본 논문에서는 방대한 양의 방송 데이타를 처리하기 위하여 MPEG(Motion Picture Expert Group) 스트림 비디오에서 빠르고 효과적으로 비디오를 분할하는 기법을 제안한다. 이를 위해, MPEG 압축 도메인에서 최소 디코딩을 수행하여 I-프레임의 DC 이미지를 추출함으로써 통해 실행 시간을 단축하고, 밝기 정보와 색상 정보를 함께 고려한 변형된 히스토그램 비교법을 도입하여 장면전환을 빠르고 정확하게 검출하였다. 그리고 추출된 장면전환에 대해 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 구별하기 위해 신경망 기법을 도입하였다.
旣存의 44,736Mbps 傳送路에 適用하여 컬러TV信號를 傳送할수 있는 合成信號形DPCM시스템이 設計, 構成되었다. 使用된 豫測方法은 4개의 畵素를 利用하는 旣存의 2次元豫測方法이며 5비트에 해당하는 非線形量子器가 使用되었다. 實時間處理를 위해 주로 ECL素子가 많이 使用되었다. 實驗結果를 통하여 本DPCM시스템은 旣存의 傳送路를 使用하여 TV放送信號를 CATV品質이상으로 傳送할 수 있는 能力이 있음을 確認할 수 있었다.
Human face detection has many applications such as face recognition, face or facial feature tracking, pose estimation, and expression recognition. We present a new method for automatically segmentation and face detection in color images. Skin color alone is usually not sufficient to detect face, so we combine the color segmentation and shape analysis. The algorithm consists of two stages. First, skin color regions are segmented based on the chrominance component of the input image. Then regions with elliptical shape are selected as face hypotheses. They are certificated to searching for the facial features in their interior, Experimental results demonstrate successful detection over a wide variety of facial variations in scale, rotation, pose, lighting conditions.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.1035-1038
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2007
In this paper, we propose a color image improvement method. The proposed algorithms are classified with the adaptive contrast stretching method for contrast enhancement and the adaptive saturation enhancement method for saturation enhancement. The adaptive contrast stretching method is to compensate a significant change of brightness while luminance is processed. The adaptive saturation enhancement method inhibits its saturation from de-saturation and oversaturation while chrominance is processed. The proposed algorithms are focused on a preference color processing in order to generate better image quality than the algorithms focused on a uniform color processing for human vision.
In this paper, We proposed an effective demosaicking method for single chip RGB-NIR sensors to recover RGB and NIR images. As the method operates in the spatial frequency domain, the frequency domain characteristics of the sampled CFA data are investigated. Using the luminance signal in the frequency domain and the chrominance signals are processed separately with different filters. The simulated images using the real images are compared with other state-of-art methods. As a result, the proposed demosaicking method resulted an effective calculation by a single processing which the existing alternating projection method requires repeated calculation.
임의 영상에서 얼굴 영역을 검출하고 얼굴 특징점 정보를 획득하는 기술은 얼굴 인식 및 표정 인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 색도 정보와 Top-hat 연산을 이용함으로써 얼굴의 유효 특징점을 효과적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 영역 검출, 눈/눈썹 특징추출, 입술 특징추출의 세 과정으로 나눈다. 얼굴 영역은 $YC_{b}C_{r}$을 이용하여 피부색 영역을 추출한 후 모폴로지 연산과 분할을 통해 획득하고, 눈/눈썹 특징점은 BWCD(Black & White Color Distribution) 변환과 Top-hat 연산을 이용하며. 입술 특징점은 눈/눈썹과의 지정학적 상관관계와 입술 색상분포를 이용하는 방법을 사용한다. 실험을 수행한 결과. 제안한 방법이 다양한 영상에 대해서도 효과적으로 얼굴의 유효 특징점을 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 향상된 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) 기법과 이로부터 얻어진 로컬 특징 영역에서 다중특징을 이용한 물체인식 방법에 대하여 논하였다. SIFT 기법 [1]은 물체의 크기. 회전. 3차원 좌표변환에 강인한 특성을 갖는다. 이 기법에서는 크기가 다른 가우시안 (Gaussian) 함수를 적용한 영상들의 차이에서의 최대 및 최소값이 특징점으로 결정된다. 하지만 SIFT 알고리듬의 특성상, 인식되어야 될 물체의 비교적 큰 크기 변화, 중요도가 낮은 특징점들의 추출, 그리고 서로 다른 물체에서 추출된 유사한 특징벡터등이 인식 시스템의 신뢰도를 저하 시킬 수 있다. 이에 대응방안으로, 본 논문에서는 상대적으로 낮은 인식정보를 갖는 추출된 특징점을 제거하기 위한 기법과 서로 다른 물체에서 생성된 유사 특징벡터의 구분을 위한 특징점에서의 방위 (orientation) 비교법 및 색차 (chrominance) 정보를 사용에 대하여 기술하였다.
