• 제목/요약/키워드: 픽셀기반

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차량용 블랙박스 영상으로부터 색상과 에지정보의 조합에 기반한 차선모델 추출 (Lane Model Extraction Based on Combination of Color and Edge Information from Car Black-box Images)

  • 량한;서수영
    • 한국측량학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.1-11
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    • 2021
  • 본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.

DTV-to-DMB 비디오 변환을 위한 Center Average 축소 방식 (Center Average Shrink Method for DTV-to-DMB video transcoding)

  • 유원혁;정원식;김규헌
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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    • pp.185-188
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    • 2005
  • DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해서는 기본적으로 MPEG-2 MP@HL의 HDTV/SDTV급 영상을 MPEG-4 AVC BP@1.3의 QCIF/QVGA/WDF/CIF급 영상으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해 DTV의 고해상도 영상을 DMB의 저해상도 영상으로 축소하는 방식을 제안하고 있다. DTV-to-DMB 비디오 변환은 실시간 변환이 고려되어야 하며, 실시간 변환을 위해서는 축소 방식의 시간 복잡도가 고려 되어야 한다. 일반적으로 낮은 시간 복잡도를 갖는 영상 축소 방식으로는 대상 영상의 하나의 픽셀을 참조 영상 내 대응하는 픽셀들 중 한 픽셀을 선택하여 결정하는 방식(Just Get A Pixel)이 있으며, 참조 영상의 대응하는 픽셀들의 평균값을 선택하는 방식 (Average Shrink)과 중간값을 선택하는 방식 (Median Shrink)이 있다. 한편, DTV 영상은 인터레이스 방식을사용하며 DMB의 프로그레시브 방식 영상으로 변환 처리 과정에서, 움직임이 큰 영상에 대해 사물의 윤곽선이 계단 모양으로 보이는 재그 에지 (Jagged Edge) 현상이 나타난다. 본 논문에서는 대상 영상의 한 픽셀을 참조 영상의 대응하는 픽셀들 중 중간 위치의 몇 개 픽셀들과 주변 인접 픽셀들을 선출하여 그것들의 평균값 (Average)을 구하여 결정하는 Center Average 축소 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기본적인 축소 방식을 기반으로 하여 낮은 시간 복잡도를 갖으며, 재그 에지 (Jagged Edge) 현상을 줄여 준다.

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향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기 (Nonlinear 3D Correlator Based on Pixel Restoration for Enhanced Objects Recognition)

  • 신동학;이준재
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.712-717
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    • 2013
  • 본 논문에서는 향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기를 제안한다. 제안한 방법은 부분적으로 가려진 물체로부터 요소영상을 픽업하고 서브영상으로 변환하고 영역 매칭 알고리즘 방법을 이용하여 서브영상으로부터 장애물로 가려진 영역을 검출하고 제거한다. 그 다음 픽셀 복원 방법으로 각 서브영상에서 제거된 물체의 픽셀을 복원한다. 마지막으로, 재생된 참조영상과 재생된 영상 사이의 비선형 상호상관을 통하여 3D 물체의 인식 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

디지털 홀로그래피를 위한 대면적 공간광변조기 패널 기술 (Large Area Spatial Light Modulator Panel for Digital Holography)

  • 황치선;김용해;김기현;양종헌;피재은;황치영;최지훈;김진웅
    • 전자통신동향분석
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    • 제31권6호
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    • pp.48-56
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    • 2016
  • 디지털 홀로그래피가 아날로그 홀로그래피와 비슷한 품질을 나타내기 위해서는 $1{\mu}m$의 픽셀피치를 가지고 있는 대면적 SLM 개발이 필수적이다. 이러한 대면적 초고해상도 SLM을 구현하기 위해서는 최근 미세 픽셀 기술이 급격히 발전하고 있는 대면적 지향의 평판디스플레이 기술을 기반으로 개발되어야 할 것으로 생각된다. 디스플레이 기술을 기반으로 스티칭 기술 등의 포토리소그래피 기술과 수직채널 TFT등의 구동 소자 기술, 고굴절율 이방성을 가지는 액정 소재 기술, 모듈 기반의 구동 기술 등을 집약하여 $1{\mu}m$급의 픽셀 피치를 가지는 대면적 초고해상도 SLM을 개발 중이다. 이렇게 개발된 초고해상도 대면적 SLM은 홀로그램 영상 재현 이외에도 다양한 광학 소자로 응용이 기대된다.

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저전력 LCTV를 위한 영상 기반 고속 트랙킹 방법 (Fast Video Tracking for Low Power Consumption LCTV)

  • 정혜동;이용헌;서덕영
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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    • pp.215-216
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    • 2007
  • LCTV에서 대부분의 전력 소비가 이루어지는 곳은 백라이트 유닛이다. 따라서 백 라이트의 소비 전력을 절감하는 기술은 사용자 각자의 에너지 절약 효과만이 아니라 국가적인 에너지 절약 차원에서도 중요하다. 기존의 연구들은 이러한 에너지 절감을 위하여 영상 특성을 분석하여 백 라이트를 조절하는데 그 방법이 픽셀기반의 처리이므로 처리량이 많아 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 픽셀 기반 처리를 최소화 할 수 있도록 영상의 특성에 따라 밝기 값에 대한 변화를 추적하여 최소 블록 처리로 그 속도를 개선하는 방법을 제안한다.

