• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.13-19
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• 2022

동영상 객체 분할(VOS) 기술은 연속된 레이블링 데이터를 필요로 하며, 현재 공개된 데이터셋으로 훈련된 VOS방법은 그 성능이 제한된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 간단하면서도 효과적인 동영상 데이터 증강 기술들을 제안한다. 첫번째 증강 기술은 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 다른 영상의 배경으로 대체하는 기법이고, 두번째 기술은 학습될 동영상 데이터의 순서를 무작위 확률로 뒤집어 역 재생되는 영상을 학습시키는 기법이다. 두 증강 기술은 객체 분할 시 배경 정보에 강인한 추정을 가능하게 하였고, 추가 데이터 없이 기존 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권3호
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• pp.321-329
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• 1999

Moving Object segmentation extracts an interested moving object on a consecutive image frames, and has been used for factory automation, autonomous navigation, video surveillance, and VOP(Video Object Plane) detection in a MPEG-4 method. This paper proposes new segmentation method using difference images are calculated with three consecutive input image frames, and used to calculate both coarse object area(AI) and it's movement area(OI). An AI is extracted by removing background using background area projection(BAP). Missing parts in the AI is recovered with help of the OI. Boundary information of the OI confines missing parts of the object and gives inital curves for active contour optimization. The optimized contours in addition to the AI make the boundaries of the moving object. Experimental results of a fast moving object on a complex background scene are included.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.11-23
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• 2011

본 논문에서 우리는 실시간 성능이 요구되는 비디오 화상회의 시스템을 위해 사전정보 없이 정확하면서도 완전히 자동으로 비디오 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다: 1) 초기 프레임에서의 정확한 객체 추출, 2) 객체 추출 결과를 이용한 그 이후 프레임에서의 실시간 객체 추출. 초기 프레임에서의 객체 추출은 초기 프레임들의 차영상으로부터 구한 에지들을 누적시킨 누적 에지맵 생성으로부터 시작된다. 즉, 객체의 초기 움직임의 누적으로부터 객체의 형상을 추측하고자 하는 것이다. 이 추측된 형상은 그래프 컷(Graph-Cut) 영상 분할을 위한 객체 씨드(seeds)와 배경 씨드를 할당하는데 이용된다. 그래프 컷 기반 객체 추출 이후 프레임부터는 객체 추출 결과와 연속된 프레임의 차영상의 에지맵을 이용하여 실시간 객체 추출이 수행된다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 이전 연구들과 달리 VGA 크기의 비디오에 대해서도 실시간으로 동작함을 보이고, 따라서 몰입적인 비디오 화상회의 시스템의 개발을 위한 유용한 도구임을 보이고자 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2197-2207
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• 1997

본 논문에서는 비디오 프레임들의 윤곽선과 컬러 분포를 사용한 비디오를 분할 하는 방법을 제안하며 분할된 장면의 정보를 사용하여 비디오 브라우징을 구현하였다. 비디오를 분할하기 위한 방법으로는 HSV 162개의 색상을 가진 히스토그램과 자동 임계값으로 산출된 윤곽선을 사용하였고 각 장면들의 객체 위치와 색상 분포 등의 특성을 고려하였다. 검출된 장면들을 계층적인 브라우저와 장면 기반 브라우저를 사용해 비디오를 브라우징할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문에서는 제안하는 장면 변화 검출 방법이 기존의 색상 분포만을 사용하는 히스토그램의 방법에 비해 움직임에 보다 견고하고, 빛의 영향을 최소화 할 수 있음을 다양한 종류의 비디오 데이터를 통해 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.294-297
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• 2009

Multi-view video consists of a set of multiple video sequences from multiple viewpoints or view directions in the same scene. It contains extremely a large amount of data and some extra information to be stored or transmitted to the user. This paper presents inter-view correlations among video objects and the background to reduce the prediction complexity while achieving a high coding efficiency in multi-view video coding. Our proposed algorism is based on object-based segmentation scheme that utilizes video object information obtained from the coded base view. This set of data help us to predict disparity vectors and motion vectors in enhancement views by employing object registration, which leads to high compression and low-complexity coding scheme for enhancement views. An experimental results show that the superiority can provide an improvement of PSNR gain 2.5.3 dB compared to the simulcast.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.102-112
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• 2000

