• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.19 no.3
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• pp.288-293
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• 2016

Electronic Image Stabilization(EIS) is widely used as a technique for correcting a shake of an image. The case requiring the EIS function has been increased in high magnification thermal image observation on portable military equipment. Projection Algorithm(PA) for EIS is easy to implement but its performance is sensitive to the projection area. Especially, projection profiles of thermal image have very modest change and are difficult to extract image shifts between frames. In this paper, we proposed algorithm to extract a feature image for the thermal image and compared Block Matching Algorithm(BMA) with PA using our proposed feature image. When using our proposed feature image, BMA was simply implemented using FPGA's internal small memory. And we were able to obtain 30 % PSNR improved results compared to PA.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.285-288
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• 2000

본 논문에서는 카메라 플랫홈의 흔들림 등으로 인한 외부 영향으로 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화시키는 방법을 제안한다. LOG operator〔1〕을 이용하여 특징점을 잡고 그 특징점을 중심으로 일정크기의 subblock에 대해서만 correlation을 구한다. Least Square를 이용하여 모션 파라메타를 측정하고 모션 보상을 행하는데 현재의 영상을 기준 좌표계로 변환하고 명암값 보간을 하게된다. 이 때 기존 연구에서 많이 사용한 bilinear 보간법의 단점인 대비가 첨예한 곳에서의 averaging 효과를 없애기 위해 본 연구에서는 대비가 첨예한 곳에서는 nearest neighbor 보간을 사용하고 그렇지 않은 곳에서는 bilinear 보간을 사용하는 hybrid한 방법을 채택하였다. 그 결과 사람이 카메라를 손에 들고 움직일 때 생기는 출렁이는 비디오에 대해 대부분의 카메라 움직임을 안정화시킬 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.49 no.4
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• pp.55-60
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• 2012

When operating a surveillance system in the maritime environment, its stabilization performance is degraded due to undesirable disturbance motions. For accurate target pointing of a 2-axes surveillance system on shipboard, the kinematic stabilization is first applied, which compensates a deviated motion via coordinate transformations of attitude information. Resultantly, the stabilization error is no longer reduced due to less accuracy of a MEMS sensor and kinematic constraint, leading to introduction of the image stabilization as a complementary function. And for real-time execution of the present dual stabilization scheme, a HILS (Hardware In the Loop Simulation) test bed including 6-dof motion simulator has been constructed, and through the obtained HILS data, it has been confirmed that the stabilization is successfully.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.4
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• pp.95-104
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• 2012

In the image captured by the camera in a moving vehicle, there exist various motions due to the change of background, motion of objects in the image that make difficult to extract a pure vibrational motion by the camera. In this paper, we suggest an image stabilization with the elimination of various motion components based on the classification of motions in the image by their characteristics. After the elimination of various local motions, images are compensated and stabilized with the global motion caused by the camera. Also, we suggest an accurate and fast image stabilization by excluding regions of little information based on block differences and edge densities.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.113-116
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• 2000

본 논문에서는 카메라 또는 카메라 플랫폼의 흔들림 등의 외부 영향과 비디오 시퀸스내의 모션이 함께 있을 경우의 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화시키는 방법을 제안한다. 일반적인 영상 안정 시스템은 모션 측정과 모션 보상의 두과정으로 구성되어 있다. 모션 측정에서 프레임간 모션 모델을 가정하고 모션 파라메타를 측정한다. 모션 보상에서는 측정된 파라메타를 이용하여 현재 영상 좌표계를 기준 영상 좌표계로 변환하고 명암값 보간을 하여 영상안정을 이루어 낸다. 그러나 상기의 방법으로는 카메라 움직임외에 다른 모션 요소가 있을 때 어려움을 겪게 된다 이의 해결을 위해 motion vector scatter diagram(MVSD)에 기반한 지배 모션 측정 방법을 제안한다 이 방법은 영상을 일정영역의 subblock으로 나눈후 각 subblock의 중심을 특징점으로 잡아 correlation 과정을 거쳐 영상간의 모션 벡터를 구한 다음 구해진 모션 벡터로 needle diagram과 MVSD를 구축한다. 구축한 MVSD의 패턴은 모션의 종류에 따라 일정한 모양을 갖게 되는데 이의 분석을 위해 목적함수를 정의하고 피 함수의 최적화를 통해 지배 모션 파라메타를 측정한 후 그 파라메타로 모션 보상을 함으로서 영상안정을 이룰 수 있다.

