In this paper, a motion estimation module is made with ADSP-21020 based on MPEG-2 which is an international standard for moving picture compression. And, the block matching algorithm used as motion estimation method is easy for an hardware implementation. The ADSP-21020 of Analog Device is used for a main control processor. We used three block matching method (exhaustive search method, 2D-logarithmic search method, three step search method) for software simulation and implemented the three step search method to hardware. For the test of the estimation module, we used ping pong image sequences and mobile and calendar image sequences.
Object Tracking is a technique for tracking moving objects over time in a video image. Using object tracking technique, many research are conducted such a detecting dangerous situation and recognizing the movement of nearby objects in a smart car. However, it still remains a challenging task such as occlusion, deformation, background clutter, illumination variation, etc. In this paper, we propose a novel deep visual object tracking method that can be operated in robust to many challenging task. For the robust visual object tracking, we proposed a Convolutional Neural Network(CNN) which shares weight of the convolutional layers. Input of the CNN is a three; first frame object image, object image in a previous frame, and current search frame containing the object movement. Also we propose a method to consider the motion of the object when determining the current search area to search for the location of the object. Extensive experimental results on a authorized resource database showed that the proposed method outperformed than the conventional methods.
본 연구는 내용 기반 이미지 검색 관련한 기존의 이미지 검색 방식에 관한 고찰을 통하여 이미지 검색의 한계점을 살펴보고, 보다 효율적인 내용기반의 이미지 검색을 위한 사용자용 인터페이스와 이미지 속성 활용 방법에 대하여 제안 하고자 한다. 현재 이미지 검색에 관련된 대부분의 연구들은 내용기반을 위주로 연구가 진행되고 있으며, 대표적으로는 이미지의 색상, 질감, 모양, 전체적인 이미지 형태를 기준으로 검색을 시도하고 있다. 하지만 여러 가지 기술적 한계로 인하여 만족할 만한 검색결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 내용기반 이미지 검색과 종래의 키워드 검색 방식을 적용한 새로운 검색방식을 제안하였다. 이는 이미지 내에 텍스트로 속성을 부여하는 방법과, 이미지 내의 속성정보들을 키워드화 하여 검색에 활용함으로써 이미지를 빠르게 검색하는 방법에 대한 것이다. 또한 인터넷상에서의 질의어 생성을 위한 사용자 인터페이스용 시뮬레이션과 이미지 속성을 기반으로 한 검색 시스템개발 시 활용할 수 있는 분야로 인터넷 쇼핑몰의 의류상품 검색을 중심으로 설명 하였다. 본 연구로 인해 인터넷 쇼핑몰에서 새로운 구매유형이 추가될 수 있고, 유사 이미지 검색 분야의 발전에 기여할 것이다.
본 논문에서 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 회전시켜 취득한 비디오 시퀀스로부터 파노라마 영상을 구성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 비디오 시퀀스 중에서 실제로 사용할 프레임을 자동으로 선택하는 단계와 파노라마 영상을 구성하는 모자이킹 단계로 나누어진다. 파노라마 영상을 구성하는데 필요한 프레임은 연속된 프레임 간의 중첩 비율 정보를 이용한 보간 검색을 통해 선택된다 이 방법은 카메라의 속도에 상관없이 적절한 프레임을 고속으로 검색할 수 있다. 모자이킹 단계에서는 4쌍의 특징점을 사용하는 사영 변환식(projective transform)을 이용한다. 기존의 연구에서는 특징점을 화소 기반의 정보만을 이용하여 추출하였지만, 본 논문에서 제안한 방법은 특징점의 위치까지 고려하여 사영 변환식의 정확도를 높였다. 제안한 방법은 다양한 영상 시퀀스에 적용하여 실험하였고, 그 결과 모든 영상에 대해서 좋은 화질의 파노라마 영상을 생성하였다.
In this paper, w epropose a fast fractal coding method based on correlation coefficients of subblocks in input image. In the proposed method, domain pool is selected based on correlation analysis of input image and the isometry transform for each block is chosen based on the IFS method. To investigate the performance of the proposed method, we compared image quality and encoding time with full search PIFS method and jacquin's PIFS method. Experimental results show that proposed method yields nearly the same performance in PSNR, and its encoding time is reduced for images size of 512*512 compared with full search PIFS method and jacquin's PIFS method.
This paper describes CAD tools for the construction of image database in IC chip analysis CAD system. For IC chip analysis by high-resolution microscopy, the image database is essential to manage more than several thousand images. But manual database construction is error-prone and time-consuming. In order to solve this problem, we develop a set of CAD toos that include image grabber to capture chip images, image editor to make the whole chip image database from the grabbed images, and image divider to reconstruct the database that consists of evenly overlapped images for efficient region search. we also develop an interactive pattern matching method for user-friendly image editing, and a heuristic region search method for fast image division. The tools are developed with a high-performance graphic hardware with JPEG image comparession chip to process the huge color image data. The tools are under the field test and experimental resutls show that the database construction time can be redcued in 1/3 compared to manual database construction.
다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다.
This dissertation proposes a global search and a local search method to track the object in real-time. The global search recognizes a target object among the candidate objects through the entire image search, and the local search recognizes and track only the target object through the block search. This dissertation uses the object color and feature information to achieve fast object recognition. Finally we conducted an experiment for the object tracking system based on a pan/tilt structure.
This paper suggests a method of automatic clustering to search of relevant digital photos using geo-coded information. The provided scheme labels photo images with their corresponding global positioning system coordinates and date/time at the moment of capture, and the labels are used as clustering metadata of the images when they are in the use of retrieval. Experimental results show that geo-location information can improve the accuracy of image retrieval, and the information embedded within the images are effective and precise on the image clustering.
Aiming at infrared thermal images with different buried depth defects, we study a variety of image segmentation algorithms based on the threshold to develop global search ability and the ability to find the defect area accurately. Firstly, the iterative thresholding method, the maximum entropy method, the minimum error method, the Ostu method and the minimum skewness method are applied to image segmentation of the same infrared thermal image. The study shows that the maximum entropy method and the minimum error method have strong global search capability and can simultaneously extract defects at different depths. However none of these five methods can accurately calculate the defect area at different depths. In order to solve this problem, we put forward a strategy of "divide and conquer". The infrared thermal image is divided into several local thermal maps, with each map containing only one defect, and the defect area is calculated after local image processing of the different buried defects one by one. The results show that, under the "divide and conquer" strategy, the iterative threshold method and the Ostu method have the advantage of high precision and can accurately extract the area of different defects at different depths, with an error of less than 5%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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