본 논문에서는 이동 카메라로부터 획득한 컬러 영상에서 다수의 보행자를 검출하고 추적하기 위한 히스토그램과 컬러 정보기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RGB 컬러 히스토그램 기법을 이용하여 인접한 보행자를 검출하고 검출된 보행자는 RGB 평균값을 이용하여 추적하였다. 따라서 보행자가 서로 인접해 있거나 약간 겹쳐진 경우에도 검출할 수 있고 보행자의 형태가 변하는 경우에도 효율적으로 추적하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 보행자 검출과 추적 실험을 수행하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
In this paper, instead of conventional color management method that using spectrum analysis, a simplified color management scheme is proposed that is low-cost required method to reproduce the visual color perception of human. Proposed scheme uses computer color scanner to obtain a bit map image from dyed original color sample, and conducts pixel analysis by image histogram. From obtained image histogram, extract the color and RGB value from histogram that shows dominant pixel distribution of the sample image.
In In this study, technique has been suggested according to the calculation of thresholds of histogram based on overlap areas for reducing noise while analyzing the functions of them. Suggested algorithm is to convert histogram extracted from color images to gray level and select overlap areas from extracted histogram. In addition, feature table is configured after extracting histogram in the relevant overlap area while comparing and retrieving for query and database video images by using this feature table. Suggested retrieval system has been confirmed to be more outstanding with retrieval function in video images with more noises than the system that only used color histogram.
Park, Sung-Jun;Islam, Md. Mahbubul;Baek, Joong-Hwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1121-1141
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2020
We propose a robust visual object tracking algorithm fusing a convolutional neural network tracker trained offline from a large number of video repositories and a color histogram based tracker to track objects for mixing immersive audio. Our algorithm addresses the problem of occlusion and large movements of the CNN based GOTURN generic object tracker. The key idea is the offline training of a binary classifier with the color histogram similarity values estimated via both trackers used in this method to opt appropriate tracker for target tracking and update both trackers with the predicted bounding box position of the target to continue tracking. Furthermore, a histogram similarity constraint is applied before updating the trackers to maximize the tracking accuracy. Finally, we compute the depth(z) of the target object by one of the prominent unsupervised monocular depth estimation algorithms to ensure the necessary 3D position of the tracked object to mix the immersive audio into that object. Our proposed algorithm demonstrates about 2% improved accuracy over the outperforming GOTURN algorithm in the existing VOT2014 tracking benchmark. Additionally, our tracker also works well to track multiple objects utilizing the concept of single object tracker but no demonstrations on any MOT benchmark.
본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $x^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$x^2$ 히스토그램을 이용하여 키 프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
Since digital images and videos are rapidly increasing in the internet with the spread of mobile computers and smartphones, research on image retrieval has gained tremendous momentum. Color, shape, and texture are major features used in image retrieval. Especially, color information has been widely used in image retrieval, because it is robust in translation, rotation, and a small change of camera view. This paper proposes a new method for histogram refinement based on local color difference. Firstly, the proposed method converts a RGB color image into a HSV color image. Secondly, it reduces the size of color space from 2563 to 32. It classifies pixels in the 32-color image into three groups according to the color difference between a central pixel and its neighbors in a 3x3 local region. Finally, it makes a color difference vector(CDV) representing three refined color histograms, then image retrieval is performed by the CDV matching. The experimental results using public image database show that the proposed method has higher retrieval accuracy than other conventional ones. They also show that the proposed method can be effectively applied to search low resolution images such as thumbnail images.
칼라 히스토그램 방법은 영상 획득 시 광원의 위치나 광원색의 변화에 따라서 칼라 분포가 변하게 되어 동일한 내용을 담고 있는 영상이라 할 지라도 검색 효율이 떨어지는 단점을 가진다 그래석 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 조명의 변화가 배제된 칼라 정보를 추출한 후 이에 대한 칼라 히스토그램을 이용한 영상 검색 방법을 제안한다 제안한 방법은 생동폭 조절을 통하여 광원의 위치 변화 때문에 발생하는 음영으로 인한 색 분별력 저하를 방지하였으며 물체의 확산 반사 성분만을 이용한 gray world 가정 기반의 광원색 제거 방법으로 조명 조건 변화가 배제된 칼라 정보를 추출하였다 실험 결과 추출된 칼라정보를 이용한히스토그램 방법이 조명의 영향이 배제되지 않은 입력 영상의 칼라 정보를 이용한 히스토그램 방법보다 높은 검색 효율을 보임을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 영역 특징백터를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 컬러 히스토그램 검색방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지는 단점이 있다 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSY 공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구하고, 이를 명암, 이동, 회전등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 또한 컬러 히스토그램 방법들의 가장 큰 문제점인 공간 정보가 부족한 것은 영상을 16개 영역으로 나눠서 각 영역간의 비교를 통해 해결한다. 그리고 색상 검색에 추가적으로 모양 특징인 에지와 질감 특징인 DCT 변환의 DC를 이용하여 검색의 정확도를 높인다 1,000개의 컬러 영상을 사용해 실험한 결과 기존의 방법들 보다 좋은 정확성을 보인다.
The extraction of attention NPC in a FPS game has emerged as a very significant issue. We propose an efficient FPS game operation method, using the attention NPC extraction with a simple arithmetic. First, we define the NPC, using the color histogram interaction and texture similarity in the block to determine the attention NPC. Next, we use the histogram of movement distribution and frequency of movement of the NPC. Becasue, except for the block boundary according to the texture and to extract only the boundaries of the object block. The edge strength is defined to have high values at the NPC object boundaries, while it is designed to have relatively low values at the NPC texture boundaries or in interior of a region. The region merging method also adopts the color histogram intersection technique in order to use color distribution in each region. Through the experiment, we confirmed that NPC has played a crucial role in the FPS game and as a result it draws more speed and strategic actions in the game.
True color 영상은 자연색과 유사한 색상이 표출되며 이는 복잡한 지구의 대기 현상 및 지표의 변화에 빠른 모니터링이 가능하다는 장점이 있다. 현재 다양한 기관에서 true color 영상을 생산 중이며 우리나라에서도 차세대 기상위성으로 세대교체가 이루어져 true color 영상 생산의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Himawari-8 위성에 탑재된 Advanced Himawari Imager(AHI) 센서의 Top of Atmosphere(TOA) 자료를 이용해 true color 영상 생산을 위한 시각화 향상을 수행하였다. 시각화 향상을 위해 본 연구는 Nonlinear enhancement과 Histogram equalization 두 가지 기법을 각각 수행하였다. 이를 비교해 본 결과, Histogram equalization는 Nonlinear enhancement 대비 Solar Zenith Angle(SZA) $70^{\circ}$ 이상 지역과 해양 영역에서 청색 계열이 강한 영상이 나타났으며, Nonlinear enhancement 기법의 경우 Histogram equalization 기법과 비교했을 때 식생 영역이 붉은 특징이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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