• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.272-280
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• 2002

본 논문은 스테레오 비젼 시스템을 이용하여 이동 객체를 추출하고 그 객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제안하였다. 이동 객체에 대한 이동 성분은 화소 단위의 정합을 통하여 추출하였으며, 적응형 임계값은 영상의 밝기 변화를 제거하는데 효과적으로 대처할 수 있었다. 이동 객체까지의 거리는 평행식 카메라를 적용한 스테레오 비전 시스템을 사용하여 측정하였다. 실험 결과 이동 객체에 대한 거리측정 오차가 평균 1%로 나타남으로써 제안한 알고리즘을 이용한 이동 객체의 거리측정 가능성을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1657-1664
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• 2004

We propose a method that classifies images into two object types man-made and natural objects. A central object is extracted from each image by using central object extraction method[1] before classification. A central object in an images defined as a set of regions that lies around center of the image and has significant color distribution against its surrounding. We define three measures to classify the object images. The first measure is energy of edge direction histogram. The energy is calculated based on the direction of only non-circular edges. The second measure is an energy difference along directions in Gabor filter dictionary. Maximum and minimum energy along directions in Gabor filter dictionary are selected and the energy difference is computed as the ratio of the maximum to the minimum value. The last one is a shape of an object, which is also represented by Gabor filter dictionary. Gabor filter dictionary for the shape of an object differs from the one for the texture in an object in which the former is computed from a binarized object image. Each measure is combined by using majority rule tin which decisions are made by the majority. A test with 600 images shows a classification accuracy of 86%.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.226-231
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• 2007

본 논문에서는 퍼지 신경회로망을 사용하여 영상에서 색상을 가진 물체를 배경으로부터 추출해내는 방법을 제시하였다. 퍼지 신경회로망은 영상을 2개의 부류로 구성되어 있는 것으로 보고, 임계 파라미터를 조종하여 물체 영역의 Cb와 Cr의 대표값들과 배경영역의 Cb와 Cr의 대표값들을 추출하였다. 이 대표값들을 이용하여 색상을 가진 물체를 배경으로부터 추출하였다. 제안한 방법은 물체의 위치 및 크기와 밝기에 상관없이 물체를 추출하였다. 여러 가지 영상들을 사용하여 제안한 방법의 성능과 주관적 임계값을 사용한 방법의 성능을 비교하였다. 또한 영상들에 잡음을 첨가하여 제안한 방법의 성능과 주관적 임계값을 사용한 방법의 물체를 추출하는 능력을 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권6호
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• pp.712-717
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• 2003

자연배경으로부터 불특정 다수 객체의 윤곽선들을 자동 추출하는 다중 스네이크(Snake) 알고리즘을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 문맥자유 주목연산자(context-free attention operator)를 이용하여 자연배경에 혼재하는 불특정 다수 객체들을 자동 검출하고, 각 객체별로 스네이크의 초기 윤곽들을 자동 설정함으로써 기존 스네이크 알고리즘에서는 어려웠던 초기 윤곽의 자동 설정과 여러 객체 윤곽선의 동시 추출 문제를 해결하였다. 이때 각 스네이크의 초기 윤곽들은 기존의 방법들에 비해 객체들의 실제윤곽선에 좀 더 가까이 설정하여 요철이 큰 객체들의 윤곽선도 쉽게 추출 할 수 있도록 하였다. 다양한 합성 영상과 자연배경의 실영상에 대해 실험하여 잡음이 있는 복잡한 배경으로부터도 불특정 다수 객체의 윤곽선을 효과적으로 자동 추출함을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제29권3호
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• pp.353-362
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• 2007

In this paper, we propose a novel unsupervised video object extraction algorithm for individual images or image sequences with low depth of field (DOF). Low DOF is a popular photographic technique which enables the representation of the photographer's intention by giving a clear focus only on an object of interest (OOI). We first describe a fast and efficient scheme for extracting OOIs from individual low-DOF images and then extend it to deal with image sequences with low DOF in the next part. The basic algorithm unfolds into three modules. In the first module, a higher-order statistics map, which represents the spatial distribution of the high-frequency components, is obtained from an input low-DOF image. The second module locates the block-based OOI for further processing. Using the block-based OOI, the final OOI is obtained with pixel-level accuracy. We also present an algorithm to extend the extraction scheme to image sequences with low DOF. The proposed system does not require any user assistance to determine the initial OOI. This is possible due to the use of low-DOF images. The experimental results indicate that the proposed algorithm can serve as an effective tool for applications, such as 2D to 3D and photo-realistic video scene generation.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.138-141
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• 2010

In this paper, we propose a semi-automatic method for semantic video object extraction which extracts meaningful objects from an input sequence with one correctly segmented training image. Given one correctly segmented image acquired by the user's interaction in the first frame, the proposed method automatically segments and tracks the objects in the following frames. We formulate the semantic object extraction procedure as an energy minimization problem at the fragment level instead of pixel level. The proposed energy function consists of two terms: data term and smoothness term. The data term is computed by considering patch similarity, color, and motion information. Then, the smoothness term is introduced to enforce the spatial continuity. Finally, iterated conditional modes (ICM) optimization is used to minimize energy function in a globally optimal manner. The proposed semantic video object extraction method provides faithful results for various types of image sequences.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.91-102
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• 2004

본 논문에서는 MPEG-1,2로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-4로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다 객체 추적 단계는 연속된 프레임에서 객체를 추적하는 단계로, MPEG-1,2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다 실험 결과 MPEG-1,2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEC-4로의 고속 변환이 가능함을 알 수 있었다.

• Journal of Information Display
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• 제3권2호
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• pp.19-25
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• 2002

In this paper, a new target extraction algorithm is proposed, in which the coordinates of target are obtained adaptively by using the difference image information and the optical BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator) with which the target object can be segmented from the input image and background noises are removed in the stereo vision system. First, the proposed algorithm extracts the target object by removing the background noises through the difference image information of the sequential left images and then controlls the pan/tilt and convergence angle of the stereo camera by using the coordinates of the target position obtained from the optical BPEJTC between the extracted target image and the input image. From some experimental results, it is found that the proposed algorithm can extract the target object from the input image with background noises and then, effectively track the target object in real time. Finally, a possibility of implementation of the adaptive stereo object tracking system by using the proposed algorithm is also suggested.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권12A호
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• pp.2109-2119
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• 2001

본 논문에서는 MPEG-2 비트열로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-2로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다. 객체 추적 단계는 연속된 프레임 에서 객체를 추적하는 단계로 MPEG-2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다. 실험 결과 MPEG-2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속변환이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.175-180
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• 2018

본 논문에서는 몰포러지 연산만을 적용하여 특징을 추출하고, 물체를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특징추출에서 사용한 몰포러지 연산은 에로전과 다이레이션, 에로전과 다이레이션을 연계한 오프닝과 크로우징, 몰포러지 연산을 이용한 에지 및 스케리톤 검출 연산 등이다. 특징을 기반으로 물체를 인식하는 과정에서는 차원을 축소하기 위해서 풀링 연산을 사용하였다. 다양한 형태소 중에서 $3{\times}3$ Rhombus, $3{\times}3$ Square, $5{\times}5$ Circle 형태소를 임의로 선정하여 몰포러지 연산을 수행하였다. 무작위 인터넷 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 물체인식 분야에서 유용한 알고리즘으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.