• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제8권9호
• /
• pp.3177-3195
• /
• 2014

In many moving object detection problems of an aerial video, accurate and robust stabilization is of critical importance. In this paper, a novel accurate image alignment algorithm for aerial electronic image stabilization (EIS) is described. The feature points are first selected using optimal derivative filters based Harris detector, which can improve differentiation accuracy and obtain the precise coordinates of feature points. Then we choose the Delaunay Triangulation edges to find the matching pairs between feature points in overlapping images. The most "useful" matching points that belong to the background are used to find the global transformation parameters using the projective invariant. Finally, intentional motion of the camera is accumulated for correction by Sage-Husa adaptive filtering. Experiment results illustrate that the proposed algorithm is applied to the aerial captured video sequences with various dynamic scenes for performance demonstrations.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제17D권1호
• /
• pp.59-66
• /
• 2010

기존의 OCR 엔진은 보정된 환경에서 읽혀진 서류 영상에 맞게 설계되어있다. 스마트 폰을 비롯한 검정 화면 거리가 보정되지 않은 기기에서 읽혀진 영상에서는 삼차원 원근 투시에 의한 찌그러짐 또는 곡면상에서의 찌그러짐 등이 핵심적인 문제점들로 여겨진다. 휴대용 단말기에서 읽혀진 영상들에서의 OCR 기능에 대한 요구가 증가일로에 있는 시점에서, 본 논문에서는 문제점들을 세 가지로 구분하고 - 회전에 무관한 문자 영역 추출, 폰트 등의 크기에 무관한 문자 선 영역 추출, 3차원 매핑 이론 - 이를 해결하기위한 방법을 제시하였다. 이러한 방법론을 통합하여 카메라 영상 위에서의 OCR을 개발하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.112-119
• /
• 2009

본 논문에서는 옥외 환경에 강인한 영상 감시알고리듬을 구현하는 과정을 기술하였다. 옥외 감시시스템의 어려운 처리 과정들 중 하나는 배경화면을 효과적으로 갱신하는 것이다. 배경 영상에는 건물, 나무들, 이동하는 구름 및 기타 다른 물체들의 그림자를 포함하기 때문에. 시간과 조명광에 따라 변화한다. 이는 옥외에서의 감시시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 배경 영상을 효과적으로 갱신하기 위해 적응 혼합 가우시안 필터와 컬러불변성을 화소레벨에서 적용하여 옥외에서도 강인한 영상 감시알고리듬을 제안하였다. 그 결과, 다양한 그림자가 있는 옥외에서 움직이는 대상 물체를 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.75-87
• /
• 2011

본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 기존의 훈련지역 선정과 같은 사용자 개입 없이, 영상의 다중분광 및 색상 불변 특정 정보를 통합한 영역기반 건물 추출 방법론을 개발하고, 이를 IKONOS와 QuickBird 영상에 적용하여 개발된 방법의 효용성을 평가하는데 목적이 있다. 이를 위해 우선 영상을 시드기반 영역확장기법인 MSRG기법을 이용하여 분할한 후, 건물 추출의 편의성을 높이기 위한 전처리 과정의 일환으로 분할된 영상에서 식생과 그림자 객체를 자동으로 탐지하여 제거하였다. 객체단위의 건물 추출을 위해 다중분광 및 색상 불변 특정 정보가 통합된 영역 병합 과정을 통해 식생과 그림자 객체가 제거된 분할영역에 대하여 영역 병합을 수행하였고, 최종적으로 병합된 분할영역의 형상 특징 정보를 이용하여 건물 영역을 추출하였다. 또한 보다 완전성 높은 건물 추출을 위해 일반화 기법을 이용하여 추출된 건물의 외곽선을 단순화하였다. 실험 결과, 대상지역 모두에서 80% 이상의 건물탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 건물 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.670-678
• /
• 2014

본 논문에서는 방사선 영상에서의 영역에 대한 임의의 조합 및 푸리에 기술자를 이용한 물체 검색 방법을 제안한다. 영상에서의 물체 인식에 있어 폐색 현상은 가장 문제가 된다. 하지만 방사선 영상에서는 다른 객체에 의해 폐색되는 현상이 발생하지 않는 이점이 있다. 이는 방사선 영상은 객체를 투과하는 방사선 양을 표현하기 때문이다. 이러한 방사선 영상의 특성을 고려할 때 객체를 찾는 과정에서 모양 기반의 기술자를 사용하는 것은 매우 효과적일 수 있다. 제안된 객체 추출 방법은, 영역 분할, 분할된 영역의 모든 경우의 수에 대한 조합 수행, 조합된 영역과 모델 영상과의 비교, 이렇게 세 단계로 구성된다. 또한 모델과의 비교 이전에 예상 가능한 불필요한 연산을 조합 과정에서 제거하였다. 모델과의 비교에 있어 회전과 이동에 강인한 푸리에 기술자를 이용하였다. 또한 크기 변화에 강인하기 위해 정규화 과정을 적용하였다. 최종적으로 제안된 방법을 통한 객체 추출 성능을 실험을 통해 확인하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.231-238
• /
• 2017

Detecting small infrared targets from the low-SCR images at a long distance is very hard. The previous Local Contrast Method (LCM) algorithm based on the human visual system shows a superior performance of detecting small targets by a background suppression technique through local contrast measure. However, its slow processing speed due to the heavy multi-scale processing overhead is not suitable to a variety of real-time applications. This paper presents a lightweight real-time small target detection algorithm, called by the Improved Selective Local Contrast Method (ISLCM), to reduce the scale-invariant computational overhead. The proposed ISLCM applies the improved local contrast measure to the predicted selective region so that it may have a comparable detection performance as the previous LCM while guaranteeing low scale-invariant computational load by exploiting both adaptive scale estimation and small target feature feasibility. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce its computational overhead considerably while maintaining its detection performance compared with the previous LCM.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제34권5호
• /
• pp.1639-1644
• /
• 2014

