• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.449-463
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• 2015

동영상에서의 객체 추적은 보안, 색인 및 검색, 감시, 통신, 압축 등 다양한 분야에서 중요하다. 본 논문은 HEVC 비트스트림 상에서의 객체 추적 방법을 제안한다. 복호화를 수행하지 않고, 비트스트림 상에 존재하는 움직임 벡터(MV : Motion Vector)와 부호화 크기 정보를 Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) 모델에 적용해 객체 움직임의 공간적 및 시간적 특성을 반영한다. 변환계수를 특징점으로 활용하는 객체형태 조정 알고리즘을 적용해 ST-MRF 모델 기반 객체 추적방법에서 나타나는 과분할에 의한 오차전파 문제를 해결한다. 제안하는 방법의 추적성능은 정확도 86.4%, 재현율 79.8%, F-measure 81.1%로 기존방법 대비 평균 F-measure는 약 0.2% 향상하지만 기존방법에서 과분할 및 오차전파가 두드러지는 영상에 대해서는 최대 9% 정도의 성능향상을 보인다. 전체 수행시간은 프레임 당 평균 5.4ms이며 실시간 추적이 가능하다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.162-170
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• 2013

최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.

• 센서학회지
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• 제19권2호
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• pp.99-111
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• 2010

This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.86-94
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• 2010

본 논문은 잡음을 고려한 공간적응적 색상 보간 방법을 제안한다. 센서의 잡음은 색상 보간 과정에 영향을 미쳐서 결과 영상의 열화를 초래하기 때문에 센서의 잡음이 색상 보간 방법에 고려됨으로써 고해상도의 영상을 획득할 수 있다. 알고리즘의 성능 향상과 연산량의 효율성을 높이기 위해서 베이어 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 각각 구분한다. 영역에 따라 다른 마스크를 이용하여 국부 통계치를 계산하게 되고, 이를 이용해서 보간 오류가 최소화 되도록 G 색상을 보간한다. 잡음제거를 위해서는 수정된 Non-Local 평균 필터가 사용된나. R파 B 색상은 잡응이 제거되고 보간된 G 색상파 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 변에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권3호
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• pp.13-19
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• 2008

본 논문은 신뢰할 수 있는 에지 방향을 이용한 새로운 IPC(Interlace to Progressive Conversion) 방법을 제안한다. 기존의 IPC에 사용되는 ELA(Edge Line based Average) 알고리즘들은 잡음에 대한 고려가 없이 보간하고자 하는 에지 방향의 화소들을 선형보간 한다. 그러나 영상에 잡음이 존재할 경우, 잡음에 의해 잘못된 에지 방향을 찾아 열화된 영상을 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 ELA 알고리즘이 잡음 영상에서 IPC할 때 생기는 문제점을 개선하는 알고리즘이다. 먼저 잡음을 제거하는 필터링과 동시에, 잡음이 없는 원화소의 색상 크기와 잡음의 크기를 추정한다. 이에 따라 잡음의 크기를 고려하여 ELA 방법과 수직보간 방법에 가중치를 주어 보간 값을 구한다. 이 후 잡음이 존재할 경우 포스트 필터링(Post Filtering)을 거쳐 잔재해 있는 잡음을 제거해준다. 실험결과에서 제안하는 알고리즘이 기존 ELA 알고리즘들 보다도 약 $1{\sim}2$ dB 향상된 결과를 보인다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권4호
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• pp.27-33
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• 2013

다시점 영상 시스템은 실감나는 3차원 입체감을 제공하고, 사용자로 하여금 자유로운 시점을 선택할 수 있게 한다. 하지만 한 번에 많은 양의 데이터를 전송하는 것은 어려운 일이므로 두 시점 흑은 세 시점의 영상을 전송하고, 깊이 정보를 이용하여 중간 시점의 영상을 합성하여 제공한다. 본 논문에서는 양안식 영상으로부터 고품질의 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 스테레오 정합은 폐색 영역을 비롯한 모든 화소들의 정확한 변위 값을 찾을 수 없기 때문에, 배경 값을 이용하여 폐색 영역의 화소들을 처리하는 방법을 제안한다. 또한 합성 영상의 품질을 저하시키는 변위 영상 내의 물체 경계선 불일치 문제점 해결을 위해 결합형 양방향 필터를 적용한다. 마지막으로 불량 화소와 빈 공간때문에 발생하는 오류를 줄이기 위해 신뢰 영상을 이용하여 중간 시점의 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용할 때 기존의 방법보다 합성 성능이 뛰어남을 확인했다.

