• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.318-324
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• 2017

본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제10권4호통권29호
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• pp.576-586
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 기반 비디오 압축 전송 시스템을 위하여 시차영상을 추정하고 표현하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 기존에는 스테레오 영상 전송을 위하여 시차영상을 화소 단위나 블록단위로 구하는 방법이 사용되었다. 화소 단위 시차추정은 정확도는 높으나 전송시 많은 비트를 발생시키는 반면, 블록단위 시차 추정은 정보량을 줄일 수 있으나 정확도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상의 경계부분을 두 개의 영역으로 나누고 시차정보를 주변 것으로 대치함으로써 블록단위의 방법과 거의 같은 정보량을 갖으면서 경계부분에서 보다 정확한 시차정보를 표현하는 방법을 제안하였다. 본 방법은 블록의 형태를 분류하기 위하여 누적 히스토그램을 특징으로 하는 신경망을 사용하였다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 경계블록을 다수 포함한 영상에서는 블록단위의 시차표현 방법보다 효과적임을 실제 영상 분석을 통하여 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.388-396
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• 2003

본 논문에서 정수단위 화소(integer pixel unit)로 움직임 예측(motion estimation)을 수행하는 빠른 움직임 예측(fast motion estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은, sum norm을 사용하여 가장 좋은 움직임 벡터를 찾아내는 연속 제거 기법(SEA : Successive Elimination Algorithm)을 기반으로 16×16블록에서는 전체 영역에 대해 검색을 하고 16×8, 8×16, 8×8블록에서는 16×16블록의 움직임 벡터로부터 그 주위 8개의 위치에서 가장 좋은 벡터를 구하고, 8×4, 4×8, 4×4블록은 8×8블록의 움직임 벡터로부터 그 주위 8개의 위치에서 벡터를 검색하여 그 중에서 가장 좋은 움직임 벡터를 찾아내는 것이다. 이러한 움직임 검색(motion search) 방법을 가변 크기 블록(16×16, 16×8, 8×16, 8×8, 8×4, 4×8, 4×4)으로 움직임 예측을 하는 H.264 부호기(encoder)에 적용하였다. 제안하는 검색 알고리즘을 계산 복잡도 측면에서 보면, 조기 종료가 적용 안 된 나선형으로 전체 영역을 검색(Spiral full search without early termination)하는 방법보다 23.8배가 빨라졌고, 4×4 블록들의 계층적 SAD(Sum of Absolute Difference)를 이용하는 빠른 움직임 예측 방식보다 4.6배의 속도증가를 보인다. 반면에 신호 대 잡음 비(PSNR : Peak Signal to Noise Ratio)는 0.1dB에서 0.4dB정도 떨어짐을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1187-1193
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• 2014

본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반의 스케일러블 비디오 부호화의 핵심 요소인 움직임 보상 시간적 필터링 (motion compensated temporal filtering; MCTF)의 성능향상을 위한 효과적인 움직임 예측 기법을 제안한다. MCTF의 성능향상과 밀접한 관련이 있는 픽셀 연결성을 개선하기 위하여 변형 중간값 연산 및 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 방법으로 움직임 벡터 필드를 평탄화한다. 또한 영상의 복잡도 등의 특성에 따라 가변 블록크기로 움직임 예측을 수행하여 움직임 벡터 필드의 상관도를 더욱 향상시킨다. 제안하는 방법은 시간적 필터링 과정에서 고주파 프레임으로 분해되는 에너지를 줄여 MCTF 및 전체 스케일러블 부호기의 성능을 향상시킨다. 실험결과 기존의 고정 블록크기 전역탐색 방법과 비교하여 제안하는 방법이 시간적 고주파 부대역 프레임에 포함된 에너지를 최대 30.33%까지 감소시키는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.734-740
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• 2017

낮은 프레임률을 가지는 동영상을 높은 프레임률 디스플레이 장치를 통해 재생하는 경우 프레임률 향상기법이 필요하다. 프레임 향상 기법은 연속된 원본 프레임 사이에 프레임을 보간함으로써 생성하며 이러한 프레임 보간방법은 크게 프레임 복사 기법과 움직임벡터 기반의 보간기법으로 나뉜다. 프레임 복사 기법은 단순히 보간하고자 하는 프레임의 이전 또는 이후 프레임을 복사하는 기법으로 매우 낮은 복잡도를 가지지만 저키현상이 발생하는 단점이 있다. 움직임 벡터 추정 및 보상을 통한 프레임 보간기법은 다시 화소단위의 방법과 블록단위의 움직임 추정 방법으로 나눌 수 있다. 화소기반의 경우 영역별 다른 보간 방법을 사용하여 보간을 수행하며 높은 복잡도를 가지는 단점이 있다. 블록기반 방법은 상대적으로 낮은 복잡도를 가지지만 블록킹현상이 발생한다는 단점을 가진다. 제안하는 방법은 블록단위의 움직임 추정 기반 프레임률 향상기법으로 프레임내 움직임의 선형성을 이용하여 움직임을 추정한다. 이 과정에서 보간하고자 하는 프레임 이전 두 프레임과 이후 한 프레임을 사용하여 움직임 추정 및 보상을 수행함으로써 프레임을 보간하다. 실험결과 제안한 알고리즘은 객관적 화질 측면에서 이전의 다른 방법과 비교하여 높은 성능을 보이고 특히 해상도가 높은 경우 더욱 우수한 성능을 가지는 것으로 나타났으며 주관적 화질 또한 상대적으로 우수한 것을 볼 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.907-923
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• 2020

