• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2015.11a
• /
• pp.161-164
• /
• 2015

본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.42 no.3 s.303
• /
• pp.53-62
• /
• 2005

In the decoding process of interframe Wavelet coding, the Wavelet transform requires huge computational complexity. Since the decoder may need to be used in various devices such as PDAs, notebooks, or PC, the decoder's complexity should be adapted to the processor's computational power. So, it is natural that the low complexity codec is also required for scalable video coding. In this paper, we develop a method of controlling and lowering the complexity of the spatial Wavelet transform while sustaining the same coding efficiency as the conventional spatial Wavelet transform. In addition, the proposed method may alleviate the ringing effect for slowly changing image sequences.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.15-18
• /
• 2001

동영상에서 움직이는 객체 검출은 동영상의 내용을 표현하고 유사한 동영상을 검색하는 데 있어 중요한 특징간을 추출하는 방법으로 사용된다. 그러나 복잡하게 카메라가 움직이는 동영상에서 움직이는 객체 검출은 아직까지 어려운 과제이다. 본 논문에서는 복잡한 카메라의 움직임이 있는 환경에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하는 방법을 제안한다. 움직이는 객체 검출 방법은 입력 영상을 색상간의 클러스터링을 이용하여 각 영역으로 구분하는 Mean Shift 알고리즘과 인접한 프레임에서 구분된 영역을 대응시켜 영역의 모션 벡터를 구하는 영역 매칭, 유사한 궤적을 가지는 영역들의 클러스터링을 이용하여 객체를 검출하는 궤적 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 제안한 영역 기반 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록 기반의 방법보다 움직이는 객체를 정확하게 검출하였다. 실험 결과 복잡하게 움직이는 카메라의 환경 속에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하였다.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.46-53
• /
• 2014

사용자-객체 상호작용을 위해서는 영상 내 객체의 종류와 위치를 정확하게 파악하여 사용자가 객체에 관련된 행동을 취할 경우, 그에 맞는 상호작용을 수행해야 한다. 이러한 객체인식에 널리 사용되는 지역 불변 특징량 기반의 방법론은 복잡한 배경이나 균일 물체에 대하여 잘못된 매칭으로 인식률이 저하된다. 본고에서는 이를 해결하기 위해, 컬러와 깊이 근접도 기반 깊이 계층을 나누고, 복잡 배경으로부터 생기는 잘못된 특징점 대응을 최소화 하기 위해 각 깊이 계층과 인식 물체 영상간의 특징점 대응을 수행한다. 또한, 각 깊이 계층영역에서 색상 히스토그램 재투영으로 객체의 위치를 추정하고 추정 영역과 인식 물체 영상간의 생상 및 깊이 유사도를 판단한다. 최종적으로, 복잡 배경 효과를 최소화한 특징점 대응의 수, 색상 및 컬러 유사도를 고려하여 신뢰도를 측정하여 객체를 인식하게 되며, 이를 통해 복잡한 배경에서도 사용자와 객체간의 유연한 상호작용이 가능해진다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.9 no.3
• /
• pp.20-27
• /
• 2009

H.264/AVC video coding standard adapting a rate-distortion optimization technique to select the best coding mode with multi reference frames for each macroblock gets a higher coding efficiency than those of previous video coding standards but the computational complexity increases drastically. Therefore, many fast mode decision algorithms are proposed to reduce the computational complexity. Among them, we propose a fast intra mode decision algorithm based on directional information of I4MB. The proposed algorithm achieves consistent time saving about 15% in IPPP sequences and 44% in all I frame sequences with negligible loss in PSNR and small increment of bit rate compared with that of JM11.0.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.94-95
• /
• 2016

