• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.718-727
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• 2015

본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.487-492
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• 2018

최근 모바일 기기의 영상 촬영 기능의 확대에 따라, 영상처리를 위한 다양한 어플리케이션들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 또한 모바일 기기의 컴퓨팅 능력또한 상승으로 기존에 컴퓨터에서만 가능하였던 다양한 영상처리기술들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 이러한 영상처리 기술 중, 사용자가 촬영한 영상에서 전경만을 추출하여 원하는 새로운 배경에 합성하는 문제는 다양한 어플리케이션에서 사용이 가능하나 계산이 복잡하다는 문제점으로 모바일환경 이식에 어려움을 가지고 있었다. 본 연구에서는 모바일 기기로 촬영된 영상을 전경/배경으로 구분하여 목표 영상에 실시간으로 합성할 수 있는 영상합성 기술을 제안한다. 사용자가 촬영한 영상에서 배경이 움직이지 않는다는 가정하에 자동으로 전경을 추출하며 이를 새로운 배경에 합성하는 기법을 소개한다. 모바일 촬영의 특성을 고려하여 촬영시 약한 움직임을 포함하는 영상에서의 자동 전경 추출 알고리즘을 개발하며 이를 SIMD 및 GPGPU기반의 가속화 알고리즘을 사용하여 SD급 화질의 영상에 대해 모바일 상에서 실시간 처리가 가능한 결과를 보인다. 본 논문의 기술을 사용하여 상용화 가능한 영상처리 어플리케이션의 개발이 가능하다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.159-165
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• 2012

The accurate focusing position should be determined for accurate measurements In VMS. Camera lens focusing is an important problem in computer vision and video measuring systems (VMS) that use CCD cameras and high precision XYZ stages. Camera focusing is a very important step in high precision measurement systems that use computer vision technique. The auto focusing process consists of two steps, the focus value measurement step and the exact focusing position determination step. It is suitable for eliminating high frequency noises with lower processing time and without blurring. An automatic focusing technique is applied to measure a crater with a one-dimensional search algorithm for finding the best focus. Throughout this paper, the suggested algorithm for the Auto focusing was combined with the learning. As a result, it is expected that such a combination would be expanded into the system of recognizing voices in a noisy environment.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.161-164
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• 2015

본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.