본 논문에서는 이동 카메라에서 조명 변화에도 강건한 이동 물체 자동 검출을 위한 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 실린더 파노라믹 영상의 생성에 있어서, 기존의 방법들은 정적인 환경을 가정하고 있다. 본 논문에서는 동적인 환경들로부터 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 누적 에지 맵을 사용하여 파노라믹 참조 이미지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘을 실제 영상 열에 적용하여 보았다. 실험결과 제안한 방법을 사용하여 조명 변화에도 강건한 파노라믹 참조 이미지 생성이 가능함이 입증되었다.
본 연구에서는 이동 객체 추적 시스템의 전처리 과정으로 움직임 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 연속되는 영상으로부터 시간적으로 차이가 있는 두 개의 프레임을 얻은 후 이들의 이진 차영상을 구함으로서 움직임 영역을 검출한다. 차영상을 이용하는 경우 이전 프레임에서의 객체 영역과 현재 프레임에서의 객체 영역이 모두 검출된다. 추적 시스템에서는 카메라의 이동에 따라 배경이 변화되기 때문에 어느 영역이 객체의 현재 위치인지를 결정하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 현재 프레임의 이진 에지영상을 구하고 이것을 차영상과 논리적인 AND 연산을 수행한다. 실험 결과 이동 객체의 움직임 영역을 정확히 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
In this work, the new algorithm that automatically extracts moving object of the video image is presented. In order to extract moving object, it is that velocity vectors correspond to each frame of the video image. Using the estimated velocity vector, the position of the object are determined. the value of the coordination of the object is initialized to the seed, and in the image plane, the moving object is automatically segmented by the region growing method. As the result of an application in sequential images, it is available to extract a moving object.
This paper addresses a Moving Target Indication (MTI) algorithm which can be used for small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with image sensors. MTI is a system (or an algorithm) which detects moving objects. The principle of the MTI algorithm is to analyze the difference between successive image data. It is difficult to detect moving objects in the images recorded from dynamic cameras attached to moving platforms such as UAVs flying at low altitudes over a variety of terrain, since the acquired images have two motion components: 'camera motion' and 'object motion'. Therefore, the motion of independent objects can be obtained after the camera motion is compensated thoroughly via proper manipulations. In this study, the camera motion effects are removed by using wiener filter-based image registration, one of the non-parametric methods. In addition, an image pyramid structure is adopted to reduce the computational complexity for UAVs. We demonstrate the effectiveness of our method with experimental results on outdoor video sequences.
This paper describes an image processing method for inspecting the surface outlook of high speed moving plates. Noise free image and a new real time processing methods are required to inspect the surface outlook of the high speed moving plates in real time. It is difficult to get a noise free image due to a signal noise, a light noise and background image in typical industrial factory. Thus, pre-processing techniques should be required to get a good image and produce so many time steps to proceed the image data. The objective of this research is to get image on the surface of the moving plates with a speed of 1m/sec and to detect some defaults on the surface image. So, the pre-processing techniques ...
본 연구는 최근 방송, 영화 등에 활발하게 사용되고 있는 드론의 무빙 영상이 수용자의 몰입도와 흥미 유발, 감정상태 등에 미치는 영향을 살펴본 실험 연구이다. 그동안 미디어 영상 효과 연구들은 영상의 움직임이 스토리 자체에 내재되어 있는 느낌을 주기 위해서 카메라의 움직임을 자제하는 것이 좋으며, 카메라의 움직임이 오히려 수용자의 자연스러운 시청에 방해가 될 수 있다고 주장하고 있다. 본 연구에서는 드론의 움직이는 영상이 시청자의 몰입도, 흥미 유발, 감정 상태 등에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해서, 대학생들을 두 그룹으로 나누고, 한 그룹의 피실험자들에게는 무빙 중심으로 편집된 드론 영상물을 보여주고, 다른 한 그룹의 피실험자들에게는 호버링 중심으로 편집된 드론 영상물을 각각 보여준 다음, 설문조사를 통해 이들이 느낀 몰입도, 흥미도, 감정상태 등을 측정하고, 측정한 결과를 변량 분석하였다. 분석 결과, 드론의 움직임이 있는 영상물을 감상한 피실험자들은 드론의 움직임이 없는 영상물을 감상한 피실험자들에 비해, 흥미를 더 많이 느끼고, 긍정적인 감정상태를 더 많이 느낀것으로 나타났다. 그러나 드론의 무빙과 피실험자들의 몰입도 간에는 서로 관련이 없는 것으로 나타났다.
2000년 이후 국내 기관별 기록물 소장량의 지속적인 증가와 이에 대한 활용 요구가 증가하면서 기록물 기술 개선의 필요성이 제기되었다. 하지만 종이기록물에 대한 기술 개발 및 연구는 활발히 진행된 반면 영상기록물 기술 분야는 그 가치와 중요성은 인식되면서도 영상기록물의 다양성과 특수성으로 인해 전문적 기술 개발 및 연구가 미비하였다. 이에 본 연구에서는 영상기록물 기술의 개선 방향을 도출하기 위해 영상기록물 기술의 특수성 및 국내 영상기록물 기술현황, 해외 기록물 기술 사례 및 영상기록관리 전문가 대상 심층면담을 진행하였다. 이를 통해 영상기록물 정보 본질의 재규정 및 지속 연구, 디지로그적 관점의 영상기록물 기술 및 관리, 이용자 중심 기술 및 다양한 검색도구 개발, 연관정보 관리 강화로 영상기록물 가치창출, 영상기록물 생애주기를 관통하는 기술요소 관리 등의 개선 방향을 제안하였다.
In this paper, we propose a consecutive-frame super-resolution method to tackle a moving object problem. The super-resolution is a method restoring a high resolution image from a low resolution image. The super-resolution is classified into two types, briefly, single-frame super-resolution and consecutive-frame super-resolution. Typically, the consecutive-frame super-resolution recovers a better than the single-frame super-resolution, because it use more information from consecutive frames. However, the consecutive-frame super-resolution failed to recover the moving object. Therefore, we proposed an improved method via moving object detection. Experimental results showed that the proposed method restored both the moving object and the background properly.
본 연구에서는 카메라로부터 입력되는 영상열에서 사람과 같은 유동적인 이동 물체를 신뢰성 있게 판별하는 방법을 제안한다. 실시간 처리가 요구되는 시스템으로 빠른 수행속도와 적은 계산망, 신뢰성 있는 동작을 위해 입력영상과 참고영상에서 차영상을 구하고, 차영상의 히스토그램을 분석하여 여러개의 임계치을 결정한 후, 이를 사용하여 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하고, 효율적으로 패턴을 분류할 수 있는 신경망을 이용하여 분리된 영역을 판별한다. 제안된 방법은 실제 상황에서 얻은 다양한 영상을 적용하여 실험하였으며, 4개층의 신경망을 적용하여 이동물체 검출 결과를 제시한다.
In this paper, a moving object surveillance system, which can extract moving object in real-time, using image subtraction method is described. This technique based on the novelty filter having the structure of neural network associative memory. Digital arithmetic and timing control parts were composed of hardwired controller to treat two-dimensional massive image information. SRAMS having 20 ns access time were used for the image buffer that has high speed write/read property. Image extraction algorithm is discussed and supported by simulation and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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