본 논문은 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행함으로써 우수한 분할 성능을 얻을 수 있는 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들의 절대값을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로, 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정규화된 색차합 영상의 상위 6비트를 비트연산하여 Y/C 비트 평면합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 Y/C 비트 평면합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 정교한 분할 결과를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있다. 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성을 갖는 영상들에 전역적인 파라미터를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, Y/C 비트 평면합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
본 연구에서는 Methyl Bromide를 대체할 15% Ethylene Oxide + 85% HFC 134a, 20% Ethylene Oxide + 80% $CO_2$, 99% Sulfuryl Fluoride + 1% Inert Gas를 이용하여 훈증처리 시, 금속, 안료, 섬유 및 지류시편에 미치는 영향을 관찰한 실험이다. 15% Ethylene Oxide + 85% HFC 134a을 200g/$m^3$, 48시간 훈증 처리 한 결과 Cu 시편은 1차 및 2차 훈증처리 실험 모두 육안으로 식별할 수 있는 평균 3.40, 4.17의 색차값을 나타났다. 그 외의 시편에서는 색차값이 3.0 미만으로 나타났다. 20% Ethylene Oxide + 80% $CO_2$을 150g/$m^3$, 48시간 처리한 1, 2차 훈증처리 모두 전체적으로 실험군의 색차값이 평균 3.0 미만으로 나타났으며 이는 육안으로 식별할 수 없는 미미한 색차이다. 이에 따라 이 연구에 사용된 재질에 비교적 안정적이라고 판단된다. 99% Sulfuryl Fluoride + 1% Inert Gas로 50g/$m^3$, 48시간 처리한 결과, 안료 중 장단 시편은 1, 2차 훈증처리 시 대조군의 색차값과 비교하여 보았을 때 3.0이상 색차값의 변화가 나타났다. 그 외의 시편에서는 색차값이 평균 3.0 미만으로 나타났다.
최근, 모바일 임베디드 기술의 발달로 인하여 일반 사용자가 멀티미디어콘텐츠를 손쉽게 제작하고 이를 GIS(geographic information system) 웹 맵과 연동하여 다양하게 응용 하는 매쉬업 서비스가 웹 2.0 인터넷환경에서 활발히 서비스되고 있다. 그러나 매쉬업 서비스에서 다뤄지는 콘텐츠는 웹 맵과 연동되어 GPS 좌표 정보와 같은 사용자의 공간상 이동 경로를 포함하는 새로운 형태의 콘텐츠인데 반해 해당 콘텐츠에 대한 지적 재산 및 사생활 보호를 위한 방법이 아직까지 존재하지 않는다. 본 논문에서는 GIS 웹 맵 매쉬업 서비스에서 사용자 사생활 보호와 불법 촬영자 추적을 위하여 모바일 카메라 폰을 통해 촬영된 이미지 내에 위치 정보와 사용자 정보를 은닉하는 기법을 제안하고 이를 스마트 폰에 구현하였다. 위치정보에 대하여 좌표 값의 오차 범위를 최소화하기 위해 비트 가중치를 고려하여 색차신호에 은닉하였으며, 부정 촬영자를 추적하기 위해 장비 고유번호, 전화번호, 촬영날짜 정보를 휘도신호에 대해 주파수도메인 상에 은닉하였다. 실험 결과 위치정보 삽입에서 다양한 영상처리에 대해서 신뢰할 수 있는 오차범위를 가짐을 확인할 수 있었고, 포맷변환 시에도 위치정보를 정확히 추출하였다. 휘도신호의 정보은닉 실험 결과 공격에 의해 훼손된 영상에 대하여 유사도 패턴 매칭을 통하여 삽입한 정보를 모두 검출 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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