• Ocean and Polar Research
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• 제39권2호
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• pp.159-168
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• 2017

To evaluate the accuracy of UAV photogrammetry for Hyangho coast, eastern coast of Korea, we conducted a field experiment wherein UAV photogrammetry test was repeated three times. Since the Haygho coast is located within a military reservation zone, it was necessary to obtain permission to gain access to the beach and to have sensitive aerial photographs showing military facilities inspected and cropped. The standard deviation of the UAV shooting position between the three tests was less than 1 m, but repeatability of footprint on the ground was low due to wind-driven variability of the UAV pose. Self-calibrating bundle adjustment(SCBA) of implementing non-metric camera calibration was failed in one test. In two tests, the vertical error was twice as large as the pixel size except for those areas that were subject to security inspection and cropping. Given the problems that can arise with regard to the repeatability of the shooting area as well as the possibility of failure with regard to SCBA, we strongly recommend that UAV photogrammetry in coastal areas needs to be repeated at least twice.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제33권3호
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• pp.221-227
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• 2016

As described in the previous paper (Park et al. 2013), the detector subsystem of optical wide-field patrol (OWL) provides many observational data points of a single artificial satellite or space debris in the form of small streaks, using a chopper system and a time tagger. The position and the corresponding time data are matched assuming that the length of a streak on the CCD frame is proportional to the time duration of the exposure during which the chopper blades do not obscure the CCD window. In the previous study, however, the length was measured using the diagonal of the rectangle of the image area containing the streak; the results were quite ambiguous and inaccurate, allowing possible matching error of positions and time data. Furthermore, because only one (position, time) data point is created from one streak, the efficiency of the observation decreases. To define the length of a streak correctly, it is important to locate the endpoints of a streak. In this paper, a method using a differential convolution mask pattern is tested. This method can be used to obtain the positions where the pixel values are changed sharply. These endpoints can be regarded as directly detected positional data, and the number of data points is doubled by this result.

• 한국측량학회지
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• 제18권1호
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• pp.1-9
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• 2000

최근 들어 정사투영영상에 대한 필요성과 그 효용성이 급격히 늘어나고 있으며, 정사사진지도 뿐만 아니라 여러가지 응용분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 특별한 수치지도 도화장비 없이 수치정사투영영상만을 이용하여 수치지도를 제작할 수 있도록 도형정보를 자동으로 추출하고 분류하고자 한다. 이를 위하여 영상처리의 여러 가지 기법들과 퍼지이론을 적용하여, 도로경계와 차선 그리고 건물의 종류에 따라 자동으로 레이어가 부여되도록 하였다. 특히 건물의 경우 화소 단위로 추출된 외곽 벡터라인이 상당히 복잡한 형태를 지니고 있으나 모서리간은 1차원 선형을 지니도록 프로그램을 개발하였다. 연구결과 자동으로 모든 대상물을 일시에 추출하여 인식하지는 못하였으나, 반자동을 가미하였을때 50 cm내외의 오차를 보이고 있었다. 따라서 1/5,000축척의 수치지도를 제작하는 데 있어서 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제34권4호
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• pp.431-441
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• 2016

Since the use of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is convenient for the acquisition of data on broad or inaccessible regions, it is nowadays used to establish spatial information for various fields, such as the environment, ecosystem, forest, or for military purposes. In this study, the process of estimating FVC (Fractional Vegetation Cover), based on multi-spectral UAV, to overcome the limitations of conventional methods is suggested. Hence, we propose that the FVC map is generated by using multi-spectral imaging. First, two types of result classifications were obtained based on RF (Random Forest) using RGB images and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with RGB images. Then, the result map was reclassified into vegetation and non-vegetation. Finally, an FVC map-based RF were generated by using pixel calculation and FVC map-based GI (Gutman and Ignatov) model were indirectly made by fixed parameters. The method of adding NDVI shows a relatively higher accuracy compared to that of adding only RGB, and in particular, the GI model shows a lower RMSE (Root Mean Square Error) with 0.182 than RF. In this regard, the availability of the GI model which uses only the values of NDVI is higher than that of RF whose accuracy varies according to the results of classification. Our results showed that the GI mode ensures the quality of the FVC if the NDVI maintained at a uniform level. This can be easily achieved by using a UAV, which can provide vegetation data to improve the estimation of FVC.