본 논문은 비디오 및 게임 영상에서 인접한 프레임의 차영상을 이용하여 디스플레이 주변의 조명 장치를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 현재 프레임의 대표 색상을 추출하는 단계, 이전 프레임과의 차영상으로부터 변화량을 측정하고 변화 색상을 추출하는 단계, 새로운 대표 색상을 생성하는 단계의 세 단계로 구성된다. 변화량을 측정하기 위해 이미지를 사람 지각 시스템에 가까운 YUV 색공간으로 변환하고 차영상을 구한 후, 각 화소별 색차의 합을 변화량으로 사용하였다. 새로운 대표색상은 변화량에 비례하여 변화색상을 반영한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 동일한 동영상에 대하여 시간에 따른 조명 효과의 변화 양상을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법보다 더 역동적인 조명효과를 보이는 것을 확인하였다.
A current TV-OUT format is quite different from that of HDTY or PC monitor in encoding techniques. In other words, a conventional analog TV uses interlaced display while HDTV or PC monitor uses Non-interlaced / Progressive-scanned display. In order to encode image signals coming from devices that takes interlaced display format for progressive scanned display, a hardware logic in which scanning and interpolation algorithms are implemented is necessary. The ELA (Edge-Based Line Average) algorithm have been widely used because it provided good characteristics. In this study, the ADI(Adaptive De-interlacing Interpolation) algorithm using to improve the algorithm which shows low quality in vertical edge detections and low efficiency of horizontal edge lines. With the De-interlacing ASIC chip that converts the interlaced Digital YUV to De-interlaced Digital RGB is designed. The VHDL is used for chip design.
For future autonomous cars, it is necessary to recognize various surrounding environments such as lanes, traffic lights, and vehicles. This paper presents a method of speed sign recognition from a single image in automatic driving assistance systems. The detection step with the proposed method emphasizes the color attributes in modified YUV color space because speed sign area is affected by color. The proposed method is further improved by extracting the digits from the highlighted circle region. A sequential cascade AdaBoost classifier is then used in the recognition step for real-time processing. Experimental results show the performance of the proposed algorithm is superior to that of conventional algorithms for various speed signs and real-world conditions.
YUV 파일을 RGB 형태의 color space 로 변환하는 과정은 엄청난 연산으로 많은 시간이 소요된다. 이런 문제를 다양한 방법을 이용하여 속도 감소율을 확인할 것이다. 처음으로 기본 소스코드의 소요시간을 기준으로 삼기 위하여 최적화와 병렬프로그래밍을 사용하지 않고 프로그램을 설계하였다. 최적화와 병렬프로그래밍 단계를 진행하였을 때 C언어로 구현 된 최적화되기 전과 최종적으로 CUDA 기반의 병렬프로그래밍을 사용한 함수를 비교해보았을 때 속도의 증가율이 575%로 엄청난 속도의 차이를 확인할 수 있다. 이와 같은 기술을 영상을 다루는 모든 분야에서 처리속도가 증가함에 따라 효과적인 작업을 기대해 볼 수 있다.
현재 교통사고의 원인은 차량 결함보다 운전자의 과실에 의한 것이 더 높은 사고 원인으로 나타나고 있다. 이를 해결하기 위하여 운전자의 신체적 상태를 관찰, 분석하여 현재 상태를 추정 및 경고해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 운전자 상태 추정 시스템을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 실시간 비전 시스템을 사용하여 운전자 두 눈동자의 중심점과 크기, 입의 양 끝 모서리 점을 추적하여 얻어진 정보들을 기본적으로 이용한다. 움직임의 추적을 위해 얼굴인식이 필요하며, 인식은 YUV 컬러 공간에서 눈과 입, 얼굴의 색상 정보를 통계학적 방법에 기초하여 설계하고, 얼굴의 기하학적 모델에 의해 이루어진다. 이 시스템을 이용함으로써 운전자의 움직임에 의한 모든 회전 방향을 구분하고, 눈과 입이 차단되는 현상을 차단 모델에 의해 검출할 수 있다. 또한 눈이 감기거나 떠진 상태를 검출하여, 눈의 3차원 시선을 복원한다. 부주의한 운전과 졸음운전을 각각 정의하고 눈동자의 크기 변화 등에 의해 구분하며, 내장형 PC를 기반으로 카메라 시스템, 영상 데이터 처리 장치 및 상태 추정 알고리즘을 구현한 실험 시스템을 구현하여 제안된 신체 상태 추정 방법의 타당성과 성능을 검토한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.57-63
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2016
In this paper, we propose the optimized binarization in the GP-GPU. Because the binarinztion is esily paralledlized, we propose two ways of binary operations that utilize GP-GPU. The first method was to divide data load, subtraction and conversion, data store. The second method was processed collectibely. The second method was 2.52 times faster than the first method. After synthesizing the GP-GPU to the FPGA, the GP-GPU on the binarization were compared with the binarization on the ODROID XU. The binarization on the GP-GPU was 1.89 times faster than the binarization on the ODROID XU.
