• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.71-79
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• 2017

Recently, Fire watching and dangerous substances monitoring system has been being developed to enhance various fire related security. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role on this monitoring system. In this study, we propose the fire flame extraction method of Non-Residential Facilities based on core object extraction in image. A core object is defined as a comparatively large object at center of the image. First of all, an input image and its decreased resolution image are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent to boundaries of the image and the rest is not. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region, respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the region size and location. Each inner region is classified into foreground or background region by comparing its values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background region. Finally, the extracted core object region is determined as fire flame object in the image. Through experiments, we find that to provide a basic measures can respond effectively and quickly to fire in non-residential facilities.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제4권4호
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• pp.75-80
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• 2016

The process of extracting external boundary of an object is a very important process for recognizing an object in the image. The proposed extraction method consists of two processes: External Boundary Extraction and Thinning. In the first step, external boundary extraction process separates the region representing the object in the input image. Then, only the pixels adjacent to the background are selected among the pixels constituting the object to construct an outline of the object. The second step, thinning process, simplifies the outline of an object by eliminating unnecessary pixels by examining positions and interconnection relations between the pixels constituting the outline of the object obtained in the previous extraction process. As a result, the simplified external boundary of object results in a higher recognition rate in the next step, the object recognition process.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.11-23
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• 2011

본 논문에서 우리는 실시간 성능이 요구되는 비디오 화상회의 시스템을 위해 사전정보 없이 정확하면서도 완전히 자동으로 비디오 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다: 1) 초기 프레임에서의 정확한 객체 추출, 2) 객체 추출 결과를 이용한 그 이후 프레임에서의 실시간 객체 추출. 초기 프레임에서의 객체 추출은 초기 프레임들의 차영상으로부터 구한 에지들을 누적시킨 누적 에지맵 생성으로부터 시작된다. 즉, 객체의 초기 움직임의 누적으로부터 객체의 형상을 추측하고자 하는 것이다. 이 추측된 형상은 그래프 컷(Graph-Cut) 영상 분할을 위한 객체 씨드(seeds)와 배경 씨드를 할당하는데 이용된다. 그래프 컷 기반 객체 추출 이후 프레임부터는 객체 추출 결과와 연속된 프레임의 차영상의 에지맵을 이용하여 실시간 객체 추출이 수행된다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 이전 연구들과 달리 VGA 크기의 비디오에 대해서도 실시간으로 동작함을 보이고, 따라서 몰입적인 비디오 화상회의 시스템의 개발을 위한 유용한 도구임을 보이고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.81-86
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• 2003

본 논문은 고정영역에서 움직이는 객체를 검출하기 위한 방법으로 배경영상과 입력영상의 차를 이용하여 객체를 추출하고 추출된 객체의 이동을 추적하는 방법에 대해 제안하였다. 객체를 추출하는 방법으로 고정영역에 새로운 객체의 위치를 파악하기 위해 전체 영상의 픽셀을 연산에 참여시키는 것이 아니라 영상의 테두리에 설정된 영역의 픽셀들만을 연산에 참여시킨다. 따라서 중앙영역이 연산에서 제외되어 객체추출의 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있었다. 또한 설정영역에서 객체를 추출하기 위하여 시작위치를 먼저 파악하고 시작위치로부터 객체의 가로와 세로의 크기를 추출함으로써 객체의 영역을 검출하였다. 이동된 객체의 추적에는 추출된 중심좌표를 이용하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권2호
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• pp.53-61
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• 2016

영상으로부터 중요 객체를 구하는 Saliency Map은 현재 영상처리 분야에서 가장 활발한 연구 분야이다. 이와 관련한 여러 연구가 진행되어가고 있으나 Saliency Map의 객체를 추출하는 것이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 제안하는 SLIC와 색상차, 영역간 거리, texture 정보를 이용하여 객체 추출하는 방법으로 Saliency Map을 개선하고자 한다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 영상의 모든 영역이 아닌 중앙에 있는 영역을 중점으로 주요 객체를 추출하는 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.87-94
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• 2008

