18
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰에서 해당 기기에 장착된 카메라로부터 실시간으로 입력되는 프리뷰 영상에 대하여 실시간으로 영상처리를 수행할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크의 경우 OpenGL ES 2.0 기반의 Shading Language 를 이용하여 모바일 GPU 에서 병렬처리를 수행함으로써 영상처리 알고리즘을 고속으로 적용할 수 있으며, 매 프레임의 입력 영상을 텍스처로 지정하고 연산 결과가 저장된 프레임 버퍼의 내용을 그대로 화면에 출력함으로써 메인 메모리와 GPU 메모리 사이의 자료 이동을 최소화 하였다. 현재 상용화 된 스마트폰에 제안하는 프레임워크를 이용하여 적용시킨 결과 필터링 기반의 여러 가지 영상처리 알고리즘의 실시간 처리가 가능함을 보여줌으로써 본 논문에서 제안하는 프레임워크의 실시간 활용을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.715-718
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• 2002

실시간 동영상에서 객체의 추적은 배경영상에서 움직이는 객체를 추출하고 추출된 객체의 이동을 추적하는 것으로 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제중 하나이다. 본 논문에서는 실시간 객체의 추적에서 배경영상과 입력영상의 차영상을 이용하는 방법의 전 처리로 시간의 흐름에 따라 변화되는 배경영상의 잡음을 최소화하기 위하여 입력영상의 일부분을 배경영상으로 대체함으로 최신의 배경영상을 유지 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 실시간 동영상의 객체추적은 배경영상과 입력영상의 차를 이용하는데 최초의 배경영상은 시간의 흐름에 의해 빛의 양이나 주위환경에 의해 많은 변화를 가져오게 된다. 또한 실시간으로 처리해야 하는 시간성으로 인해 최신의 배경영상을 획득하는데 많은 처리시간을 할애할 수 없다. 따라서 전체 영상의 일부분을 대상으로 점진적으로 누적영상을 배경영상에 적용함으로 실시간 환경에서의 배경영상의 변화에 의한 잡음을 최소화 하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.647-650
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• 2003

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 실제로 실시간 영상내의 객체 추적은 빠른 처리와 많은 연산은 요구하고 고가의 장비가 필요하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 보안시스템에 적용될 수 있게 실시간으로 배경영상을 갱신하면서 객체를 추출 및 추적하고 추출된 객체에서 얼굴을 추출하는 방법을 제안한다. 배경영상과 입력영상의 차이를 이용하여 실시간으로 배경영상을 입력영상으로 대체하여 시간의 흐름에 의한 배경잡음을 최소화하도록 적응적 배경영상을 생성한다 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체의 크기와 위치를 탐지하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고 이를 통해 실시간 객체추적을 하였다. 또한 설정된 최소사각영역은 피부색의 RGB 영역에서 얼굴 영역을 추출하는데도 적용한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.25-30
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• 2000

KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.501-504
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• 2002

실시간 제어 시스템은 그 특수성에 의해 개발자에게 상당한 제약이 있었다. 본 논문에서는 실시간 운영체제 중에서 Linux 를 기반으로 한 RTLinux 를 사용하였다. RTLinux를 StrongARM SA-1110 CPU가 탑재된 영상처리 보드에 올리는 과정을 기술하고, RTLinux의 module 이라는 작업 형태를 이용하여 로봇의 카메라에서 획득한 영상을 실시간으로 전송하도록 구현하였다. 또한, 사용자의 입력을 감시하는 부분을 실시간 모듈로 구현하여 제한된 시간 안에 원하는 결과를 산출하도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.394-397
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• 2011

애플의 아이폰4 스마트폰에 OpenCV 라이브러리를 활용하여 실시간 처리가 가능한 영상처리 프로그램을 구현하였다. 구현된 영상처리 프로그램은 이치화, 적응이치화, 에지 추출, 외곽선 추출 등이며 Objective-C 언어로 버튼 등의 인터페이스를 사용하는 아이폰 앱으로 구현되었다. 또한 증강현실을 구현하기 위해 Wagner가 개발한 ARToolKitPlus 라이브러리의 각 단계를 분석하였으며, 이 라이브러리를 이용해 Loulier가 아이폰에 구현한 VRToolKit을 이용하여 가상물체를 실시간으로 증강하는 실험을 진행하였다. 가상물체는 OpenGL ES 함수를 사용해 텍스처맵핑 기법으로 제작한 지구 모형으로 실시간 증강시에도 매끄럽게 정합되는 결과를 얻었다. 본 연구는 향후 스마트폰에서의 얼굴인식 등의 영상처리 프로그램 개발 및 멀티마커의 인식 등의 증강현실 프로그램 개발의 기본 토대로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.765-768
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• 2004

본 논문에서는 2차원 동영상을 SDRAM을 이용하여 실시간 3 차원 입체영상으로 변환하는 장치를 설계 및 구현하였다. 2차원 동영상에서 운동시차를 추출하여 서로 다른 원근 깊이를 갖는 입체영상을 실시간으로 생성하여 기존의 실시간 입체영상 변환기에서 물체의 운동방향과 속도에 제한은 받는 단점을 개선하였다. 본 논문에서는 깊이의 지각요인을 소개하고 기존 실시간 변환방법과 제안한 입체영상 변환 방법의 원리에 대해 설명하였다. 그리고 실시간 영상 처리를 위해 설계한 SDRAM 컨트롤러와 구현한 변환기의 성능을 기술한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2507-2509
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• 2004

지능형 안전자동차에 비전센서를 채택하여 이의 응용시스템을 개발하기 위해서는 궁극적으로 많은 양의 영상데이터를 시스템의 제어목적에 부합하도록 실시간으로 처리하기 위한 노력과 구현하고자 하는 영상처리시스템을 정적인 실내환경과 달리 열악한 환경의 차량에 탑재가 용이하게 하기 위한 소형화의 노력이 요구된다. 본 논문에서 구현된 실시간 영상처리 하드웨어는 에지 연산 등의 반복된 전처리는 FPGA에서 처리하고, 상위단계의 영상처리는 RISC에서 수행하는 구조이다. 구현된 영상처리 하드웨어는 에지정보 기반의 차선정보추출 및 차선이탈 경보알고리즘을 적용하여 그 성능을 평가하였으며, 초당 25프레임 이상의 영상처리를 수행할 수 있는 연산속도를 보여 성공적인 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1525-1527
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• 2013

본 논문에서는 저시력자의 개선된 독서 환경을 제공하는 시각보조기기를 위한 실시간 영상처리 SoC(System on Chip) 하드웨어 구조 설계에 대해서 기술한다. 기존의 시각보조기기는 화면 영상이 실제 움직임보다 늦게 출력되는 잔상 현상이 발생하며, 색 변환 기능도 제한적이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 실시간 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 데이터 연산을 최소화함으로써 잔상 현상이 감소되며, 저시력자를 위한 다양한 색상 모드를 지원한다. 제안하는 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 Core-A 모듈, Memory Controller 모듈, AMBA AHB bus 모듈, ISP(Image Signal Processing) 모듈, TFT-LCD Controller 모듈, VGA Controller 모듈, CIS Controller 모듈, UART 모듈, Block Memory 모듈로 구성된다. 시각보조기기를 위한 실시간 영상처리 SoC 하드웨어 구조는 Virtex4 XC4VLX80 FPGA 디바이스를 이용하여 검증하였으며, TSMC 180nm 셀 라이브러리로 합성한 결과 동작주파수는 54MHz, 게이트 수 197k이다.