A new video interpolation technique based on variable skip rate of video sequence is proposed in this paper. in the proposed technique. the determination whether a frame is skipped or not is done by the degree of motion complexity of the frame. If the motion complexity of a frame is low the frame is skipped. otherwise it is coded and transmitted. To determine the motion complexity of a frame a new technique using MEF (moving edge in frame),the set of pixels considered as moving edges in a frame. is introduced. In the course of decoding and interpolating of receiver., the motion field is segmented. For the purpose of dividing vector field morphological filtering is applied. Morphological filtering also used to smooth the boundaries between the changed and unchanged region. In the simulation results, the proposed technique shows higher quality and lower fluctuation of picture quality than the conventional techniques on conditioning of the same bit rate.
최근 드론의 활용이 여러 방면에서 급격하게 증가하고 있다. 드론은 원격으로 표적을 효율적으로 촬영할 수 있어 감시와 보안 시스템에 유용하다. 본 논문은 드론을 이용한 움직이는 차량을 검출하는 세 가지 방법을 연구한다. 배경 영상, 선행 프레임, 또는 이동 평균 프레임과 현재 프레임과의 감산 기법을 이용한 표적 검출을 비교한다. 프레임 감산 후 형태학적 필터링을 적용하여 검출률을 높이고 오보율을 감소시킨다. 또한 표적의 크기를 알고 있다는 가정 하에 영역크기 비교를 통하여 오경보 영역을 제거한다. 실험에서는 움직이는 3대의 자동차를 드론으로 촬영하여 앞서 제시한 방법에 따라 표적을 검출하고 각각 검출율과 오보율을 구하였다.
본 논문에서는 형태학적 처리와 에지 가반 영역 분할을 이용해 환경변화에 강인한 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 매 프레임마다 가장 적절한 임계값을 적용시키기 위해 적응적 임계값을 사용하고 투사변환을 통해 영상의 왜곡을 보정한다. 이 후, 관심영역을 지정하고 에지를 검출해 실시간적으로 차선을 검출한다. 형태학적 처리의 유무에 따른 차선 검출 정확도와 연산 속도를 비교한다. 실험 결과 제안한 알고리즘을 통해 98.8%의 차선 검출율과 프레임 당 36.72ms의 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
본 연구는 조선시대 읍치로부터 성장한 지방 소도읍의 하나인 고산을 대상으로 형태학적 개념과 연계하여 도시의 형성 발달과정에서 나타나는 형태구조와 도시평면 변화과정을 시계열적으로 분석해보고 시기별 형태특성을 도출해보고자 하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 고산의 도시형태 분석을 위하여 콘젠과 카니지아가 설정한 도시형태 분석개념을 토대로 형태구조, 도시평면, 경로체계, 개발규정선, 전이지대, 중심지구, 평면단위, 형태시기, 브레이크 포인트, 자투리필지, 유휴지, 사유화 등의 개념을 도입하였다. 고산현시대에 골격이 형성된 고산의 도시형태 변천과정에는 도시형태 형성-구시가(kernel)의 형태구조 해체 재편-중심지구(epidome district)의 형성 발달-확장형 충진-중심지구 확장 재편으로 이어지는 순환적 사이클이 존재하고 있다. 공공사업은 고산의 형태구조와 도시평면의 변화를 주도하는 요인으로 작용하였다. 초기 단계 고산의 형태적 변화과정에는 간선경로로서 구시가(kernel)을 관통하며 개설된 신작로(고산로)와 이를 연결하는 계획로가 중요한 영향을 미치고 있다. 신작로 개설을 계기로 T(십(十))자형 골격도로체계를 바탕으로 구시가의 대부분을 점유하고 있던 관아시설구역의 평면단위가 소블록 단위의 개방형 평면단위로 전이되었다. 이와 더불어 신작로와 시장 경계도로를 따라 상가가 들어서면서 선형의 평면단위를 지니는 노선상가와 시장이 어우러진 근대적 중심지구를 형성하게 되었다.
비디오내에서의 자막은 비디오 내용을 전달하는 중요한 역할을 수행한다. 기존의 자막 영 역 추출방법들은 잡음에 민감하여 배경에서 자막 영역의 추출이 어려웠다. 본 논문에서는 다중 프레임 병합과 영역 최소 사각형을 이용하여 스포츠 비디오에서 자막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 전처리과정으로서 명암 대비 스트래칭과 Othu Method를 이용하여 적응적 임계치를 추출할 수 있다. 다중 프레임 병합에 의하여 자막 프레임 구간을 추출하고, 자막 영역은 미디언 필터링, 형태학적 불림, 영역 레이블링, 후보 문자영역 필터링, 영역 최소 사각형 검출에 의하여 효율적으로 추출된다.