기존의 비디오 구조화 기법은 주로 샷 또는 샷 그룹 레벨에서 이루어져 왔다. 그러나 이러한 샷 레벨 구조는 사용자에게 의미(semantics)를 충분히 전달할 수 없는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해, 최근 샷 보다 상위 레벨 구조인 비디오 씬 분할에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 샷 레벨 구조의 단점을 극복하기 위해서 칼라와 모션 특징을 기반으로 한 비디오 씬 분할 기법을 제안한다. 샷 내의 다양한 칼라 분포를 반영하기 위해서 각 샷을 sub-shot으로 재분할하고, 이를 이용해 대표 프레임을 추출한다. 샷 내의 모션 특징은 MPEG-1 비디오 내의 모션 벡터를 이용한다. 유사한 컨텐트를 가지고 있는 샷을 찾기 위해서 탐색 구간내의 모션 특성을 반영한 적응적 가중치를 칼라와 모션 특징에 적용한다. 실험 결과 비교를 통해 씬의 과다 분할이나 의미 반영 면에서 기존의 씬 분할 기법보다 우수함을 보였다. 제안된 기법은 비디오를 의미 있는 계층 구조로 분할해서, 사용자에게 의미를 반영하는 씬 단위로의 브라우징이나 검색을 가능케 한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권6호
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• pp.697-701
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• 2010

The numbers of digital video cameras are fast increased. Accordingly, digital video data management is becoming more important. Efficient storing method and fast browsing method still remains to be one of significant issue. In this paper, an optimized data storing process without losing information and an organized appearance features indexing method are proposed. Also, the data removing policy could be used to reduce large amount of space and it facilitates fast sequential search. The appearance features index constructs key information of moving objects to answer queries about what people are doing, particularly when, where and who they move. The evaluation results showed better performance in the transfer time and the saving in storage space.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.663-673
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• 2010

급격하게 증가하고 있는 동영상의 관리 도구로써 동영상을 계층적이고 구조적으로 구분하는 동영상 분할은 색인, 요약, 검색 등 다양한 응용 분야에서 공통적으로 적용될 수 있는 핵심 기술이라 할 수 있다. 기존의 적응적 임계값을 사용하는 동영상 분할 방법은 연속되는 프레임 간의 차이 값과 일정 간격의 크기를 갖는 윈도우에서 임계값을 계산하여 동영상 분할을 수행하였다. 그러나 이 경우, 윈도우의 크기보다 전환점의 발생 간격이 짧거나, 주변의 차이 값이 변동이 많으면, 정확한 검출을 하지 못한다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 동영상의 포맷에 따라 윈도우의 크기를 결정하고, 윈도우 안에서 가중치를 사용하여 주변 값의 변화에 민감하게 반응하는 개선된 적응적 임계값 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 카메라 불빛과 큰 물체의 빠른 움직임 등에 의한 오검출을 줄이기 위해 후처리 기법을 적용하였다. 실험을 통해서 제안된 방법은 기존 방법과 비교하여 3.7%의 성능 향상을 보이며, 변형된 동영상에서 95.5%의 재현성을 갖는 것을 확인하였다. 따라서 제안된 동영상 분할 방법은 기존 방법과 비교하여 정확성이 높고, 다양한 변형에도 재현성을 가지므로 동영상 관리 도구로써 많은 응용 분야에 적용할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.41-50
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• 2004

MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 자연영상으로부터 비디오 객체를 분리하는 영상분할(segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(automatic segmentation)과 반자동 영상분할(semi-automatic segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 지금까지 개발된 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 수학적인 모델을 제시하기 곤란하며 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 active contour 알고리즘을 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 초기 곡선으로부터 변화 가능한 모든 곡선의 집합을 모양공간으로 정의하고 그 공간을 선형공간이라고 가정하면, 모양공간(shape space)은 모양 행렬에 의해 행(column) 공간과 남은 빈(left null) 공간으로 나뉘어진다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 행공간의 모양공간 벡터를 이용하여 초기 곡선으로부터 영상의 특징점까지의 변화를 기술하고 동적 그래프 검색 알고리즘을 이용하여 객체의 세밀한 부분을 묘사한다. 모양 행렬과 객체의 윤곽을 추정하기 위한 SUSAN 연산자의 사용으로 제안한 알고리즘은 저수준 영상처리로부터 생성되는 불필요한 특징점을 무시할 수 있다. 또한, 모양 행렬의 사용으로 생긴 제약은 동적 그래프 검색 알고리즘으로 보상한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1587-1598
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• 2000

For the object-based video compression at very low bit rate, vieo segmentation is an essential part. In this paper, we propose a temporal video segmentation algorithms for motion pictures which is based on blocks. The algorithm is composed of three steps: (1) the change-detection, (2) the block merging, and (3) the block segmentation. The first step separates the change-detected region from background. Here, a new method for removing the uncovered region without motion estimation is presented. The second step, which is further divided into three substeps, estimates motions for the change-detected region and merges blocks with similar motions. The merging conditions for each substep as criteria are also given. The final step, the block segmentation, segments the boundary block that is excluded from the second step on a pixel basis. After describing our algorithm in detail, several experimental results along the processing order are shown step by step. The results demonstrate that the proposed algorithm removes the uncovered region effectively and produced objects that are segmented well.