• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.361-369
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• 2002

제한된 구역내의 고정(static)된 감시 카메라를 통해 입력된 영상 데이터에 대해 움직임이 있는 물체를 검출하기 위해서는 주위 잡음(noise)에 대한 민감성(sensitivity)과 상황변화에 대해 대처할 수 있는 강인한 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 잡음이나 갑작스런 상황의 변화에 적절히 대응하여 움직임 물체를 추출하고 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 초기 배경 모델(background model) 영상에 의해서 입력되는 영상 내에 이동 물체가 존재할 경우 각 화소의 주변의 변화를 고려하여 움직임 영역을 검출하였다. 움직임 영역의 화소들의 잡음 제거를 위해 형태학적 필터(morphological filter)를 사용하였고, 8-연결 성분 표시(connected component labeling)에 의해 개별적인 물체의 움직임을 검출하였다. 마지막으로 다양한 환경과 모델에 따른 실험결과와 통계적인 분석을 제시하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.740-745
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• 1994

In the actual situation of measuring the environmental noise, it is very often that only the resultant phenomenon fluctuation contaminated by the additional noise of arbitrary distribution type can be observed. Furthermore, the observed data is usually given in a sound level form the purpose of estimating only the undisturbed objective output response, some estimation method is necessary to reasonably remove the effect of the above additional noise. In this paper, first, a mathematical model of arbitrary sound insulation systems is introduced in the form of a linear system on intensity scale, by using the well-known additive property of energy quantities. Next, some estimation method of the output response under the existence of background noise is derived. Then, based on the expression of the above estimation method, a new prediction method of only the output response probability function form for arbitrary sound insulation systems without. a background noise is proposed by use of observed data contaminated by a background noise. Finally, the effectiveness of the proposed method is confirmed experimentally too by applying it to the actual various type sound wall systems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.915-920
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• 2007

수중 음향 탐지기를 통해서 수집한 표적 방사음의 스펙트럼은 음향 표적의 토널 성분과 대 양의 유체역학적 배경 잡음 성분들로 구성되어 있다. 음향 표적의 토널 성분은 주요 식별 정보가 되기 때문에 배경 잡음을 추정, 제거함으로써 표적의 토널 성분을 견실하게 추출할 수 있는 알고리즘이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 배경 잡음을 제거하고, 미약한 크기의 표적 토널도 탐지 할 수 있는 이중 회귀 신경망을 이용한 토널 추출 방법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 이중 회귀 신경망을 이용한 토널 추출 기법이 기존의 방법보다 토널 추출 성능이 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.329-338
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• 2003

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제5권2호
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• pp.11-24
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• 2015

It is common for archive libraries to provide public access to historical and ancient document image collections. It is common for such document images to require specialized processing in order to remove background noise and become more legible. Document images may be contaminated with noise during transmission, scanning or conversion to digital form. We can categorize noises by identifying their features and can search for similar patterns in a document image to choose appropriate methods for their removal. In this paper, we propose a hybrid binarization approach for improving the quality of old documents using a combination of global and local thresholding. This article also reviews noises that might appear in scanned document images and discusses some noise removal methods.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권3호
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• pp.138-141
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• 2006

Blood flow is one of vital signals related to human physiological information. Photoplethysmograph (PPG) has been used to measure indirectly heart rate, blood oxygen saturation ($SpO_2$), and so on. Because PPG signal is weak and sensitive to motion artifacts, it is very important to continuously obtain stable PPG signal during free movement. In this study, we applied the scaled Fourier linear combiner (SFLC) using both the adaptive filter and FLC to remove effectively the motion artifacts as well as background noise in the real time without additional signal correlated with motion from a accelerometer. The proposed method would be useful to reduce the movement and background noise which are not synchronized with heart rate.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4092-4107
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• 2015

We propose a background subtraction method for moving cameras based on trajectory classification, image segmentation and label inference. In the trajectory classification process, PCA-based outlier detection strategy is used to remove the outliers in the foreground trajectories. Combining optical flow trajectory with watershed algorithm, we propose a trajectory-controlled watershed segmentation algorithm which effectively improves the edge-preserving performance and prevents the over-smooth problem. Finally, label inference based on Markov Random field is conducted for labeling the unlabeled pixels. Experimental results on the motionseg database demonstrate the promising performance of the proposed approach compared with other competing methods.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.85-94
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• 2004

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.33-38
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• 2013

본 논문에서는 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증이 유도된 마우스로부터 획득한 라만 스펙트럼에서 배경 잡음을 제거하기 위한 기준선 추정 방법을 조사하였다. 기준선을 추정하기 위해 일차 미분, 선형계획법, rolling ball을 이용한 방법을 적용하였다. 각 방법의 적절한 압력 파라미터를 MAP(maximum a posteriori probability)의 훈련율에 의해 결정하였다. 실험 절과에 따르면 rolling ball 알고리즘을 이용한 기준선 추정 방법이 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증의 MAP 분류에서 평균 89.4%로 가장 좋은 결과를 나타냈다. 이 결과로부터 라만 스펙트럼의 기준선 추정에 적절한 방법과 파라미터를 결정하는 것이 분류 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.271-280
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• 2009

본 논문에서는 옥외 비디오 영상에서 영역 확장법을 이용한 연기 영역검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 차영상에 의한 초기 변화영역 검출 단계, 경계선 검출 및 확장 단계, 특징 검출 및 연기분류의 3단계로 구성된다. 초기 변화영역 검출 단계에서는 배경영상으로 차영상을 계산하고, 초기 임계치를 이용하여 이진영상을 구하고, 잡음 제거를 위하여 모폴로지 연산을 수행한다. 경계선 검출 및 확장 단계는 레이블링 알고리즘에 의해 이진영상에서 변화영역을 검출하고, 각 변화영역의 경계선을 검출한 다음, 차영상과 경계선을 이용하여 확장된 경계선을 계산한다. 특징 검출 및 연기분류 단계에서는 확장된 경계선에 모멘트를 이용하여 타원을 추정하고 타원의 시간에 따른 특징정보를 이용하여 연기 영역을 분류한다.