• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1537-1545
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• 2016

실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4413-4425
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• 2020

In order to completely record all the information of realistic scenes, high dynamic range (HDR) images have been widely used in virtual reality, photography and computer graphics. A simple yet effective tone mapping method based on total variation is proposed so as to reproduce realistic scenes on low dynamic range (LDR) display devices. The structural component and texture component are obtained using total variation model in logarithmic domain. Then, the dynamic range of the structural component is compressed with an adaptive arcsine function. The texture component is processed by Taylor series. Finally, we adjust the saturation component using sigmoid function and restore the color information. Experimental results demonstrate that our method outperforms existing methods in terms of quality and speed.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.173-178
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• 2012

본 논문에서는 영상의 관심 영역을 선택추출하여 효과적으로 객체를 추출 할 수 있는 관심 영역 지도(Saliency Map) 생성 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 객체의 윤곽선에 초점을 맞추어 단일영상의 에지(Edge), HSV 색상 모델의 H(Hue)성분, 포커스(Focus), 엔트로피(Entropy)의 네 가지 특징 정보를 이용한 각각의 특징 지도(Feature Map)를 생성하고, 생성된 특징 지도들을 중심 주변 차이(Center Surround Differences)를 이용하여 중요도 지도(conspicuity map)를 생성하게 된다. 이후 생성된 중요도 지도들을 조합함으로써 관심 영역 지도를 생성하게 된다. 제안한 기법을 이용하여 생성한 관심 영역 지도를 기존 기법의 관심 영역 지도와 비교한 결과 제안한 기법의 우수함을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.34-36
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• 2009

This paper proposes an effective lane detection algorithm using hugh transform and lane model. The proposed lane detection algorithm includes two major components, i.e., lane marks segmentation and an exact lane extraction using a novel postprocessing technique. The first step is to segment lane marks from background images using HSV color model. Then, a novel postprocessing is used to detect an exact lane using Hugh transform and lane models(linear and curved lane models). The postprocessing consists of three parts, i.e, thinning process, Hugh Transform and filtering process. We divide input image into three regions of interests(ROIs). Based on lane curve function(LCF), we can detect an exact lane from various extracted lane lines. The lane models(linear and curved lane mode]) are used in order to judge whether each lane segment is fit or not in each ROIs. Experimental results show that the proposed scheme is very effective in lane detection.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권6호
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• pp.473-480
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• 2009

본 논문에서는 역광 및 어두운 영상에 효과적인 칼라 영상 개선 알고리즘을 제안하고 PXA255 ARM 프로세서 기반 임베디드 리눅스 환경 에 구현하는 것을 목적으로 한다. 기존의 영상 개선 알고리즘 중에서 레티넥스는 역광 및 어두운 영상에 효과적이나 연산량이 많아 임베디드 시스템에서의 구현이 적합하지 못하다. 따라서 레티넥스와 동등한 영상 개선 효과를 갖으면서 연산량이 적어 임베디드 시스템에서 구현 가능한 영상 개선 알고리즘을 제안한다. 제안된 영상 향상 알고리즘은 HSV 색 모델로 변환한 다음 명도 성분과 채도 성분 영상에 각각 영상 생성 모 델과 감마 보정을 적용하여 구현하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 PXA255 ARM 프로세서에 최적화 과정을 통하여 연산량을 감소하였다. 정량 적인 방법과 정성적인 방법을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가 하였다. 평가 결과 연산량은 감소하였으나 밝기와 명도 대비를 향상시키는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.718-723
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• 2011

본 논문에서는 비젼 카메라를 이용한 비주얼 멀티 터치 입력 장치를 제안한다. 제안된 입력 장치는 비젼 카메라를 이용하므로 기존 스마트 폰에서 사용하는 터치 스크린 입력 장치에 비해 non-touch로 명령을 입력할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 제안된 장치는 컴퓨터 계산 시간이 짧아 실시간 구현이 가능하고, 카메라외에 다른 장치가 필요 없으므로 존재하는 입력장치보다 싸다는 장점이 있다. 이를 위해, 먼저, HSV 컬러 모델과 라벨링 방법을 이용한 영상 처리 알고리즘을 제안한다. 그 다음, 손이 움직이는 영역의 정확성을 개선하기위해, 기하학적인 특징점, 동심원, 칼만 필터에 기본한 움직임 인식 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 제안된 장치는 비디오 게임, 스마트 TV, 컴퓨터등을 원격으로 제어할 수 있음을 실험을 통해 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.93-100
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• 2005

본 연구는 신규 임상병리사로 하여금 보다 정확한 의사결정과 효율적인 교육에 이용할 수 있는 지식 및 내용 기반 의료 세균화상 검색 시스템을 설계 및 구현하는 것이다. 이를 위해, 먼저 알고리듬방식의 검색 이전에 경험적 지식을 바탕으로 세균동정단계 중 가장 빠른 경로를 탐색하여 원인균 동정에 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 룰 베이스를 근거로 유연성 있는 탐색경로를 설정하여 전체적인 추론을 수행한다. 다음으로, 색상 모델 중에서 HSV 컬러 모델을 이용하여 세균화상 중에서도 특히 세균화상으로부터 시각정보의 색상 특징 벡터를 추출할 수 있는 색상 특징 추출방법을 제안한다. 아울러 대용량 세균화상 데이터베이스를 기반으로 보다 빠른 검색 성능을 위해, 배지, 검체, 부서, 세균명과 같은 단순속성들에 대해서는 B+-트리, 세균화상에 대한 부가적인 설명 정보로부터 추출한 키워드들에 대해서는 역화일기법, 그리고 화상으로부터 추출한 고차원 색상 특징벡터에 대해서는 스캔-기반 필터링(Scan-Based Filtering:SBF) 기법을 결합한 통합 색인기법을 기술한다. 마지막으로 구현된 시스템은 시각적인 내용 자체의 정보와 지식을 이용하여 효과적으로 복잡한 세균화상을 검색 및 관리할 수 있는 가능성을 보인다. 아울러 구현한 지식 및 내-용기반 세균화상 검색 시스템을 통해 임상분야의 지식을 잘 구조화함으로써 초보적인 임상병리사의 학습기간을 현저히 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• KSBB Journal
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• 제26권1호
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• pp.87-91
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• 2011

Automatic counting of yeast cells in baker's yeast culture was tried using a conventional light microscope equipped with a pc camera. Relatively good binary image was obtained by using white LED as microscope light source, but uneven brightness distribution in original image hindered counting accuracy. A block binarization method using local thresholds proportional to local brightnesses was used to get improved binary images. The brightnesses of the blocks were expressed as the value component in HSV color model. Good quality binary images were obtained by binarization on $8{\times}6$ blocks of original images and connected-component labelling of the binarized images produced reliable counting results in the concentration range $1.4{\times}10^5/mL{\sim}1.4{\times}10^7\;cells/mL$.

• 수산해양교육연구
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• 제28권2호
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• pp.376-383
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• 2016

In this paper, the blue-green algae monitoring program of applying IoT(Internet of things) technologies is designed and implemented that can check out the status of the river's water quality in real time. The proposed system is to extract the image data from the camera of raspberry pi by an wireless network, and it is analyzed through the HSV color model. We measure the temperature using a DS18B20 1-wire temperature sensor. The extracted information of image data and temperature is then analyzed in C and Python programs for use with Raspberry Pi. The XML data in PHP program is made from the analyzed information and provides Web services. It also allows to refer the XML data using mobile devices.