• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.811-819
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• 2017

이동 객체 정보로 이루어진 디스크립터 및 시간적 히스토그램 기반 움직임 패턴 분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 검출, 추적 및 분석을 위하여 배경으로부터 이동객체를 분리하는 배경학습을 수행한다. 무게중심의 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별로 추적한다. 시간적 히스토그램은 객체의 무게중심의 위치와 시간 정보를 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로서 시간적 히스토그램으로부터 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동정보를 파악한다. 검출된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 위치 등 행동정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 저장된 정보들을 바탕으로 디스크립터를 작성하고 비디오 검색 알고리즘을 설계한다. 다양한 객체 이동 비디오에 대한 검색 실험을 통해 기존 방법보다 높은 검색 정확도를 보임을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.757-770
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• 2018

열화상 영상기반 감시 시스템에서 전경추출은 매우 중요한 단계이다. 전경추출단계는 계산시간과 메모리 사용측면에서 시스템의 실시간 처리가 매우 효율적이어야 한다. 그러나 이러한 효율성은 ROI 탐지의 정확도와 매우 연관되어 있다. 본 논문에서 열화상 비디오 처리를 위하여 새로운 히스토그램 빈에 기반하여 배경과 전경을 분리하기 위한 두 가지 방법을 제시하는데, 이는 임의의 주어진 환경에서 열화상영상의 시간상에서 일관성을 갖는 다는 점과, 이러한 성질이, 간단한 시간축 메디안 필터링에 비하여 80%이상의 메모리를 절감할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.47-54
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• 2012

도심지 모델링과 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 다른 시기나 다른 지역의 추가적인 고해상도 위성영상이 반드시 필요하다. 그러나 같은 지상 개체라 하더라도 서로 다른 영상에서 방사적인 불일치가 존재하며 이는 영상 처리와 분석의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 더욱이 도심지의 경우 건물, 수목, 교량, 기타 구조물 등 높이를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자를 발생시키며 이는 상대 방사 정규화의 질을 저하시킨다. 본 연구에서는 태양과 위성의 기하학적 위치 정보, 부가적인 수치 표고 모델이 없어도 적용이 가능한 단영상 기반의 그림자 추출기법을 적용하고 그림자의 영향을 배제한 선택적인 히스토그램 매칭 기법을 제안하였다. 건물의 에지 버퍼 영역에 대한 인접 정보와 분할을 통해 생성된 객체의 공간 및 분광인자를 이용하여 그림자를 추출한 후, 아스팔트 도로와 같이 그림자로 잘못 추출된 이상 객체를 제거하였다. 최종적으로 그림자 지역이 마스킹 된 Quickbird-2 다시기 영상을 이용하여 비그림자 지역만을 이용하여 선택적 히스토그램 매칭을 수행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권4호
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• pp.517-534
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• 2019

In abrupt fire disturbances, high quality images suitable for wildfire damage assessment can be difficult to acquire. Quantifying wildfire burn area and severity are essential measures for quick short-term disaster response and efficient long-term disaster restoration. Planetscope (PS) imagery offers 3 m spatial and daily temporal resolution, which can overcome the spatio-temporal resolution tradeoff of conventional satellites, albeit at the cost of spectral resolution. This study investigated the potential of augmenting PS imagery by integrating the spectral information from Sentinel-2 (S2) differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) to PS differenced Normalized Difference Vegetation Index (dNDVI) using histogram matching,specifically for wildfire burn area and severity assessment of the Okgye wildfire which occurred on April 4th, 2019. Due to the difficulty in acquiring reference data, the results of the study were compared to the wildfire burn area reported by Ministry of the Interior and Safety. The burn area estimates from this study demonstrated that the histogram-matched (HM) PS dNDVI image produced more accurate burn area estimates and more descriptive burn severity intervals in contrast to conventional methods using S2. The HM PS dNDVI image returned an error of only 0.691% whereas the S2 dNDVI and dNBR images overestimated the wildfire burn area by 5.32% and 106%, respectively. These improvements using PS were largely due to the higher spatial resolution, allowing for the detection of sparsely distributed patches of land and narrow roads, which were indistinguishable using S2 dNBR. In addition, the integration of spectral information from S2 in the PS image resolved saturation effects in areas of low and high burn severity.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1-8
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• 2006

