• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.103-112
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• 2008

사실적인 컴퓨터 애니메이션 제작 시 종종 모션 캡쳐 기술이 사용된다. 모션 캡쳐 기술은 대상체의 운동을 측정해서 모델링한 운동 렌더링 결과를 그래픽스로 표현한다. 본 논문에서는 카메라를 사용해서 얻어진 2차원 영상 정보로부터 대상체의 3차원 운동을 측정하여 모델링하는 영상 기반 운동 렌더링 문제를 다룬다. 기존의 영상 기반 운동 렌더링 알고리즘은 계산량이 너무 많거나 정확도가 떨어지는 등의 단점이 있었다. 첫 번 째 단점은 장편 애니메이션 제작시 제작 시간이 너무 길어서 문제가 되고, 두 번 째 단점은 사실적인 애니메이션 구현시 사실감이 저하되는 문제를 야기 시킨다. 이와 같은 기존 방식의 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 계산량이 적고 정확도가 높은 영상 기반 운동 렌더링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식에서는 계산량이 적은 증분형 운동렌더링 알고리즘을 최적제어 이론의 시각에서 분석하여 정확도를 향상시키도록 개조한다. 본 방식을 광학식 모션 캡쳐 기술에 적용할 경우 표시자(marker)의 부착 없이도 모션 캡쳐가 가능하다는 부가적 인 장점 또한 얻을 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제21권10호
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• pp.1551-1560
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• 1997

This study is devoted to the detection of the 3-dimensional point obstacles on the plane by using accumulated scan line images. The proposed accumulating only one scan line allow to process image at real time. And the change of motion of the feature in image is small because of the short time between image frames, so it does not take much time to track features. To obtain recursive optimal obstacles position and robot motion along to the motion of camera, Kalman filter algorithm is used. After using Kalman filter in case of the fixed environment, 3-dimensional obstacles point map is obtained. The position and motion of moving obstacles can also be obtained by pre-segmentation. Finally, to solve the stereo ambiguity problem from multiple matches, the camera motion is actively used to discard mis-matched features. To get relative distance of obstacles from camera, parallel stereo camera setup is used. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are carried out by a small test vehicle.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권2호
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• pp.366-385
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• 2013

In this paper, we propose a compressed sensing (CS) based Wyner-Ziv (WZ) codec using motion-aligned auto regressive model (MAAR) based side information (SI) extrapolation to improve the compression performance of low-delay distributed video coding (DVC). In the CS based WZ codec, the WZ frame is divided into small blocks and CS measurements of each block are acquired at the encoder, and a specific CS reconstruction algorithm is proposed to correct errors in the SI using CS measurements at the decoder. In order to generate high quality SI, a MAAR model is introduced to improve the inaccurate motion field in auto regressive (AR) model, and the Tikhonov regularization on MAAR coefficients and overlapped block based interpolation are performed to reduce block effects and errors from over-fitting. Simulation experiments show that our proposed CS based WZ codec associated with MAAR based SI generation achieves better results compared to other SI extrapolation methods.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.10-18
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• 2010

본 논문에서는 움직임 분리와 안정화 모드를 이용하여 근접감시용 무인항공기의 영상을 안정화 시키는 알고리즘을 제안하였다. 무인 항공기에서 촬영된 영상에는 임무에 의한 움직임과 기체의 진동에 의한 움직임이 혼합되어 나타난다. 영상을 안정화하기 위해서는 진동에 의한 움직임을 제거하여야 한다. 제안된 알고리즘에서는 연속된 두 영상의 전역움직임을 6계수 움직임 모형과 2계수 밝기변화 모형으로 모델링하고 Gauss-Newton 알고리즘에 기반한 비선형 최소 제곱법(non-linear least squares)을 이용하여 움직임을 추정하였다. 추정된 움직임에서 IIR 필터를 이용하여 진동에 의한 움직임을 분리하여 제거함으로서 영상을 안정화 하였다. 또한 안정화 영상 생성시 시점의 변화가 많은 실제 무인항공영상에 적용하기 위하여 초기화 상태와 안정화 상태의 두 가지의 상태를 가지는 안정화 모드를 제안하였다. 실험결과 99%의 정확도로 전역 움직임을 추정하였고, 90%의 진동에 의한 움직임 제거 성능을 보였다. 또한, 제안한 알고리즘을 실제 항공영상에 적용하여 영상이 안정화 되는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.47-51
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• 2005

Using satellite images, an optimal solution to water motion has been presented in this study. Since temperature patterns are suitable tracers in water motion, Sea Surface Temperature (SST) images of Caspian Sea taken by MODIS sensor on board Terra satellite have been used in this study. Two daily SST images with 24 hours time interval are used as input data. Computation of templates correspondence between pairs of images is crucial within motion algorithms using non-rigid body objects. Image matching methods have been applied to estimate water body motion within the two SST images. The least squares matching technique, as a flexible technique for most data matching problems, offers an optimal spatial solution for the motion estimation. The algorithm allows for simultaneous local radiometric correction and local geometrical image orientation estimation. Actually, the correspondence between the two image templates is modeled both geometrically and radiometrically. Geometric component of the model includes six geometric transformation parameters and radiometric component of the model includes two radiometric transformation parameters. Using the algorithm, the parameters are automatically corrected, optimized and assessed iteratively by the least squares algorithm. The method used in this study, has presented more efficient and robust solution compared to the traditional motion estimation schemes.

