In this paper, video image segmentation algorithm based on color histogram and change detector is proposed. Color histograms are calculated from both changed region which is detected in the previous and current frame and unchanged region. With each histogram, modes and valleys are detected. Then, color vectors are calculated by averaging pixels in modes. Markers are extracted by labeling color vectors that represent modes, the watershed algorithm is applied to determine uncertain region. In growing region, the root mean square(RMS) of the distance between average pixel in marker region and adjacent pixel is used as a measure. The proposed algorithm based on color histogram and change detector segments video image fastly and effectively. And simulation results show that the proposed method determines the exact boundary between background and foreground.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.265-268
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2001
내용에 기반한 동영상 검색에서, 대표 프레임을 자주 이용하는데, 이를 위해 우선적으로 동영상의 장면변화를 검출하는 기술이 필요하다. 일반적으로 컬러 히스토그램 비교방법이 많이 쓰이나, 급격한 조명변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장면전환을 놓칠 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 컬러 히스토그램 비교방법과 엔트로피를 복합적으로 이용하여 조명변화에 의해 장면전환이 잘못 검출되는 것을 막을 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법은 컬러 히스토그램 비교방법보다 조명변화에 보다 감격함을 확인할 수 있었다.
Ultrasonic Doppler systems for the purpose of estimating blood flow velocity, blood flow volume, and flow imaging are commonly used due to advantages of non-invasive and real time observation. Specially, the technical developments of color flow mapping (2-D Doppler) systems have made a relatively rapid progress. However, the 2-D Doppler systems have several problems, such as the range ambiguity, low signal to noise ratio, and slow frame rate. The slow frame rate problem is resolved by using the spatial average which is a method to acquire more data samples for mean frequency estimation. In this paper, spatial average method using the 2nd order sampling instead of quadrature sampling is proposed. The experimental results show that the proposed methods have good performance and easy application to the color flow mapping system.
최근 인터넷의 확산과 시스템 성능 향상으로 멀티미디어 데이터 전송을 위한 정보보호의 관점이 대두됨에 따라 안정적인 디지털 암호화에 따른 복호화 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 논문에서는 컬러 영상 데이터 전송시 기존의 복호화 방법에 영상 데이터의 각 프레임에 대한 복호화 기법을 제안한다. 또한 보다 빠른 복호화 방법으로 각 프레임에 대한 유한체 $GF(2^m)$ 역산의 4bit 이진화를 통한 컬러 영상의 복호화 방법을 제안한다.
Video stabilization is an important image enhancement widely used in surveillance system in order to improve recognition performance. Most previous methods calculate inter-frame homography to estimate global motion. These methods are relatively slow and suffer from significant depth variations or multiple moving object. In this paper, we propose a fast and practical approach for video stabilization that selects the most reliable key frame as a reference frame to a current frame. We use optical flow to estimate global motion within an adaptively selected region of interest in static camera environment. Optimal global motion is found by probabilistic voting in the space of optical flow. Experiments show that our method can perform real-time video stabilization validated by stabilized images and remarkable reduction of mean color difference between stabilized frames.
본 논문에서는 우선 $X^2$ 히스토그램과 컬러 히스토그램을 합성한 방법과 정규화를 통하여 프레임 간 차이값을 계산한다. 다음으로 거리에 대한 클러스터링과 k-mean 군집화를 이용하여 클러스터의 대표 프레임을 결정한다. 마지막으로 우도비를 이용하여 그룹의 대표 프레임을 결정한다. 제안한 방법은 차이값 계산, 클리스터링과 군집화, 대표 프레임 추출의 3단계 과정을 수행하므로 다른 방법보다 검출이 뛰어나다는 것을 실험을 통해 알 수 있다.
본 논문에서는 HIS 칼라모델에서 색상변환을 이용한 자동차 추적 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 도로위에 두 개의 수평가상 데이터 샘플라인을 설치해 놓는다. 차영상은 프레임과 프레임 사이에서 검출하였다. 검출된 자동차의 차영상에서 색상 분포를 이용해서 자동차 동일성 판별과 차선 변경을 검출하였다. 제안된 알고리즘의 효능성을 검토하기 위하여 도로에 주행하는 자동차를 대상으로 두 가상 샘플라인을 통과하는 자동차의 동일성 판별과 차선 변경을 검출하고, 자동차의 속도 측정기와 제안된 방법을 비교한 결과 0.4% 이내임을 보였다.
본 논문에서는 수면을 취하는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하고, 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석한다. 또한 수면을 취하는 사람으로부터 장면 전환을 검출하여 신체의 상황과 수면과정의 반응, 신체의 감각과 자극들을 제시한다. 영상의 장면 전한 검출은 컬러 히스토그램을 사용하였다. 컬러 히스토그램은 이전 프레임과 현재 프레임사이의 컬러 히스토그램 차이 값을 이용하는 방법이다. 그리고 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출하도록 하였다.
The purpose of this study was to analyze a theoretical frame of expressional area, the characteristics and the effects which is applied to fashion illustration by metonymic theory. The theoretical frame of expressional area was analyzed by category analysis and 150 fashion illustrations from 1900 to 1999 were analyzed by contents analysis. The results of this study were as follows: The expressions of metonymy were categorized by close-up, realistic expression, omission, borrowing of past style, simplification and deconstruction. First, close-up was presented as emphasis of small part of fashion by cutting the scenes, snapshot, emphasis, etc. Second, realistic expression was presented as description of related circumstance with fashion message through perspective and realistic description of circumstance related to figures. Third, omission was presented as seeking of essential core by removing color, pattern, texture or by omitting body and as emphasis of communication about dominant fashion message. Fourth, borrowing of past style was presented as reminding us of background of the past. Fifth, simplification was presented as using of form or color to alleviate tension of object and to restore the essential reality. Sixth, deconstruction was presented as fragmenting of image, flattening of body and clothing, weakness of form, and strength of color. In conclusion, metonymy made by experience system of thinking based on the reality, have extended expressional territory in pre-existing fashion illustration. And these ways not only will provide fashion image as illustrator's subjective intention and theoretical system of expression of message, but also will be useful way to strengthen communication for easier interpretation of fashion illustration.
본 논문에서는 불법한 유형력의 행사인 폭행에 대해 그 의미를 알아보았다. 또한 폭행에 동반되는 물리적인 행사인 폭력에 대해서도 알아보았다. 현재 승강기 내에서 수많은 범죄들이 발생하고 있다. 본 논문은 승강기 내에서 발생하는 폭행과 폭력을 추출하는 방법을 제시하도록 한다. 장면 전환 검출 방법 중의 하나인 컬러히스토그램 기법을 사용하여 키 프레임을 추출한다. 이렇게 추출된 키 프레임들은 영상 포렌식에서 범죄 현장을 담은 장면의 키 프레임이 된다. 또한 이 장면의 키 프레임들은 포렌식 증거 자료로 제출하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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