• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.395-402
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• 2005

칼라 교통 영상열에서의 물체 추출을 위해 우선 MOG(Mixture of Gaussians)에 기반한 배경차이 방법을 이용한다. 추출한 물체에는 그림자가 포함되어 있을 수 있다. 이 그림자로 인해 물체의 정확한 위치를 찾기 힘들고 때에 따라서는 옆의 물체와 붙어 버릴 수도 있다 그림자 제거를 위한 여러 가지 방법이 제안되었다. 기존 연구는 대개 칼라나 텍스쳐 성분이 그림자 밑에 유지되고 있는 것으로 가정하였으며 이 가정이 성립하지 않는 경우에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이 가정이 성립하지 않는 경우에도 견고하게 그림자를 제거하는 방법을 제안하였다. 우선 색정보에 기반하여 그림자 화소 후보를 추출하고 전체 물체 크기에 대한 그림자 화소수의 비율을 계산한다. 비율이 적절하면 그림자 화소 후보를 제거하고, 과도하면 예전 제거 기록을 가지고 있는 history way를 활용하여 그림자를 제거한다. 제안된 방법을 실제 칼라 교통 영상열에 적용하여 좋은 결과를 얻었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.177-182
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• 2004

This study presents the application of aerial photographs and KOMPSAT-1 Electro-Optical Camera(EOC) imagery in detecting the change of an urban area that has been rapidly growing. For the study, we used multi-time images which were acquired by two different sensors. For all of the images, the coordinate reference system and scale were first made identical through the 1st and 2nd geometric corrections and then image resampling were carried out to spatial resolution of 7m to detect changes under the same conditions. The Image Differencing was employed as a change detection technique. It was confirmed to be able to detect the changes of terrestrial surface like building, structure and road features from aerial photos and KOMPSAT EOC images with single band. The changes could be detected to some extent with the images acquired from different kinds of sensors as well as the same kinds of sensors.

• 대한공간정보학회지
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• 제3권2호
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• pp.151-158
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• 1995

Change detection기법은 영상에서 차이를 알아내기 위하여 가장 많이 사용되는 방법이며 다양한 영상환경에 사용된다. 수치지형모델과 수치영상은 같은 수치격자데이타 구조를 가지므로 Change detection기법을 수치지형모델에 적용할 측량결과의 표고데이타를 불규칙삼각형(TIN)으로부터 격자구조로 변환하고 수치지형모델화하여 구조물의 변형지점을 찾는데 사용함으로 많은 소모성 자재와 인력을 줄일 수 있었다. 그 결과를 가시화하여 건물의 변형이 발생한 지점과 변형향을 수치적으로 나타낼 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권1호
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• pp.13-21
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• 2004

The usefulness of the multi-temporal satellite image to monitoring the vegetation recovery process after forest fire was tested. Using multi-temporal Landsat TM and ETM＋data, NDVI and NBR changes over times were analyzed. Both NDVI and NBR values were rapidly decreased after the fire and gradually increased for all forest type and damage class. However, NBR curve showed much clearer tendency of vegetation recovery than NDVI. Both indices yielded the lowest values in severely damaged red pine forest. The results show the vegetation recovery process after forest fire can detect and monitor using multi-temporal Landsat image. NBR was proved to be useful to examine the recovering and development process of the vegetation after fire. In the not damaged forest, however the NDVI shows more potential capability to discriminate the forest types than NBR..

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.206-211
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• 2011

본 논문에서는 Gaussian 혼합모델을 이용한 영상기반 화재검출 알고리즘을 제안한다. CCTV로부터 입력되는 영상으로부터 배경영상을 추출한 후 입력영상과 배경영상간의 차신호로부터 전경영상을 분리한다. 분리된 전경영상은 배경영상에 대하여 변화가 생긴 후보영역으로 간주하고 후보영역에 대하여 Gaussian 혼합모델 기법을 적용하여 연기 또는 화염의 특성을 갖는 영역을 화재로 인식한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 화재검출 알고리즘이 실내에서의 화염 및 연기를 검출할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.149-156
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• 2019

