본 논문은 뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위한 장면 분할 기법 중 Color Histogram에서 각각의 RGB를 따로 계산하여 차이값을 세부화하는 장점과, x2 Histogram에서 차이값을 강조하는 장점을 이용하여 NTSC표준에 따른 가중치를 적용한 새로운 장면 분할 방법을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위한 실험 도메인은 국내 KBS, MBC, SBS 방송의 뉴스 비디오와 국외 CNN, NHK의 뉴스 비디오를 택하였다. 주어진 환경내에서 제안한 방법을 기존의 Color Histogram, x2 Histogram, 그리고 Bin to bin difference (B2B)과의 실험결과와 비교하여 효율적임을 보였으며, 임계치의 자동선택 가능성을 제시 하였다.
There are many Problems such as low detection ratio, velocity and increase of false hit ratio on the detection of gradual scene changes with the previous shot transition detection algorithms. In this paper, we Propose an improved dissolve detection method using color information on low-frequency subband and edge elements on high-frequency subband. The Possible dissolve transition are found by analyzing the edge change ratio in the high-frequency subband with edge elements of each direction. Using the double chromatic difference on the lowest frequency subband, we have the improvement of the dissolve detection ratio. The simulation results show that the performance of the proposed algorithm is better than the conventional one for dissolve detection on a diverse set of uncompressed video sequences.
A intelligent mobile hexapod robot with various types of sensors and wireless camera is introduced. We show this mobile robot can detect objects well by combining the results of active sensors and image processing algorithm. First, to detect objects, active sensors such as infrared rays sensors and supersonic waves sensors are employed together and calculates the distance in real time between the object and the robot using sensor's output. The difference between the measured value and calculated value is less than 5%. This paper suggests effective visual detecting system for moving objects with specified color and motion information. The proposed method includes the object extraction and definition process which uses color transformation and AWUPC computation to decide the existence of moving object. We add weighing values to each results from sensors and the camera. Final results are combined to only one value which represents the probability of an object in the limited distance. Sensor fusion technique improves the detection rate at least 7% higher than the technique using individual sensor.
본 논문에서는 영상 에지 검출에 있어서 명암차에 의해 불분명한 경계 부분을 강건하게 하고, 방향성에 덜 민감한 에지 검출 알고리즘인 퍼지 웨이브렛 형태학 신경망을 제안한다. 이는 복잡하고 많은 연산 수행하는 단점을 극복하기 위해 DTCNN 구조에 데이터의 손실없이 강건하게 영상 단순화가 가능한 퍼지 웨이브렛 형태학 연산자를 적용한다. 또한 컬러 영상에서 효과적으로 에지 경계면의 특징 정보를 손실없이 가지고 있는 Y 영상을 YCbCr 공간 컬러 모델을 이용하여 분할 한다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 성능검증을 위해 50개의 컬러 영상의 모의 실험을 제공한다.
본 논문은 영상에서 실시간으로 움직임 물체와 물체의 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 첫째로 영상으로부터 2개의 연속된 프레임 차분을 통해 움직이는 물체를 추출하는 방법을 제안한다. 만약 두 프레임이 캡쳐되는 사이의 간격이 길다면, 실제 움직이는 물체의 꼬리 같은 거짓 움직임 물체를 생성한다. 두번째로 본 논문은 도플러 효과와 HSV 색상 모델을 사용하여 이 문제들을 해결하는 방법을 제안한다. 마지막으로 물체의 분할과 위치 설정은 상기의 단계에서 얻은 결과가 조합되어 완료된다. 제안된 방법은 99.2%의 검출율을 갖고, 과거에 제안된 다른 비슷한 방법들 보다는 비교적 빠른 속도를 갖는다. 알고리즘의 복잡성은 시스템의 속도에 직접적인 영향을 끼치기 때문에, 제안된 방법은 낮은 복잡성을 가져 실시간 움직임 검출을 위해 사용 될 수 있다.