• 방송공학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.50-60
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• 1998

본 논문에서는 콤팩트한 동영상 표현과 객체기반의 generic한 동영상압축을 위한 파라미터릭 움직임 모델의 파라미터 추정과 세그맨테이션 기법에 관해서 기술한다. 동영상의 optical flow와 같은 국소적 움직임 정보와 파라미터 움직임 모델의 특징을 이용해서 영상의 콤팩트한 구조적 표현을 추출하기 위해, 본 논문에서는 2 스템의 과정 즉, 초기영역을 추출하는 과정과, 파라미터릭 움직임 파라미터의 추정과 세그맨테이션을 동시에 수행하는 과정으로 구성된 새로운 알고리즘을 제안한다. 혼합 모델이 ML 추정에 의거한 확률적 클러스터링에 의해 움직임 물체의 움직임과 형상을 반영한 초기영역을 추출하고, 파라미터릭 움직임 모델을 사용해서 각각의 초기 영역마다 움직임 파라미터를 추정하고 세그맨테이션을 수행한다. 또한, CIF 표준 동영상을 사용한 모의 실험을 통해 본 제안 알고리즘의 유효성을 평가한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.999-1002
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• 2003

본 연구에서는 동작 검출 기법을 소형 화상 카메라에 적용하여 감시 영상을 실시간으로 검출하는 감시시스템을 구현하였다. 기존에 사용되던 차 영상의 화소 값을 이용한 동작 검출 기법은 배경 영상을 저장할 메모리가 필요하고 화소 단위의 데이터 처리로 인하여 수행 시간의 증가와 노이즈에 민감한 단점을 감수해야만 한다. 이러한 단점을 해결하고 노이즈에 강인한 성질을 갖게 하기 위해서 블록 단위로 특징값을 추출하여 비교하는 기법을 제안하였다. 블록별로 특징값을 얻는 경우 기준 영상의 블록 단위의 특징 값과 현재 영상의 블록 특징 값만을 비교하기 때문에 프레임 메모리가 필요없고 단지 기준 영상의 블록 특징 값만을 저장하면 된다. 또한 블록 단위로 특징 값을 구하는 과정에서 화소 값을 이용한 동작 검출 보다 노이즈에 대한 영향을 감소시키고 카메라의 흔들림 등에 덜 민감한 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.74-79
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• 2004

본 연구에서는 동작 검출 기법을 소형 화상 카메라에 적용하여 감시 영상을 검출하는 감시시스템을 구현하였다. 기존에 사용되던 차 영상의 화소 값을 이용한 동작 검출 기법은 배경 영상을 저장할 메모리가 필요하고 화소 단위의 데이터 처리로 인하여 수행 시간의 증가와 노이즈에 민감한 단점을 감수해야만 한다. 이러한 단점을 해결하고 노이즈에 강인한 성질을 갖게 하기 위해서 블록 단위로 모션 정보를 추출하여 비교하는 기법을 제안하였다. 블록별로 모션 정보를 얻는 경우 기준 영상의 블럭 단위의 특징 값과 현재 영상의 블럭 특징 값만을 비교하기 때문에 프레임 메모리가 필요 없고 단지 기준 영상의 블럭 특징 값만을 저장하면 된다. 또한 블럭 단위로 특징 값을 구하는 과정에서 화소 값을 이용한 동작 검출 보다 노이즈에 대한 영향을 감소시키고 카메라의 흔들림 등에 덜 민감한 효과를 얻을 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.631-634
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• 1999

In this work, a new algorithm for canceling MRI artifact in the image plane is presented. In the conventional approach, the motions in the X(readout) direction and Y(the phase encoding) direction are estimated simultaneously. However, the feature of each X and Y directional motion is different. First, we notice that the X directional motion corresponds to a shift of the X directional spectrum of the MRI signal, and the non zero area of the spectrum just corresponds to X axis projected area of the density function. So the motion is estimated by tracing the edges of the spectrum, and the X directional motion is canceled by shifting the spectrum in inverse direction. Next, the Y directional motion is canceled using a new constraint, with which the motion component and the true image component can be separated. This algorithm is shown to be effective by simulations.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1075-1078
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• 1999

In this study, a new algorithm for canceling MRI artifacts through the translational motion of image plane is presented. Bloating is often makes problems in a clinical diagnosis. Assuming that the head moves up and down due to breathing, rigid translational motions in only y(phase encoding axis) direction is treated. First, we notice that the x directional motion corresponds to a shift of the x directional spectrum of the MRI signal, and the non zero area of the spectrum just corresponds to x axis projected area of the density function. So the motion is estimated by tracing the edges of the spectrum, and the x directional motion is canceled by shifting the spectrum in inverse direction. Next, the y directional motion is canceled using a new constraint, with which the motion component and the true image component can be separated. Finally, the effectiveness of this algorithm is shown by using a phantom with simulated motions.