The existing subtract image based intrusion detection system for CCTV digital images has a problem that it can not distinguish intruders from moving backgrounds that exist in the natural environment. In this paper, we tried to solve the problems of existing system by designing real - time intrusion detection system for CCTV digital image by combining subtract image based intrusion detection method and background learning artificial neural network technology. Our proposed system consists of three steps: subtract image based intrusion detection, background artificial neural network learning stage, and background artificial neural network evaluation stage. The final intrusion detection result is a combination of result of the subtract image based intrusion detection and the final intrusion detection result of the background artificial neural network. The step of subtract image based intrusion detection is a step of determining the occurrence of intrusion by obtaining a difference image between the background cumulative average image and the current frame image. In the background artificial neural network learning, the background is learned in a situation in which no intrusion occurs, and it is learned by dividing into a detection window unit set by the user. In the background artificial neural network evaluation, the learned background artificial neural network is used to produce background recognition or intrusion detection in the detection window unit. The proposed background learning intrusion detection system is able to detect intrusion more precisely than existing subtract image based intrusion detection system and adaptively execute machine learning on the background so that it can be operated as highly practical intrusion detection system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.768-788
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• 2021

The reversible data hiding technique safely transmits secret data to the recipient from malicious attacks by third parties. In addition, this technique can completely restore the image used as a transmission medium for secret data. The reversible data hiding schemes have been proposed in various forms, and recently, the reversible data hiding schemes based on interpolation are actively researching. The reversible data hiding scheme based on the interpolation method expands the original image into the cover image and embed secret data. However, the existing interpolation-based reversible data hiding schemes did not embed secret data during the interpolation process. To improve this problem, this paper proposes embedding the first secret data during the image interpolation process and embedding the second secret data into the interpolated cover image. In the embedding process, the original image is divided into blocks without duplicates, and the maximum and minimum values are determined within each block. Three way searching based on the maximum value and two way searching based on the minimum value are performed. And, image interpolation is performed while embedding the first secret data using the PVD scheme. A stego image is created by embedding the second secret data using the maximum difference value and log function in the interpolated cover image. As a result, the proposed scheme embeds secret data twice. In particular, it is possible to embed secret data even during the interpolation process of an image that did not previously embed secret data. Experimental results show that the proposed scheme can transmit more secret data to the receiver while maintaining the image quality similar to other interpolation-based reversible data hiding schemes.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권7호
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• pp.576-585
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• 2014

본 논문에서는 소형무인항공기용 이동표적 표시기법(MTI, Moving Target Indication)에 대한 기술 동향분석을 하였다. MTI는 크게 이미지 정렬과 차영상 오류보정 단계로 구성되는데 이중 이미지 정렬 기법에는 매개변수방식과 비매개변수방식이 있으며 본 논문에서는 매개변수방식을 사용한 이용한 MTI에 초점을 맞췄다. 소형무인항공기의 경우, 저고도 운용에 의한 시차문제가 발생하는데 이를 보정하기 위해서 등극기하학이 사용된다. MTI의 성능을 향상시키기 위한 관련기법들도 살펴보았으며 향후 발전방향을 제시하였다.

• 산업공학
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• 제14권1호
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• pp.95-105
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• 2001

Previous work measurement methods need much time and effort of time study analysts because they have to measure required time through direct observations. In this study, we propose a method which efficiently measures standard times without involvement of human analysts using digital image processing techniques. This method consists of two main steps: motion representation step and cycle segmentation step. In motion representation step, we first detect the motion of any object distinct from its background by differencing two consecutive images separated by a constant time interval. The images thus obtained then pass through an edge detector filter. Finally, the mean values of coordinates of significant pixels of the edge image are obtained. Through these processes, the motions of the observed worker are represented by two time series data of worker location in horizontal and vertical axes. In the second step, called the cycle segmentation step, we extract the frames which have maximum or minimum coordinates in one cycle and store them in a stack, and calculate each cycle time using these frames. In this step we also consider methods on how to detect work delays due to unexpected events such as operator's escapement from the work area, or interruptions. To condude, the experimental results show that the proposed method is very cost-effective and useful for measuring time standards for various work environment.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.721-740
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• 2019

영상처리 분야에서 중요한 분야인 잡음 제거는 통계적인 접근이 필요하지만 잡음에 대한 특정한 분포를 가정하기 어려우며 지역적 특징을 반영하는 공간 필터는 소표본에 해당하므로 모수적인 방법으로 접근할 수 없다. 1차 영상 미분과 2차 영상 미분은 영상에 포함된 잡음 수준에 따라 확연한 차이를 보이며 캐니 에지 검출기를 사용하면 보다 명확히 알 수 있다. 잡음 수준을 통계적으로 확인하고자 Fligner-Killeen 검정을 진행하고 붓스트랩 방법을 사용하였으며 추정된 잡음의 수준을 베타분포의 누적분포함수를 이용하여 0과 1사이의 값을 갖도록 하였다. 본 연구에서는 영상에 포함된 잡음 수준을 고려하는 잡음 제거 알고리즘을 제시하고자 한다.