스테레오 정합은 서로 다른 두 시점을 갖는 스테레오 영상으로부터 객체의 깊이값을 예측한다. 이 방법은 객체가 카메라로 부터 멀리 떨어질수록 두 시점 사이에 큰 변위차를 갖는 양안시차 특성을 이용해 깊이값을 구한다. 일반적으로 스테레오 정합은 촬영한 두 영상의 조명 변화 및 노출 정도가 같다는 조건으로 수행된다. 하지만 실내 또는 실외에서 실제로 영상을 촬영하면 조명 및 햇빛의 위치 그리고 카메라의 특성에 따라 촬영된 스테레오 영상의 밝기가 서로 달라지는 경우가 발생하게 된다. 이처럼 두 영상의 밝기차를 고려하지 않고 스테레오 정합을 하게 되면 정확한 깊이값을 예측하기 어렵다. 이러한 문제를 개선하기 위해 조명 변화에 강인한 ANCC (Adaptive Normalized Cross Correlation)가 제안되었다. 이 방법은 영상 속 화소들의 색상 모델을 이용해 조명변화의 영향을 받는 요소들을 제거함으로써 다양한 밝기변화 속에서도 안정적으로 스테레오 정합을 수행할 수 있도록 한다. 하지만 ANCC는 수행과정에서 각 화소마다 양방향 필터 (Bilateral Filter)가 적용되는 등 높은 복잡도를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ANCC 보다 복잡도가 낮으면서 밝기변화에도 안정적인 정합 결과를 갖기 위해 Census 변환의 이진 정보를 이용한 스테레오 정합 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2000.08a
• /
• pp.317-320
• /
• 2000

동영상 분할은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 단계로 많이 연구되고 있다 그러나 동영상 분할은 계산 복잡도에 의해 제약을 받는다. 이를 해결하기 위해, 본 논문은 분산 유전자 알고리즘에 기반한 계산 효율을 높일 수 있는 새로운 동영상 분할 방법을 제안한다. 일반적으로 동영상에서 연속한 두 프레임은 높은 상관관계를 가진다. 따라서, 한 프레임의 분할 결과는 이전 프레임의 분할 결과를 사용해서 연속적으로 얻어진다. 그리고 중복된 계산을 제거하기 위해 움직이는 객체에 대응되는 염색체만을 진화시킨다. 실험 결과는 제안한 방법의 효율성을 보여준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.31 no.3C
• /
• pp.258-263
• /
• 2006

Each pixel in a matching block does not equally contribute to block matching and the matching error is greatly affected by image complexity. On the basis of the facts, this paper proposes a fast motion estimation algorithm using some sub-blocks selected by the image complexity. The proposed algorithm divides a matching block into 16 sub-blocks, computes the image complexity in every sub-block, executes partial block matching using some sub-blocks with large complexity, and detects a motion vector. The simulation results show that the proposed algorithm brings about negligible image degradation, but can reduce a large amount of computation in comparison with conventional algorithms.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.117-118
• /
• 2008

제철소에서 생산된 Slab에는 서로를 구분하기 위해 관리번호가 기재되어 있다. 호스트 컴퓨터에서 보내 온 Slab 관기번호와 제품에 마킹되어 있는 Slab 관리번호의 일치 여부를 확인하기 위하여 자동 인식 시스템이 설치되어 있다. 자동 인식 시스템은 실시간으로 Slab가 없을 때의 영상과 Slab가 있을 때의 영상을 촬영하고 이를 이용하여 Slab 관리 번호를 인식하는 방법으로 구성되어 있다. 제철소 배경 영상이 복잡하고 조명이 계속 바뀌기 때문에 Text Region을 찾는 방법은 Slab 관리 번호를 인식하는데 가장 큰 문제점이다. 본 논문에서는 복잡한 배경을 실시간으로 Training하여 Text Region을 찾기 위한 전처리 과정을 나타내었다. 복잡한 배경 영상을 이용하여 Slab가 위치한 Region을 찾을 수 있고 실시간으로 Training하기 때문에 조명의 영향을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.424-425
• /
• 2010

본 논문에서는 영상의 종류에 따른 움직임 정보를 통계 값을 계산 하여 분산 및 평균값을 계산하여 적용하는 움직임 적응형 디인터레이싱 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 움직임 검출, 영상의 따른 분산 및 평균값 계산, 영상의 유형에 따른 상한, 하한 값 결정을 하여 시간적, 공간적 디인터레이싱을 선택적으로 하여 보간 하게 된다. 또한 Modified DOI 방식을 제안하여 복잡도가 높은 영상과 수직성분에서 개선이 된 M-ELA 를 사용하고, 수평 성분에서는 우수한 성능을 가진 DOI 방식을 개선한 Modified DOI 방식을 사용하여 DOI 계열의 복잡한 연산을 개선한 공간적 디인터레이싱 방법을 적용하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여 제안한 방식이 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.