• Journal of IKEEE
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• v.19 no.2
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• pp.244-253
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• 2015

Please This paper presents method of video stabilization based on detection and adaptive motion smoothing filtering of undesirable motion. The proposed algorithm consists of two stages: the detection of undesirable motion and smoothing filtering of detected undesired motion. To incorporate desired properties into the motion smoothing process, the local maximum and the local minimum are defined in a set composed of the parameters of accumulative global motion. Using the local information, the constraints on detecting undesirable motions are defined. Based on these constraints, the alpha parameter of the alpha-trimmed means filter is adjusted, so that the degree of motion smoothing in the reconstructed video sequence is controlled. The experimental results demonstrated the capability of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.165-168
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• 2001

본 논문에서는 카메라 또는 카메라 플랫폼의 흔들림 등 외부 영향과 비디오 시퀀스내의 모션이 함께 존재할 경우 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화하는 방법을 제안한다. 일반적인 영상 안정 시스템은 모션 측정과 모션 보상의 두 과정으로 구성되는데 모션 측정에서는 프레임간 모션 모델을 가정하고 파라메타를 측정하며 모션 보상에서는 측정된 파라메타를 이용하여 모션을 보상한다. 영상 내에 카메라 모션 이외의 움직임이 있을 경우 파라메타의 측정을 일관성 없게 만들 수 있으므로 이를 해결하기 위해 MVSD(Motion Vector Scatter Diagram)에 기반한 영상 안정 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 최적화 파라메타를 정량화 하는데 한계가 있고 또한 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있어 이의 해결을 위해 본 논문에서는 선 기반(Line-based) 영상 안정 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 기준 영상에서 median filter를 이용해 영상 내의 코너를 검출하고 특징적인 두 점을 선택하여 이를 선으로 연결한다. 현재 영상에서 correlation을 이용하여 상응하는 두 특징점을 찾고 subpixel 방법으로 정확한 위치를 계산하여 선을 구한다. 이 두 선을 일치시키는 과정에서 모션 파라메타를 구하는데 먼저 평행 이동을 통해 한쪽 글을 일치시키고 이 과정에서 translation x, y 파라메타를 구한다. 다음 단계에서 한 쪽 끝이 일치된 두 선이 이루는 각을 계산하여 rotation 파라메타를 구한다. 이 방법으로 구해진 파라메타를 이용하여 모션 보상을 함으로서 영상 안정을 이를 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.5
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• pp.18-24
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• 2008

In this paper we propose a novel method which improves digital image stabilization performance using adoptive selection of motion estimation area. Candidate area for motion estimation is decided and through two processes, multi image reference and edge energy distinction, final motion estimation area is selected. Then Motion estimation and compensation is following in selected area. Experimental results show that proposed method improves performance of digital image stabilization.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.45 no.4
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• pp.20-28
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• 2008

We propose a radial image processing method in a discrete polar coordinate system based on L1-norm. For this purpose, we first verified that the polar coordinate based on L2-norm can not exist in discrete system and then develop a method converting the Cartesian coordinate to the discrete polar coordinate. We apply the proposed method to smooth mass images of breast tissue and to detect the boundaries of extremely deformable objects. Compared to the Gaussian smoothing method performed in the Cartesian coordinate system, the proposed method stabilized the image signal while maintaining the overall radial shape of mass images. The proposed boundary detection method can detect shapes with high precision while conventional edge detectors can not accurately detect the shape of deformable objects. We also exploit the method to perform pupil detection and have had good experimental results.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.2
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• pp.76-82
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• 2012

As the portable camcorder becomes popular, various video stabilization algorithms for de-shaking of camera motion have been developed. In the past, most video stabilization algorithms were based on 2-dimensional camera motion, but recent algorithms show much better performance by considering 3-dimensional camera motion. Among the previous video stabilization algorithms, 3D video stabilization algorithm using content-preserving warps is known as the state-of-the art owing to its superior performance. But, the major demerit of the algorithm is its high computational complexity. So, we present a computationally light full-frame warping algorithm based on ROI (region-of-interest) while providing comparable visual quality to the state-of-the art in terms of ROI. First, a proper ROI with a target depth is chosen for each frame, and full-frame warping based on the selected ROI is applied.