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Small Animal PET 영상에서의 기울기 크기 기반 3차원 영역확장 분할 알고리즘 (Segmentation Algorithm using 3D Region Growing Based on Gradient Magnitude in Small-Animal PET Images)

  • 이유부;김경민;천기정;김명희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.703-705
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    • 2005
  • 본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.

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RGB 3 채널에 대한 컬러 수차가 없는 논호겔 라이트필드 기반 컴퓨터 생성 홀로그램 합성

  • 민다빈;민교식;박재형
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.45-48
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    • 2021
  • 본 논문은 RGB 컬러 3 채널에 대해 공유되는 홀로그램 픽셀 피치를 사용하여 3 차원 장면의 라이트 필드 데이터에서 비호겔 기반 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)을 합성하는 방법을 제안한다. 비호겔 기반 CGH 기술은 라이트 필드의 광선 각도를 평면 파면의 공간 주파수로 해석하여 주어진 라이트 필드 데이터에서 임의의 반송파로 연속 파면을 생성한다. 그러나 광선 각도와 공간 주파수 관계는 파장에 따라 달라지므로 라이트 필드 데이터에서 공간 주파수 샘플링 그리드가 달라져서 홀로그램 재구성에서 색 수차가 발생한다. 제안하는 방법은 가장 작은 청색 회절각이 라이트 필드의 시야를 커버하도록 모든 색상 채널에 공통적인 홀로그램 픽셀 피치를 설정한다. 그런 다음 라이트 필드를 파란색 파장의 공간 주파수 범위와 빨간색 파장의 샘플링 간격으로 보간하여 모든 색상 채널에 공통적인 공간 주파수 샘플링 그리드를 설정한다. 공통 홀로그램 픽셀 피치 및 라이트 필드 공간 주파수 샘플링 그리드는 홀로그램 재구성에서 색상 수차 또는 라이트 필드에 포함된 정보 손실 없이 컬러 홀로그램 합성을 보장한다. 제안된 방법은 다양한 테스트와 리얼 3D 장면의 컬러 라이트 필드 데이터를 사용하여 검증되었다.

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전경픽셀 히스토그램 분석 기반의 머리영역 검출 기법 (Head Detection based on Foreground Pixel Histogram Analysis)

  • 최유주;손향경;박정민;문남미
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권11호
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    • pp.179-186
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    • 2009
  • 본 논문은 기존의 Haar 유사 특징 기반 얼굴검출 기법의 한계를 보완하는 수평 및 수직방향픽셀 히스토그램 분석 기반의 머리영역 검출 방법을 제안한다. 제안 기법은 배경차감 영상에서 수평과 수직 방향으로 전경 픽셀의 수를 표시하는 픽셀 히스토그램 영상을 생성한 후, 해리스 코너 검출기법을 이용하여 머리 영역을 특징짓는 특징점을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 얼굴 특성 기반 검출에 비해 머리를 포함한 몸체의 수직과 수평 픽셀 히스토그램을 이용함으로써 정면 영상뿐만 아니라 측면 및 후면 영상이나 이마가 가려진 입력 영상의 경우에도 머리 영역을 안정적으로 검출하는 결과를 보여주었다.

효율적인 그래프 기반 2단계 슈퍼픽셀 생성 방법 (Efficient graph-based two-stage superpixel generation method)

  • 박상현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권12호
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    • pp.1520-1527
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    • 2019
  • 컴퓨터 비전 분야에서 영상의 특성을 유지하면서 영상을 간소화하여 계산량을 줄이는 방법으로 전처리 단계에서 슈퍼픽셀 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 슈퍼픽셀 단계에서는 영상의 특성을 고려하는 것 보다는 화소의 값을 기준으로 일정한 크기와 형태의 슈퍼픽셀을 생성하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 응용에 맞게 영상의 특성을 고려하여 슈퍼픽셀을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 이루어지며, 첫 번째 단계에서 영상을 과분할 하여 영상의 경계 정보들이 잘 보존되게 한다. 두 번째 단계에서는 과분할 된 슈퍼픽셀들을 유사도를 기준으로 병합하여 원하는 개수의 슈퍼픽셀을 생성한다. 이때 슈퍼픽셀의 최대 크기를 제한함으로써 슈퍼픽셀의 형태를 제어한다. 실험 결과는 제안하는 방법으로 생성된 슈퍼픽셀이 기존 방법에 의해 생성된 슈퍼픽셀 보다 정확하게 경계 정보를 보존하는 것을 보여준다.

슈퍼픽셀특성을 이용한 칼라영상분할 (Color Image Segmentation Using Characteristics of Superpixels)

  • 이정환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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    • pp.649-651
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    • 2012
  • 본 논문에서는 슈퍼픽셀특성을 이용한 칼라영상분할을 연구한다. 슈퍼픽셀은 특성이 비슷한 인접화소들을 묶어서 하나의 큰 화소로 취급하는 것으로 고속영상처리 및 영상인식을 위해 사용될 수 있다. 본 연구에서는 슈퍼픽셀특성이 비교적 우수한 $La^*b^*$ 칼라특징공간에서 슈퍼픽셀을 구하고 클러스터링 및 기울기기반 분할 알고리즘을 적용한 영상분할을 연구한다.

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