In this study, an optical imaging method was developed for the measurements of the sizes and velocities of droplets in sprays. Double-exposure single-frame spray images were captured by the imaging system. An image processing program was developed for the measurements of the sizes and positions of individual particles including separation of the overlapped particles and particle tracking and pairing at two time instants. To recognize and separate overlapping particles, the morphological method based on watershed segmentation as well as separation using the perimeter and convex hull of image was used consecutively. Better results in separation were obtained by utilization of both methods especially for the multiple or heavily-overlapped particles. The match probability method was adopted for particle tracking and pairing after identifying the positions of individual particles and it produced good matching results even for large particles like droplets in sprays. Therefore, the developed optical imaging method could provide a reliable way of analyzing the motion and size distribution of droplets produced by various sprays and atomization devices.
제한된 도로 여건 하에서 대중 교통 활성화를 위해 전용차로 운영을 위한 지능형 무인 관리 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학적 영상 처리 및 인식 기법을 적용하여 차량 검지 자동화 시스템을 연구하였다. 배경과 분리된 차량 객체 영상을 추출하였으며, 형태학적 골격을 분석하여 골격 히스토그램으로부터 차종 분류를 위한 새로운 유일 가중 골격 특징을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 차종 분류 알고리즘이 승용차, 트럭 등의 차종 인식에 효과적임을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 입력 비디오 시퀀스로부터 프레임 사이의 차를 이용한 움직임 영역과 움직임이 존재하지 않는 영역을 구분하여 적응적 경계간을 추출한다. 두 번째는 참조 배경영상과 적응적 경계값을 이용하여 움직임이 존재하는 영역으로부터 개략적 객체 분할을 수행하며, 분할된 이진영상에 형태학적 영역 병합 알고리즘을 적용하여 객체 병합을 수행하였다. 마지막으로 분할된 객체에 시공간 정보를 이용하여 객체에 임의의 ID를 할당하여 추적하였다. 카메라로부터 획득되어진 비디오 시퀀스를 이용한 실험에서 객체들의 분할 및 추적의 효율성과 시스템의 유용성을 확인하였다.
Plasmid pLEX3 isolated from the recombinant cosmid library of Zoogloea ramigera 115 was found to be responsible for the restoration of the rugose colony phenotype. To confirm the essential region responsible for the complementation, subclones were constructed from plasmid pLEX3 and transformed into mutant strain Z. ramigera 115SLR. The recombinant plasmids pLEX10 and pLEX11 were shown to complement the slime-forming property of Z. ramigera 115SLR. In a compositional analysis of the exopolysaccharides from Z. ramigera 115, Z. ramigera 115SLR, and Z. ramigera 115SLR harboring plasmid pLEX11, the exopolysaccharides showed a similar composition with glucose, galactose, and side chain groups. The complete nucleotide sequence of the 3.25kb genocim DNA insert in plasmid pLEX11 was determined and its analysis identified two open reading frames which could encode two proteins. The gene products derived form the two open reading frames were confirmed by and in vivo transcription using a T7-RNA polymerase. The ORF1 produced a 30 kDa protein, whereas the ORF2 was found responsible for the complementation of the morphological mutation and produced a 14 kDa protein. An in vivo gene expression of plasmid pTEX10 showed another open reading frame encoding a 50 kDa protein. The gene products form ORF1 and ORF2 are regarded as novel proteins which do not show any homology with other proteins.
제한된 구역내의 고정(static)된 감시 카메라를 통해 입력된 영상 데이터에 대해 움직임이 있는 물체를 검출하기 위해서는 주위 잡음(noise)에 대한 민감성(sensitivity)과 상황변화에 대해 대처할 수 있는 강인한 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 잡음이나 갑작스런 상황의 변화에 적절히 대응하여 움직임 물체를 추출하고 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 초기 배경 모델(background model) 영상에 의해서 입력되는 영상 내에 이동 물체가 존재할 경우 각 화소의 주변의 변화를 고려하여 움직임 영역을 검출하였다. 움직임 영역의 화소들의 잡음 제거를 위해 형태학적 필터(morphological filter)를 사용하였고, 8-연결 성분 표시(connected component labeling)에 의해 개별적인 물체의 움직임을 검출하였다. 마지막으로 다양한 환경과 모델에 따른 실험결과와 통계적인 분석을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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