KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2606-2626
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2022
In this paper, a unmanned aerial vehicle (UAV) access deployment algorithm is proposed, which is based on an improved virtual force model to solve the poor coverage quality of UAVs caused by limited number of UAVs and random mobility of users in the deployment process of UAV base station. First, the UAV-adapted Harris Hawks optimization (U-AHHO) algorithm is proposed to maximize the coverage of users in a given hotspot. Then, a virtual force improvement model based on user perception (UP-VFIM) is constructed to sense the mobile trend of mobile users. Finally, a UAV motion algorithm based on multi-virtual force sharing (U-MVFS) is proposed to improve the ability of UAVs to perceive the moving trend of user equipments (UEs). The UAV independently controls its movement and provides follow-up services for mobile UEs in the hotspot by computing the virtual force it receives over a specific period. Simulation results show that compared with the greedy-grid algorithm with different spacing, the average service rate of UEs of the U-AHHO algorithm is increased by 2.6% to 35.3% on average. Compared with the baseline scheme, using UP-VFIM and U-MVFS algorithms at the same time increases the average of 34.5% to 67.9% and 9.82% to 43.62% under different UE numbers and moving speeds, respectively.
본 논문에서는 특징점 기반 색상 보정을 통한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 갖게 된다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상 간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법(Gauss-Newton circulation algorithm)으로 추정한다. 또한 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정한다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 개선되고 bit rate 는 14% 정도 감소되는 성능을 확인하였다.
GPS(Global Positioning System)는 미국에서 군사목적으로 이용하기 위해 개발된 위치측정 시스템으로, 현재는 우리나라를 포함한 각 국에서 군용뿐만 아니라 민간에도 유용하게 쓰이고 있다. 하지만 GPS는 위성으로부터 지면에 도달하는 신호의 세기가 매우 약해서 전파방해신호(Jamming Signal)에 약하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 수신된 GPS 신호에 협대역의 전파방해 신호가 존재한다고 가정하고, 새로운 협대역 전파방해신호 제거 알고리즘을 제안한다. 우선, GPS 수신기에서 수신한 신호를 FFT를 이용하여 주파수 성분으로 표현하며, FFT로 인하여 발생하는 Spectral Leakage의 영향을 줄이기 위하여 Blackman-Harris window를 적용한다. Blackman-Harris window의 주파수 응답을 형태를 이용하여, 가장 큰 파워를 가지는 주파수 성분을 찾고 그 주변으로 일정한 개수의 성분을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 주로 쓰일만한 128~512포인트의 FFT를 사용할 시에 고정적으로 최대값 주변의 42개의 성분을 제거하는 것이 가장 최적임을 알 수 있었다.
영상 기하보정은 여러 가지 데이터의 조합으로부터 얻어질 수 있는 영상 분석 작업에 매우 중요한 전처리 과정 중 하나다. 본 연구는 최근 평면 영상간 기하보정에 많이 사용하고 있는 SIFT 기법을 적용하여, 다양한 해상도를 가진 위성영상의 자동 기하보정을 수행하는데 초점을 맞추고 있다. 2차원 영상의 조건을 만족하기 위해 기복변위의 영향이 상대적으로 적은 중 저해상도 위성영상의 기하보정을 수행하였으며, 다양한 해상도 영상을 조합함으로써 공간해상도의 차이를 보이는 영상의 기하보정에 SIFT 기법을 적용할 수 있는지를 실험하였다. 결과를 통해, SIFT 기법이 기존의 상관계수를 이용하여 특징점의 정합을 수행하는 방법에 비해 높은 정합률을 나타냈으며, 추출된 정합쌍을 자동 영상 기하보정에 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
일반적인 영상 검색의 경우 질의 영상과 같은 영상 또는 최대한 유사한 영상을 결과로써 보여주게 되는데 회전 영상의 경우에는 일반적인 영상 검색 방법들의 성능이 현저하게 떨어지는 경향이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 회전 영상에 대해서도 검색 성능이 우수하도록 하기 위해 질의 영상과 DB 영상에 대해 Harris Corner Detector 알고리즘을 통해 특징점을 구하고, 그 특징점을 토대로 Principal Components Analysis 알고리즘을 이용해 물체의 주축을 구하여 회전 불변 상태의 영상으로 전환한다. 제안한 기법은 Wang의 원본 1000장의 영상과 $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, $135^{\circ}$, $180^{\circ}$로 회전된 총 6000 장의 지름이 256 크기인 자연 영상을 가지고 실험한 결과, 기존의 기법과 비교하였을 때 회전 영상에 대해서도 우수한 검색 성능을 보였다.
This paper treats the DIS (Digital Image Stabilization) problem subject to base motions such as translation, rotation and zoom. For the local motion estimation from a raw image, the Harris corner detection algorithm is exploited to extract feature points, and comparing those of consecutive images, the zoom ratio (scale factor) is computed. For the global motion estimation, an equivalent model is derived to account for a 3-dimensional composite motion from which the center point and Euler angle can be determined. Finally, the motion compensation follows. To show the effectiveness of the present DIS scheme, experimental results for synthetic images are illustrated.
Kim , Hyun-Sool;Shin, Dae-Kyu;Chung , Tae-Yun;Park , Sang-Hui
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제12D권1호
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pp.7-11
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2002
In this study, fur the shape-based image retrieval, a method using local differential invariants is proposed. This method calculates the differential invariant feature vector at every feature point extracted by Harris comer point detector. Then through vector quantization using LBG algorithm, all feature vectors are represented by a codebook index. All images are indexed by the histogram of codebook index, and by comparing the histograms the similarity between images is obtained. The proposed method is compared with the existing method by performing experiments for image database including various 1100 trademarks.
본 논문에서는 기준영상과 탐색영상 사이의 대응되는 특징 점을 정합 하는 알고리즘을 제안한다. 두 영상에서 특징 점을 찾기 위하여 Harris의 코너 점 검출기를 사용하였다. 기준영상의 각 특징 점에 대해, 정규상관계수가 임계치 이상인 탐색영상의 특징 점들로 후보 정합 점을 구한다. 최종적으로 동적 프로그래밍을 사용하여 후보 정합 점들 중에서 대응되는 특징 점을 구한다. 실험으로 인위적인 영상과 실제 영상에서 특징 점을 정합 하는 결과를 보였다.
최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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