본 연구에서는 식생이 무성한 제방의 이상유무 점검을 위한 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging) 측량의 적용성을 검토하였다. 지상 LiDAR 측량으로 생성된 제방의 영상 점군 자료에 색상필터 및 형태필터를 적용하여 각 기법별 정확성과 특성을 평가하였다. 임진강 제방의 영상 점군 자료를 이용하여 CIVE, ExG, ExGR, ExR, MExG, NGRDI, VEG, VVI, ATIN, ISL 등의 10가 식생 제거 필터를 적용하였다. 결과에 의하면 정확성은 ISL, ATIN, ExR, NGRDI, ExGR, ExG, MExG, VVI, VEG, CIVE 등의 순서로 나타났다. 색상필터는 지반 구분에 한계를 보였으며 풀꽃을 지반으로 구분하기도 했다. 형태필터는 지반 구분 정확도가 우수하나 거석을 식생으로 인식하는 한계도 보였다. 전체적으로 형태필터가 우수하나 계산 시간에서 10 배 정도 소요되었다. 정확도와 속도 향상을 위해서 형태필터와 색상필터를 결합한 복합필터에 대한 연구가 필요하다.
최근 인터넷에 유통되는 유해영상이 급증하면서 이들을 자동으로 차단하는 컴퓨터비전 기술의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 피부색상을 이용한 유해영상 분류도구를 연구 및 개발한다. 제안하는 분류도구는 2단계로 구성되며, 1단계에서는 피부색 분류기를 이용하여 입력영상에서 피부색 영역을 검출하고, 2단계에서는 영역특징 분류기를 이용하여 앞서 검출된 피부색 영역의 비율과 위치 특징을 무해 또는 유해로 분류한다. 피부색 분류기는 히스토그램 모델에 기반하여 무해영상과 유해영상의 RGB 값으로 학습되며, 영역특징 분류기는 SVM(Support Vector Machine)에 기반하여 영상의 29개 지역의 피부색 비율로 학습된다. 실험결과 제안하는 분류기는 92.80%의 검출율(Detection Rate)과 6.73%의 양성오류율(False Positive Rate)을 나타내었다.
최근 주목을 받고 있는 Particle Filtering은 실제 객체 추적에서 발생하는 비선형, 비 가우시안 분포를 가지는 상태 벡터의 사후확률을 추정하기 위한 Monte Carlo 시뮬레이션에 기반을 둔 추적 방법론이다. 우리는 본 논문에서 Particle Filtering을 이용한 객체 추적성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째는 확률이 가장 낮은 샘플을 이전 프레임의 추정된 상태 벡터로 대치하는 피드백 방법론이고, 두 번째는 객체 확률 분포를 추정된 객체 후보영역에 역투영하여 신뢰구간을 구함으로써 추적 박스의 정확도를 향상시키는 방법이다. 또한, 실험을 통해 구한 추적 샘플의 진화 방정식을 제시하였다. 우리는 다양한 상황이 설정된 실험 데이터 셋을 구성하여 실험을 실시하여 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다.
In this paper, we propose a post-processing method to reduce the blocking artifacts. We perform the post-processing only in the spatial domain so that it is readily applicable to real-time video decoder. Many approaches proposed so far for deblocking deal with only The luminance signal. but here we propose processing the chrominance signals as well since the low bit rare application where the blocking artifacts are most problematic suffers significantly from the color misalignment caused by blocking artifacts occurring to chrominance data as well. The proposed method is composed of low pass filtering in two steps considering the edge direction. The first step is the IIR low pass filtering in the diagonal direction, and the second step is another IIR low pass filtering in horizontal and vertical directions.
한국정보디스플레이학회 2002년도 International Meeting on Information Display
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pp.743-745
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2002
We reported the possibility of color filtering of white method for achieving full-color displays using OELDs. Here, we fabricated white organic electroluminescent devices (OELDs) and drove moving images with a 384${/times}$160 pixel.
