• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.119-127
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• 2010

In this paper, we propose a new automatic surveillance tracking system that can extract the target from the complex background and foreground noises by using the image-based SAD algorithm and control the servo motor of cameras by using kanatani algorithm. From the experimental results the proposed stereo tracking system is found to track the target adaptively under the circumstance of complex and changing background noises and the possibility of real-time implementation of the proposed system by using the optical system is also suggested.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.297-298
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• 2006

In this paper, we propose a real-time surveillance system for security of important area such as military bases, prisons, and strategic infra structures. The proposed system recognizes the movement of objects in dark environments. First, the Multi-scale retinex (MSR) is processed to enhance the contrast of image captured in dark environments. Then, the enhanced input image is subtracted with the background image. Finally, each bounding box enclosing each objects are tracked. The center point of each bounding box obtained by the proposed algorithm provides more accurate tracking information. Experimental results show that the proposed system provides good performance even though an object moves very fast and the background is quite dark.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1678-1680
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• 2002

Stereo matching technique is used in many practical fields like satellite image analysis and computer vision. In this paper, we suggest a method to extract a target object image from a complicated background. For example, human face image can be extracted from random background. This method can be applied to computer vision such as security system, dressing simulation by use of extracted human face, 3D modeling, and security system. Many researches about stereo matching have been performed. Conventional approaches can be categorized into area-based and feature-based method. In this paper, we start from area-based method and apply area tracking using scanning window. Coarse depth information is used for area merging process using area searching data. Finally, we produce a target object image.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.441-443
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• 2018

본 논문은 RGB 영상 이용하여 하지 움직임에 대한 분석을 다룬다. 딥러닝 접근방법인 객체 인식 Segmentation 알고리즘과 자세 검출 알고리즘을 융합한 방법과 BMC(Background Model Challenge)을 활용하여 RGB 영상을 보행 분석 요소로 사용하였다. 본 연구에서 제시한 영상 보행 분석은 보행패턴 인식과 비정상적인 보행 등의 분류를 위한 변수로서 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.123-130
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• 2000

본 논문은 고정된 카메라에서 얻어진 연속 영상으로부터 능동 윤곽선 모델을 이용하여 이동 물체의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 주위 환경 변화에 강인한 처리를 위해 적응 배경 모델을 사용하였다. 물체 분할 모델은 얻어진 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 분할하며, 형태학적 필터에 의하여 이동 물체의 경계 부분에서 발생하는 잡음을 제거하였다 분할된 이동 물체 윤곽선은 능동 윤곽선 모델을 이용하여 보다 정확한 이동 물체의 경계를 추출한다. 제안한 방법을 사용하여 도로 영상에서 실험한 결과를 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권1호
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• pp.55-68
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• 2014

Automatic segmentation of foreground text from the background in degraded document images is very much essential for the smooth reading of the document content and recognition tasks by machine. In this paper, we present a novel approach to the binarization of degraded document images. The proposed method uses a new local contrast feature extracted based on the stroke width of text. First, a pre-processing method is carried out for noise removal. Text boundary detection is then performed on the image constructed from the contrast feature. Then local estimation follows to extract text from the background. Finally, a refinement procedure is applied to the binarized image as a post-processing step to improve the quality of the final results. Experiments and comparisons of extracting text from degraded handwriting and machine-printed document image against some well-known binarization algorithms demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.603-610
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• 2008

본 논문에서는 디지털 홀로그램의 획득 및 전송과정에서 발생하는 잡음을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 디지털 홀로그램을 DCT(Discrete Cosine Transform)하여 주파수영역으로 변환한 후 객체영역과 배경영역으로 분리한다. 이 후, 객체영역은 히스토그램 변환기법을 적용하고 배경영역은 '0'으로 치환하였다. 제안한 알고리듬을 적용한 결과 PSNR이 6dB이상 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.89-91
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• 2022

본 논문에서는 생체인식 수단 중 하나인 손금을 이용한 생체인식에서 Attention U-Net을 기반으로 손금을 추출하는 방법을 제안한다. 손바닥의 손금 중 주요선이라 불리는 생명선, 지능선, 감정선은 거의 변하지 않는 특징을 가지고 있다. 기존의 손금 추출 방법인 비슷한 색상에서 손금 추출, 제한된 Background에서 손금을 추출하는 것이 아닌 피부색과 비슷하거나, 다양한 Background에서 적용될 수 있다. 이를 통해 사용자를 인식하는 생체인식 방법에서 사용할 수 있다. 본 논문에서 사용된 Attention U-Net의 특징을 통해 손금의 Segmentation 영역을 Attention Coefficient를 업데이트하며 효율적으로 학습할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.126-130
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• 2007

This paper proposes a method that automatically extracts characteristics of cracks such as length, thickness and direction, etc., from a concrete surface image with image processing techniques. This paper, first, uses the closing morphologic operation to adjust the effect of light extending over the whole concrete surface image. After applying the high-pass filtering operation to sharpen boundaries of cracks, we classify intensity values of the image into 8 groups and remove intensity values belong to the highest frequency group among them for the removal of background. Then, we binarize the preprocessed image. The auxiliary lines used to measure cracks of concrete surface are removed from the binarized image with position information extracted by the histogram operation. Then, cracks broken by the removal of background are extended to reconstruct an original crack with the $5{\times}5$ masking operation. We remove unnecessary information by applying three types of noise removal operations successively and extracts areas of cracks from the binarized image. At last, the opening morphologic operation is applied to compensate extracted cracks and characteristics of cracks are measured on the compensated ones. Experiments using real images of concrete surface showed that the proposed method extracts cracks well and precisely measures characteristics of cracks.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.349-354
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• 2011

JPEG2000의 ROI 코딩에서, 사용자가 지정한 큰 이미지의 특정 영역은 우선적으로 처리되어야 한다. 왜냐하면, 전체 이미지를 나타내는데 많은 시간이 소모되기 때문이다. 사용자가 개략적인 이미지의 영역을 지정하면, 브라우저는 그 영역을 마스킹하고, 마스킹 정보를 서버로 전송한다. 마스크 정보를 전송받은 서버는 그에 해당하는 코드 블록들을 우선적으로 전송한다. 여기서, 마스크 정보의 빠른 생성이 중요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 48개의 미리 정의된 마스크 패턴을 사용한다. 마스크 패턴은 마스킹된 영역을 빠르게 계산하기 위하여 ROI와 배경의 분포의 모양에 따라 미리 만들어져 있다. 기존의 방법인 ROI와 배경의 모양을 정확하게 나누어 처리하는 방법에 비해 품질은 아주 조금 떨어지지만 처리시간은 월등히 줄어졌음을 본 논문에서는 보인다.