• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.2
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• pp.93-97
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• 2010

This paper presents the improved KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) of registration of Image sequence captured by camera mounted on unmanned helicopter assuming without camera attitude information. It consists of following procedures for the proposed image registration. The initial interested points are detected by characteristic curve matching via dynamic programming which has been used for detecting and tracking corner points thorough image sequence. Outliers of tracked points are then removed by using Random Sample And Consensus(RANSAC) robust estimation and all remained corner points are classified as inliers by homography algorithm. The rectified images are then resampled by bilinear interpolation. Experiment shows that our method can make the suitable registration of image sequence with large motion.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.3
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• pp.73-83
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• 2010

This study presents a method to segment an image, employing the statistics observed at each pixel location across sequential frame images. In the acquisition and analysis of spatial information, utilization of digital image processing technique has very important implications. Various image segmentation techniques have been presented to distinguish the area of digital images. In this study, based on the analysis of the spectroscopic characteristics of sequential frame images that had been previously researched, an image segmentation method was proposed by using the randomness occurring among a sequence of frame images for a same scene. First of all, we computed the mean and standard deviation values at each pixel and found reliable pixels to determine seed points using their standard deviation value. For segmenting an image into individual regions, we conducted region growing based on a T-test between reference and candidate sample sets. A comparative analysis was conducted to assure the performance of the proposed method with reference to a previous method. From a set of experimental results, it is confirmed that the proposed method using a sequence of frame images segments a scene better than a method using a single frame image.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10B
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• pp.1419-1427
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• 2001

본 논문은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할하고 알고리즘을 제안하였다. Non-rigid object는 형태의 변화가 일정하기 않은 object로서 기존의 분할 알고리즘과는 다른 새로운 분할 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 특히 구름이나 연기와 같이 형태의 변화가 큰 non-rigid object를 자동으로 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 공간분할, 시간분할, 그리고 공간분할과 시간분할의 결합의 세 가지 단계로 구성되어 있다. 공간분할은 영상에서 픽셀의 intensity를 마코프 랜덤 필드로 가정하고 에너지 최소화를 통해 영상을 분할한다. 시간분할은 속도벡터를 기반으로 하여 움직임이 있는 영역만을 분할한다. 마지막으로 공간분할과 시간분할을 결합하여 non-rigid object의 최종적인 분할을 수행한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할함을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.3A
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• pp.240-248
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• 2002

This paper presents a new motion-based segmentation algorithm of moving objects in image sequences. The procedure toward complete segmentation consists of two steps: pixel labeling and motion segmentation. In the first step, we assign a label to each pixel according to magnitude of velocity vector. And velocity vector is generated by optical flow. And, in the second step, we have modeled motion field as a markov random field for noise canceling and make a segmentation of motion through energy minimization. We have demonstrated the efficiency of the presented method through experimental results.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.5
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• pp.20-30
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• 2001

컴퓨터를 쓰면 연속절단면 영상을 쌓아서 3차원 영상으로 재구성한 다음에 3차원 영상을 잘라 볼 수 있고 3차원 영상의 일부를 골라서 돌려 볼 수 있다[1,2]. 이처럼 사람 몸의 연속절단면 영상과 3차원 영상이 있으면 의과대학 학생과 일반인이 의학을 공부하는 데 도움이 된다(그림 1,2)[1-8,9].

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 1997.12a
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• pp.17-25
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• 1997

스트립 방식으로 촬영된 위성영상의 기하학적 모델링시에는 일반적으로 단위모델별로 위성영상에서 식별이 용이한 지점을 지상기준점으로 선정하여 영상에서의 좌표를 해석도화기나 컴퓨터 화면상에서 획득하고, 그에 대응하는 지상좌표는 현지측량이나 기본지도로부터 얻는다. 현지측량방법의 경우에는 정확하고 신뢰성있는 좌표를 제공해 줄 수 있는 반면에 현지로의 접근이 용이해야 하고 비용과 시간이 많이 소요되며, 소축척의 기본지도상에서 직접 독취하는 경우에는 지도자체에 내재된 오차의 정도가 불명확하고 지상기준점으로 선정한 지점이 명확히 표기되어 있지 않은 경우가 있으므로 영상좌표 측정시에 오차의 유발 가능성이 크다. 특히 영상 해상도 $5{\sim}10m$의 연속된 화상을 3차원 기하학적 모델링을 수행하기 위하여 현지측량에 의해 지상기준점을 획득하는 방법은 경제성 및 효율성 측면에서 불리하다. 따라서 본 연구에서는 삼각점 조서를 이용하여 연속촬영된 SPOT 위성영상을 스트립 단위로 모델링하여 영상해상도 수준의 위치정확도를 얻을 수 있는 연속화상 모델링기법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.261-264
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• 2006

본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1152-1160
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• 2001

본 논문에서는 수동주사로 얻은 2차원 연속 프레임으로 3차원 초음파 영상 재구성을 위한 연속 프레임의 프레임간 거리 추정 방법을 제안하였다. 수동주사로 얻은 연속 프레임은 프레임간 거리가 불균일하기 때문에 이를 그대로 3차원 영상으로 재구성하면 실제 인체 장기의 형태와 다른 영상을 얻게 된다. 제안한 알고리듬에서는 연속 프레임의 프레임간 거리를 추정하기 위하여 매 프레임의 블록별 측면거리 상관함수를 얻고, 측면거리 상관함수들이 프로브의 진행축과 초음파 센서의 배열축이 이루는 평면상에서 등방성을 가진다는 가정 하에 인접 프레임 내의 각 블록간의 프레임간 거리를 추정하였다. 인접 프레임간 추정거리는 프레임 내에서 블록단위로 추정된 프레임간 거리를 평균하여 얻었다. 실험 결과, 제안한 알고리듬의 프레임간 추정거리 곡선은 기준 진행거리 상관함수를 이용한 방법의 추정거리 곡선에 비해서 실제 프레임간 거리 곡선에 가까웠고, SNR 비교에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보였다. 그리고, 기존의 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬으로 재구성한 3차원 영상이 원영상에 더 흡사한 것을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.208-211
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• 2009

일반적으로 비사실적인 렌더링(Non-Photorealistic Rendering, NPR)에 의해 렌더링된 흑백 동영상 프레임들은 재생도중에 플리커(Flicker, 깜빡거리는 현상)와 같은 부작용이 발생한다. 이것은 연속적인 프레임 영상들이 시간 일관성을 고려하지 않은 상태로 NPR 기법이 프레임 단위로 적용되기 때문이다. 그러므로 각 영상의 플리커를 완화하기 위해서는 각 프레임의 객체들이 다음 프레임에서 변형되는 정도를 측정한 후, 연속된 프레임 영상에서 객체 사이의 연관성을 설정해야 하기 때문에, NPR 기법이 적용된 연속된 영상의 디플리커는 많은 어려움을 내포하고 있다. 본 논문에서는 NPR 기법들 중, 일관성 있는 스트록을 렌더링하기 위한 NPR 기법인 Coherent Line Drawing을 적용한 이진 영상의 디플리커 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.173-176
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• 2001

본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 영상을 계층적 클러스터링을 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 모델영상들을 연속성을 가진 클러스터로 분류하여 입력 영상과 계층적으로 비교할 수 있으며 동작에 관한 구체적 정보를 얻을 수 있다. 이 방법은 매칭 속도와 인식률을 개선하고 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.