본 논문은 컬러 영상에서 화염검출 시 주기적으로 점멸하는 비화염 물체 검출을 제거하기 위해 웨이블렛 변환을 이용한 화염 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 화염검출 알고리즘에서는 화염의 색상과 시간적인 변화와 공간적인 변화를 분석하고 이들을 조합하여 화염을 판정한다. 하지만 자동차 경광등, 방향지시등과 같이 점멸하면서 화염과 비슷한 특성을 보이는 물체를 화염으로 검출하는 문제점이 있다. 본 논문은 주기적으로 점멸하면서 화염과 비슷한 특성을 보이는 비화염 요소의 주기성을 판별하여 오검출을 감소시킨다. 제안하는 알고리즘은 화염의 색상과 영상 차분 기법으로 화염 후보영역을 선정하고 선정된 후보영역에 대하여 웨이블렛 변환 계수를 분석하여 주기성을 갖는 오검출 요소를 포함한 비화염 영역을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 모의실험 결과, 주기성을 갖는 비화염 영역을 제거하였고 97.9%의 검출율과 7.3%의 낮은 오검출율 성능을 확인하였다.
In this paper a method for detecting and extracting the face from the image in YCbCr spaceis proposed. The face region is obtained from the complex original image by using the difference method and the face color information is taken from the reduced face region throughthe Ellipse clustering method. The experimental results showed that the proposed method can efficiently detect and extract the face from the original image under the general light intensity except for low luminance.
뉴스 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위해서는 장면변환 검출 기법이 매우 중요하다. 일반적인 분할기법으로 컬러히스토그램, $\chi$2 히스토그램, 그리고 Bin_to_Bin difference(B2B) 기법이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 NTSC 표준에 따른 가중치를 적용하여 보다 효율적인 장면변환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 컬러 히스토그램에서 RGB의 값들을 각각 따로 계산함으로써 히스토그램 구성 및 비교에 필요한 계산시간을 단축하며, $\chi$2 히스토그램에서의 차이 값을 강조하여 임계치 선택을 용이하게 하는 장점을 제공한다. 이 알고리즘의 일반적인 성능 평가를 위하여 본 논문에서는 KBS, MBC, SBS, CNN 및 NHK의 뉴스 비디오들을 실험 도메인으로 하여 이용한다. 실험 결과에서, 제안한 방법은 기존 방법들보다 장면변환 검출에 더 효율적임을 알 수 있고, 임계값들을 자동적으로 할 수 있는 기반을 제시한다.
본 논문에서는 시간과 기후에 따라 변화하는 영상의 밝기와 색상 변화에도 강건한 연기검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에 설치된 카메라의 영상에 대하여 연기검출 실험을 통하여 효율적으로 연기를 검출할 수 있음 보인다.
피부를 통한 최적의 광투과 치료방식은 국소병변에 직접적으로 광을 조사할 수 있는 장점을 가지나 피부의 가장 바깥 부분인 각질부의 다양한 피부색상으로 인해 광전달 능력에 차이가 있고 다양한 환자에 따라 치료가 부적절 할 수가 있다. 본 연구에서는 피부 임피이던스에 따른 광조사 방식에 따른 일정한 측정을 하기 위해 피부 임피이던스 방식과 피부영역 추출을 통해 색상정보와 차영상을 이용한 방법 즉, 색상정보를 이용한 HIS와 YIQ의 성분이 가장 보편적인데 실험에서는 피부색상에 해당하는 각 색상성분을 탐색한 다음, 색상정보를 이용한 결과로 환자의 피부모델 영역검출에 따라 결과를 영상정보를 통해 개개인의 피부모델을 자동적으로 생성, 측정하여 피부색깔, 에너지, 파장, 폭, 조사시간, 펄스지연 등을 추출하여 원하는 최적의 모델과 특성을 조사하며, 피부 임피이던스에 따른 병변치료 펄스모델링의 기준을 구하였고, 피부부하에 따른 최적의 광조사 펄스모델링 시스템을 설계하여 제작하여, 피부칼라에 따른 적절한 치료펄스 데이터베이스를 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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