효율적인 네트워크 운용을 위해 트레픽를 측정하는 일은 중요하다. 흔히 용량(capacity)은 트레픽 부하가 없을 때 경로가 제공할 수 있는 최대처리량 또는 경로상의 모든 링크 간의 최소 전송율로서 정의된다. Pathrate는 현재 가장 널리 사용되는 네트워크 용량 측정 도구 중의 하나로써 네트워크의 일시적인 부하에 관계없이 정확한 측정을 할 수 있고 수년간의 개발과 보완으로 성능도 안정되어 있다. Pathrate에서의 Local Mode 검출에는 통계적 방법이 사용되는데 본 논문에서는 ASH(Averaged Shifted Histogram)을 이용한 Local Mode 검출 알고리즘을 제시하고, 구현을 통해 기존의 방법보다 더 나은 결과를 얻었음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.141-148
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• 2011

기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.137-138
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• 2008

This paper proposes the modified image contrast enhancement technique for small-sized display of mobile handset. Sample images are user interface images, in which scaled up wVGA($800{\times}480$) from qVGA($320{\times}240$) that we can see easily in mobile handset. The display size of mobile handset is relatively small, so the goal of this paper is to simplify image contrast enhancement algorithm based on conventional HE (Histogram Equalization) algorithm and improve computational effectiveness to minimize power consumption in real hardware IC. In this paper, we adopt HE technique, which is classical and widely used for image contrast enhancement. At first, the input frame image is partitioned to temporal sub-frames and then analyzes gray level histogram of each sub-frame. In case that the analyzed histogram of some sub-frames deviates so much from reference level (it means that the sub-frame image components consist of too bright ones or dark ones), apply DHE(Dynamic Histogram Equalization) algorithm. In the other case, apply classical Histogram Linearization (or Global HE) algorithm. Also we compare the HE technique with gamma LUT (Look-Up Table) method, which is known as the simplest technique to enhance image contrast.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.93-96
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• 2002

This paper presents robust and efficient scene-based video watermarking method using visual rhythm (spatio-temporal slice) in compressed domain. Scene change can be detected easily using visual rhythm and video sequences are conveniently edited at the scene boundaries. Therefore, scene-based watermark embedding Process it a natural choice. Temporal spread spectrum can be achieved by applying spread spectrum methods to visual rhythm. Additive Gaussian noise, low-pass filtering, median filtering and histogram equalization attack are simulated for all frames. Frame sub-sampling is also simulated as a typical video attack Simulation results show that proposed algorithm is robust and efficient in the presence of such kind of attacks.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.360-373
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• 2017

This paper presents a novel digital video steganalysis scheme against the spatial domain video steganography technology based on a spatial temporal detector (ST_D) that considers both spatial and temporal redundancies of the video sequences simultaneously. Three descriptors are constructed on XY, XT and YT planes respectively to depict the spatial and temporal relationship between the current pixel and its adjacent pixels. Considering the impact of local motion intensity and texture complexity on the histogram distribution of three descriptors, each frame is segmented into non-overlapped blocks that are $8{\times}8$ in size for motion and texture analysis. Subsequently, texture and motion factors are introduced to provide reasonable weights for histograms of the three descriptors of each block. After further weighted modulation, the statistics of the histograms of the three descriptors are concatenated into a single value to build the global description of ST_D. The experimental results demonstrate the great advantage of our features relative to those of the rich model (RM), the subtractive pixel adjacency model (SPAM) and subtractive prediction error adjacency matrix (SPEAM), especially for compressed videos, which constitute most Internet videos.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.137-140
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• 2000

In this paper, we propose as new algorithm for the selection of key frames in a given video. For the selected key frames to be well defined, the selected key frames need to spread out on the whole temporal domain of the given video and guaranteed not to be duplicate. For this purpose, we take the first frame of each shot of the video as the candidate key frame to represent the video. To reduce the overall processing time, we eliminate some candidate key frames which are visually indistinct in the histogram difference. The key frames are then selected using a clustering processing based on the singly linked hierarchical tree. To make the selected key frames be distributed evenly on the whole video, the deviation and time difference between the selected key frames are used. The simulation results demonstrate that our method provides the better performance compared with previous methods.