영상물에 대한 학습과 분류를 위해 단순 베이지안, N-Nearest 방법 등이 사용된다. 이 방법들은 단순하면서 높은 정확도를 갖는다. 본 논문에서는 2단계 투표를 통해 이들 방법들을 조합하여 사용하였다. 유해 영상물들을 대상으로 학습 및 분류를 실험하였다. 결과로 색상분포에 따른 영상 분류가 실시간 처리 및 유해 영상 인식에 효과적임을 보였다. 또한 2단계 투표 방식의 알고리즘으로 약 2000장 이상의 사진을 가지고 학습 및 분류를 시행했으며 결과 80%에 가까운 높은 정확도와 대상 사진에 영향 받지 않는 안정도를 보였다.
Viola와 Jones가 제안한 에이다부스트 얼굴 검출기는 속도와 정확도면에서 매우 훌륭한 성능을 보이고 있는 얼굴 검출기이다. 하지만 에이다부스트 얼굴 검출기에도 여전히 오검출이 발생하며, 이를 줄이기 위해서는 더욱 많은 계산이 필요하다. 에이다부스트 얼굴 검출기는 흑백 영상만을 사용하므로, 색상정보를 사용하면 더 적은 연산으로 오검출율을 낮출 수 있다. 본 논문은 얼굴 색상 정보를 이용하여 대상 영상에서 부 윈도우를 효율적으로 검색하고, 에이다부스트 얼굴 검출기의 첫 단계에 계산속도가 매우 빠른 얼굴 색상을 이용한 얼굴/비얼굴 분류기를 채용하여 더 빠른 얼굴 검출 속도와 더 낮은 오검출율을 달성할 수 있는 단계별 얼굴 검출 모텔을 제안하였다. 얼굴색상 필터링을 위해 정의된 얼굴색상 소속함수를 이용하여 얼굴색상 필터 영상과 그 누적영상을 계산한다. 누적 영상에 의해 빠른 속도로 임의의 부 윈도우의 밀도를 계산할 수 있다. 제안된 검색 방법은 이 색상 밀도에 기반하여 얼굴일 가능성이 없는 부 윈도우들을 생략하게 된다. 그리고 부 윈도우의 밀도를 이용한 얼굴/비얼굴 분류기는 단계별 얼굴 검출기의 앞단에서 얼굴이 아닌 부 윈도우를 빠르게 거절한다. 제안된 얼굴 검출 모델은 적은 계산으로 오검출율을 낮출 수 있었으며, 실시간 얼굴 검출 속도를 비약적으로 향상시킬 수 있었다.
Kim, Jin-Yong;Kim, Seungjae;Kim, Min-Gyu;Pahk, Heui Jae
Current Optics and Photonics
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제3권5호
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pp.408-414
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2019
In this paper we propose a method to generate a true color image in scanning white-light interferometry (SWLI). Previously, a true color image was obtained by using a color camera, or an RGB multichannel light source. Here we focused on acquiring a true color image without any hardware changes in basic SWLI, in which a monochrome camera is utilized. A Fourier transform method was used to obtain the spectral intensity distributions of the light reflected from the sample. RGB filtering was applied to the intensity distributions, to determine RGB values from the spectral intensity. Through color corrections, a true color image was generated from the RGB values. The image generated by the proposed method was verified on the basis of the RGB distance and peak signal-to-noise ratio analysis for its effectiveness.
Recently high dynamic range imaging technique is hot issue in computer graphic area. We present a progressive tone mapping algorithm, which is based on weighted least squares optimization framework. Our approach combines weighted leastsquaresfiltering with iCAM06, for showing more perceptual high dynamic range images in conventional display, while avoiding visual halo artifacts. We decompose high dynamic range image into base layer and detail layer. The base layer has large scale variation, it is obtained by using weighted least squares filtering, and then the base layer incorporates iCAM06 model. Then, adaptive compression on the base layer according to human visual system. Only the base layer reduces contrast, and preserving detail. The resultshows more perceptual color appearance and preserve fine detail, while avoiding common artifacts.
We presents a new algorithm for tracking person in video sequence that integrates the meanshift iteration procedure into the particle filtering. Utilizing the nice property of convergence to the modes in the meanshift iteration we show that only a few sample points are sufficient, while in general the particle filtering requires a large number of sample points. Multi-parts of a person is tracked independently of each other based on the color Then, the similarity against the reference model color and the geometric constraints between multi-parts are reflected as the sample weights. Also presented is the computer simulation results, which show successful tracking even for complex background clutter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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