본 논문에서는 칼라 영상으로부터 관심 객체를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출할 객체에 대한사전 지식이 필요 없으며 단순한 배경뿐만 아니라 복잡한 배경에서도 영상에 포함된 관심 객체를 추출하는 것이 가능하도록 한다. 이를 위해 가버 필터 사전을 사용하여 객체의 대략적인 형상을 포함하는 가버 영상을 생성한다. 이를 기반으로 객체 추출에 필요한 특징 정보의 추출 기준이 되는 관심 창(attention window)의 초기 위치를 설정한다. 객체 추출 단계는 기존 연구에서 제안한 방법을 일부 수정하여 적용한다. 제안된 방법의 추출 성능을 평가하기 위해 제안된 방법으로 추출된 결과를 수작업으로 추출된 객체와 비교하여 Precision, Recall 및 F-measure를 계산한다. 이를 통해 제안된 방법의 성능을 확인하였다. 또한 기존 방법과의 추출 결과 비교를 통해 제안된 방법의 우수성을 검증하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.115-121
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• 2016

Recently, it has become an important problem to extract semantic objects from videos, which are useful for improving the performance of video compression and video retrieval. In this thesis, an automatic extraction method of moving objects of interest in video is suggested. We define that an moving object of interest should be relatively large in a frame image and should occur frequently in a scene. The moving object of interest should have different motion from camera motion. Moving object of interest are determined through spatial continuity by the AMOS method and moving histogram. Through experiments with diverse scenes, we found that the proposed method extracted almost all of the objects of interest selected by the user but its precision was 69% because of over-extraction.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.163-170
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• 2007

본 논문에서는 압축된 비디오 신호의 움직임 벡터 및 DCT 계수로부터 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 움직임 객체 추출에 관한 기술은 내용 기반 검색, 타겟트래킹 등 다양한 분야에서 필요로 한다. 움직임 객체 블록의 추출을 위해서 움직임 벡터와 DCT계수 가 선택적으로 이용되는 2-모드 방식의 기법이 제시된다. 또한, 제시된 기법은 DCT 변환 영역상의 계수들만을 이용하기 때문에 완전히 복호화된 정보를 필요로 하지 않는 장점을 갖는다. 제시된 기법을 바탕으로 몇 가지 테스터 영상에 대해 모의 실험을 실시한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.395-403
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• 2016

최근 들어 영상처리는 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 영상처리에서 많이 연구되어지고 있는 기술은 실시간으로 객체를 추적하는 기술이다. 객체를 추적하는 방법은 보행자를 추적하는 HOG(Histogram of Oriented Gradients), 전경과 배경 분리 방법을 사용하는 Codebook 같은 방법 들이 많이 알려져 있다. 그러나 객체가 움직이거나 동적인 배경, 조명변화가 심할 경우 객체 추출이 어려워진다. 본 논문에서는 ROI(Region of Interest)기반 깊이영상과 컬러영상의 특징을 이용해 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 첫 번째, 깊이 영상에서 배경분리를 통해 객체의 위치를 찾아 ROI로 설정해준다. 두 번째, 컬러영상을 이용하여 영상의 특징점을 찾는다. 세 번째, 특징점과 객체의 볼록헐(convex hull) 구성점들을 이용하여 새로운 윤곽을 만들어 더 정확한 객체를 추출하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법과 기존 방법과의 비교를 통해 제안한 방법의 결과가 좀 더 정확한 객체를 추출하고 있음을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.298-303
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• 2014

본 논문에서는 해양환경에서 취득한 열상 영상에서 물표를 강건하게 탐지하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 2-D 이산 Harr 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 이용하여 수평, 수직에지를 얻은 다음 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합해 돌출지도를 생성한다. 그런 다음 돌출지도를 이진화하여 물표를 추출한다. 물표를 추적하기 위하여 인접한 프레임에 존재하는 물체간의 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 정합척도로 사용하였으며, 정합결과에 대해 물체의 나타남, 사라짐, 잘못된 물체 추출 등을 고려한 궤적관리를 통하여 최종적인 물체 궤적을 얻는다. 실험결과는 제안하는 알고리즘이 물체를 강건하게 추적함을 보인다.