SAR 센서는 마이크로파를 이용한 능동센서로 기상조건에 상관없이 영상을 취득할 수 있다는 장점이 있어, 국토관리 및 재해 모니터링 등에 활발히 활용되고 있다. 주기적으로 취득되는 SAR 영상을 효과적으로 활용하기 위해서는 자동화된 영상 정합기법이 필요하지만 영상의 촬영 시간 및 기하에 따라 다른 양상의 기하조건을 가진 취득됨에 따라 충분한 정합 정확도를 기대하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 기울기 속성을 추가한 MI (Mutual Information) 기법과 FMT (Fourier-Mellin Transform)기법, SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 임의의 변위와 회전 공차를 적용하고, 해상도를 변화시킨 TerraSAR-X 영상에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 비교 결과, MI 기법의 경우엔 서로 상이한 기하에서 촬영된 영상에 적용하였을 때에도 일정 크기의 영상소가 다수 분포할 경우 0~2 픽셀 수준의 정확도를 지닐 수 있는 반면, FMT 기법의 경우에는 같은 사물에 대해서도 그 영상소 값이 서로 상이하여 정합 오차가 수십에서 수백 픽셀로 나타났다. 또한 SIFT 기법의 경우에도 영상 정합을 위한 공액점의 정확도가 0~17 % 수준으로 매우 낮아 서로 상이한 기하조건으로 취득된 SAR 영상에 적용이 어려울 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.972-978
• /
• 2009

본 논문은 색 일관성을 달성하기 위해 $\chi$-색도 공간에서 고유벡터를 이용하여 본질 영상의 획득에 중대한 영향을 미치는 불변 방향을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 우선 영상을 Finlayson 등이 제안한 방법을 활용하여 $\chi$-색도 공간으로 변환한다. 두 번째로, 불변 방향에 영향을 줄 수 있는 잡음 같은 낮은 빈도를 갖는 데이터들을 제거한다. 세 번째로, 주축 방향과 일치하는 불변 방향을 검출하기 위해, 위 단계에서 추출된 데이터들로부터 가장 큰 고유값에 해당하는 고유벡터를 계산한다. 마지막으로, 검출된 불변 방향을 사용하여 복원함으로써, 본질 영상을 획득한다. 실험 영상은 Barnard 등이 사용한 영상 데이터들 중 일부를 사용하였고, 불변 방향의 검출 성능은 엔트로피 최소화 기법과 비교되었다. 실험 결과, 제안한 기법은 기존 기법에 비해 표준편차가 낮아 불변 방향이 일정하게 검출되었으며, 시간적 측면에서 기존의 기법에 비해 3배 이상 효율적이었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권9호
• /
• pp.3782-3796
• /
• 2020

A three-dimensional (3D) reconstruction is an important research area in computer vision. The ability to detect and match features across multiple views of a scene is a critical initial step. The tracking matrix W obtained from a 3D reconstruction can be applied to structure from motion (SFM) algorithms for 3D modeling. We often fail to generate an acceptable number of features when processing face or medical images because such images typically contain large homogeneous regions with minimal variation in intensity. In this study, we seek to locate sufficient matching points not only in general images but also in face and medical images, where it is difficult to determine the feature points. The algorithm is implemented on an adaptive threshold value, a scale invariant feature transform (SIFT), affine SIFT, speeded up robust features (SURF), and affine SURF. By applying the algorithm to face and general images and studying the geometric errors, we can achieve quasi-dense matching points that satisfy well-functioning geometric constraints. We also demonstrate a 3D reconstruction with a respectable performance by applying a column space fitting algorithm, which is an SFM algorithm.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제35S권6호
• /
• pp.81-87
• /
• 1998

본 논문에서는 얼굴 영상간의 위상 차를 이용하여 얼굴을 인식하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 KLT(Karhunen-Loeve transform)를 이용하여 복구가 가능하도록 영상을 압축하고, 계산량도 줄였다. 압축된 학습 대상 영상을 미리 제안된 시스템에서 학습시킨 후, 인식 대상 얼굴 영상을 압축시킨다. 압축된 영상과 기존의 학습된 얼굴영상들과의 위상차를 구하고 이 위상차에 여현 함수를 적용하여 그 값이 최대가 되는 얼굴로 인식하도록 하였다. 두 얼굴 영상의 위상차는 벡터 내적방법에 의해 구하여지며, 이를 이용하면 기존의 학습방법을 이용하는 시스템보다 계산이 간단하고 처리시간도 빠르다. 또한 영상간 규준화된 위상차는 조명 및 회전에 불변인식이 가능하고, 여현 함수의 적용으로 이동에도 어느정도 불변인식이 가능하다. 그리고 연결웨이트에는 영상에 대한 정보를 그대로 갖고 있어서, 기존의 신경망과 같은 전체적인 재학습을 하지 않고도 새로운 영상만을 추가학습이 가능하므로 확장학습이 용이하다. 각각 10가지 얼굴영상을 갖는 40 명의 ORL 얼굴영상에 실험한 결과, 인식률이 기존의 방법과 비슷한 8% 오차범위 내에서 학습시간이 PC에서도 수 분밖에 안 걸리는 빠른 얼굴인식이 가능함을 확인하였다.