For the severe haze situation in the Beijing-Tianjin-Hebei region, conventional fine particulate matter (PM2.5) concentration prediction methods based on pollutant data face problems such as incomplete data, which may lead to poor prediction performance. Therefore, this paper proposes a method of predicting the PM2.5 concentration based on image analysis technology that combines image data, which can reflect the original weather conditions, with currently popular machine learning methods. First, based on local parameter estimation, autoregressive (AR) model analysis and local estimation of the increase in image blur, we extract features from the weather images using an approach inspired by free energy and a no-reference robust metric model. Next, we compare the coefficient energy and contrast difference of each pixel in the AR model and then use the percentages to calculate the image sharpness to derive the overall mass fraction. Furthermore, the results are compared. The relationship between residual value and PM2.5 concentration is fitted by generalized Gauss distribution (GGD) model. Finally, nonlinear mapping is performed via the wavelet neural network (WNN) method to obtain the PM2.5 concentration. Experimental results obtained on real data show that the proposed method offers an improved prediction accuracy and lower root mean square error (RMSE).

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.9-12
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• 2000

This paper proposes an improved image illumination estimation method based on the conventional color constancy algorithm. The most important process of color constancy algorithm is the estimation of the spectral distributions of illuminant of an input image. To estimate of the spectral distributions of illuminant of an input image, we use the brightest pixel values and the values of surface reflectance of an input image using a principal component analysis of the given munsell chips. We estimate a CIE tristimulus values of an input image using the estimated .spectral distribution of illuminant and recover an image by scaling it regularity. From the experimental results, the proposed method was effective in estimating the image illumination

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.108-115
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• 2011

This paper describes a new sensor system for mobile robot motion estimation using stereo infrared light sources and a camera. Visibility is being applied to robotic obstacle avoidance path planning and localization. Using simple visibility computation, the environment is partitioned into many visibility sectors. Based on the recognized edges, the sector a robot belongs to is identified and this greatly reduces the search area for localization. Geometric modeling of the vision system enables the estimation of the characteristic pixel position with respect to the robot movement. Finite difference analysis is used for incremental movement and the error sources are investigated. With two characteristic points in the image such as vertices, the robot position and orientation are successfully estimated.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권5호
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• pp.455-464
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• 2007

Lee(2007) suggested the Point-Jacobian iteration MAP estimation(PJIMAP) for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. It is to find a MAP estimation of noisy-free imagery based on a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and an MRF for image texture. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. In this study, the MAP estimation is computed by the Point-Jacobian iteration using adaptive parameters. At each iteration, the parameters related to the Bayesian model are adaptively estimated using the updated information. The results of the proposed scheme were compared to them of PJIMAP with SAR simulation data generated by the Monte Carlo method. The experiments demonstrated an improvement in relaxing speckle noise and estimating noise-free intensity by using the adaptive parameters for the Ponit-Jacobian iteration.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7C호
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• pp.726-732
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• 2003

본 논문은 계산량을 줄이는 움직임 추정 (motion estimation: ME) 방법을 제안한다. 이 방법은 움직임 추정이 필요 없다고 판단되는 매크로블록(macro-block: MB)들에 대한 움직임 추정 과정을 생략함으로써 고속의 움직임 추정을 가능하게 한다. 그래서, 제안된 방법은 움직임 생략 기법 (ME skipping technique: MEST)이라고 부른다. 일반적으로 움직임 추정은 정수 화소 단위 움직임 추정 (IME)과 반화소 단위 움직임 추정 (HME)로 구성된다. MEST는 IME 과정 바로 직전에 수행되고, 이미 부호화된 주위의 MB들의 움직임 추정 오차에 기초한 기준에 따라 IME 과정을 생략할지를 판단한다. 하나의 MB에 대한 IME 과정이 생략되는 것으로 판단되었을 경우 (이 경우를 ME 생략 모드 (ME skip mode)라 부른다), IME 과정은 생략되고 그 MB에 대한 정수 화소 단위 움직임 벡터를 예측벡터로 대치한다. 예측된 그 벡터는 HME의 입력으로 사용된다. 한편, ME 생략 모드가 아닌 경우(ME non-skip mode)의 MB들에 대한 IME 과정은 생략되지 않고 보통의 IME과정을 수행하게 된다. 따라서 MEST는 ME 생략 모드로 판단되는 MB들이 많을수록 계산량을 감소시키는데 효과적이다. 뿐만 아니라 MEST가 비디오 부호화기에 적용되었을 경우, 좀 더 정화한 율제어 (rate control)과 채널 오류에 좀 더 강한 비트열 (bitstream)을 제작하는데 도움을 준다. 실험을 통해, MEST가 같은 화질을 유지하면서도 이러한 장점을 가짐을 보인다.