인명과 물질적 손실을 줄이기 위해서는 화재의 조기 감지는 매우 중요하다. 비디오 기반의 연기 감지방법은 야외에서 연기 감지의 어려움이 있는 기존의 센서 기반의 연기 감지 방법의 단점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 기반의 새로운 연기 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이블릿 변환 영역에서 각 부대역의 에너지의 비율을 이용하여 연기 영역을 검출한다. 잘못된 연기 검출을 감소시키기 위하여 YUV 칼라 공간에서 움직임, 색도의 감소, 블록의 명도를 이용하여 후보 연기 블록을 검출한다. 최종적으로, 웨이블릿 변환 영역에서 후보 연기 블록에 대한 부대역 에너지의 시간적 변화를 이용하여 연기 블록을 결정한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이블릿을 이용한 연기 감지 방법보다 연기의 검출율과 오검출율이 현저히 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 동영상의 장면전환점 중 급진적인 장면전환점인 컷(cut)과 점진적인 장면전환점인 페이드(fade)와 디졸브(dissolve) 구간을 웨이블릿 변환영역에서 검출하는 알고리즘을 제안한다. 웨이블렷 변환을 이용한 기존의 연구들은 공간영역과 변환영역 각각의 특징을 이용하여 장면전환점을 검출한다. 그러나 본 논문은 입력된 컬러영상을 먼저 YW 공간으로 변환하고, Y 성분에 대해 리프팅기법을 적용하여 2 레벨 웨이블릿 변환 후, 변환영역에서 공간영역의 특징이 유지되는 저주파 부대역을 히스토그램 비교하고, 나머지 고주파 부대역에서 추출된 에지 정보를 전체(global), 부분(semi-global), 국부(local) 영역으로 정의하여 웨이블릿 에지 히스토그램 비교를 한다. 모의실험 결과 기존의 방법보다 recall에서는 약 17%, precision에서는 약 18%의 성능향상을 보였으며 점진적인 장면 전환점인 페이드와 디졸브 구간 검출에도 좋은 성능을 나타내었다.
본 논문은 확장 QR-RLS 알고리즘을 이용한 시스토릭 어레이 구조를 갖는 적응 결정 궤환 등화기에 대해서 소개한다. 무선 이동 통신 시스템의 경우 빠른 시변환 채널로 인해 고속의 수렴 특성을 갖는 등화기가 필수적으로 요구된다. 최근에 이러한 성질을 만족하는 QR-RLS 알고리즘 기반의 등화기가 소개되었으며, RLS 알고리즘이 갖는 높은 수렴 속도와 시스토릭 어레이의 병렬 파이프라인 형태로 구현 가능함으로 인해 계산상의 높은 효율성을 가진다. 그러나 일반적인 QR-RLS 알고리즘은 별도의 등화기 가중치 추출과정을 필요로 하며, 이로 인해 적응 처리 과정을 완전한 파이프라인 형태로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 확장 QR-RLS 알고리즘을 기반으로 제곱근 연산을 배제한 계산과정을 통해 채널 출력의 입력으로부터 가중치 갱신까지 완전환 파이프라인 방식으로 처리가 가능한 시스토릭 어레이 구조의 결정 궤환 등화기를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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