• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.113-130
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• 2004

많은 시각적 정보를 포함한 비디오 데이터들의 자동화된 처리 기술 중, 비디오 데이터들의 시청자적인 정보를 보강시키고, 부가적인 정보를 첨가하기 위한 일환으로 자막을 삽입하는 경우가 많다. 이러한 자막은 때로 영상자료의 재사용성(reusability)을 저해하고, 원 영상을 훼손하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 영상의 재사용성을 높이고 원 영상 복원을 위해 Support Vector Machines(SVM)과 시공간적 영상복원 방법(spatiotemporal restoration)을 이용한 비디오 영상에서의 자동 문자 검출과 제거 방법을 제안한다. 연속적인 두 프레임 이상의 영상을 입력받아, 현재 프레임 영상에서 SVM을 이용하여 문자 영역을 검출한 다음, 검출된 문자 영역을 제거하고, 문자 영역에 의해 가려졌던 원 영상을 복원하기 위한 두 단계- 시간적 복원(temporal restoration)과 공간적 복원(spatial restoration)접근방법을 제안한다. 제안된 복원 방법은 글자 모션(text motion) 정보와 두 영상의 배경 차이(background difference)를 이용하여 영상을 그 특징에 따라 분류하고, 각 영상의 특징에 맞는 복원 방법을 적용한다. 제안된 방법은 다양한 종류의 영상에서 문자뿐만 아니라 관심의 대상이 되는 객체의 자동 검출 및 복원 등 다양한 응용분야를 포함한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권12호
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• pp.5485-5506
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• 2016

In this article, a video based fire detection framework for CCTV surveillancesystems is presented. Two novel features and a novel image type with their corresponding algorithmsareproposed for this purpose. One is for the slow-smoke detection and another one is for fast-smoke/flame detection. The basic idea is slow-smoke has a highly varying chrominance/luminance texture in long periods and fast-smoke/flame has a highly varying texture waiting at the same location for long consecutive periods. Experiments with a large number of smoke/flame and non-smoke/flame video sequences outputs promising results in terms of algorithmic accuracy and speed.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.40-50
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• 2007

본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 입력 비디오 시퀀스로부터 프레임 사이의 차를 이용한 움직임 영역과 움직임이 존재하지 않는 영역을 구분하여 적응적 경계간을 추출한다. 두 번째는 참조 배경영상과 적응적 경계값을 이용하여 움직임이 존재하는 영역으로부터 개략적 객체 분할을 수행하며, 분할된 이진영상에 형태학적 영역 병합 알고리즘을 적용하여 객체 병합을 수행하였다. 마지막으로 분할된 객체에 시공간 정보를 이용하여 객체에 임의의 ID를 할당하여 추적하였다. 카메라로부터 획득되어진 비디오 시퀀스를 이용한 실험에서 객체들의 분할 및 추적의 효율성과 시스템의 유용성을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.11-16
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• 2008

본 연구의 목적은 KLT추적자를 사용하여 무인헬기에서 취득된 비디오 동영상과 같은 연속된 영상 프레임간의 공액점을 추적하기 위한 추적자의 실행능력을 평가하는데 있다. 연구 대상지역으로서 장수군을 선정하여 무인헬기의 카메라에서 취득된 연속영상을 이용하였으며, KLT 매개변수를 이용한 특징점 추출과 추적을 분석하기 위해서 4가지 경우를 고려한 영상자료�V이 사용되었다. 그 결과 영상간의 이동과 회전이 매우 작은 영상들간의 공액점 추적은 약 90%이상이 성공적으로 추적되었다. 그러나 이동 및 회전량이 큰 영상간의 추적에서는 잘못 추적된 공액점이 포함되고 있어서 이를 보완하기 위한 연구가 추가적으로 수행되어야 할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.611-618
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 추론 방법을 이용하여 비디오 데이터에서 샷(shot)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 컷(cut), 페이드(fade), 디졸브(dissolve)와 같은 샷의 경계들을 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하기 위해 기본적으로 퍼지 연상 기억장치를 확장한 퍼지 추론 방법을 이용한다. 본 논문에서는 연속적인 두 영상 사이의 차이를 나타내는 여러 특징들을 입력 퍼지 집합으로 사용하고, 샷 경계들을 출력 퍼지 집합으로 사용한다. 본 논문의 퍼지 추론 시스템은 크게 학습 단계와 추론 단계의 두 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 퍼지 소속 함수의 결정을 통해 시스템의 기본 구조를 초기화하고 이를 바탕으로 퍼지 연상 기억장치의 학습 기능을 이용하여 퍼지 규칙을 조건부와 결론부를 연결하는 가중치의 형태로 생성한다. 그리고 추론 단계에서는 구성된 퍼지 추론 모델을 이용하여 실제 추론을 수행한다. 실험에서는 제안된 샷 경계 검출 방법의 성능을 확인하기 위해서 뉴스, 영화, 광고, 다큐멘터리, 뮤직 비디오 등의 비디오 데이터들을 활용하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.188-191
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• 2002

To reduce the bit-rate of video sequences by removing temporal redundancy, motion estimation techniques have been developed. However, the high computational complexity of the problem makes such techniques very difficult to be applied to high-resolution applications in a real time environment. For this reason, low computational complexity motion estimation algorithms are viable solutions. If a priori knowledge about the motion of the current block is available before the motion estimation, a better starting point for the search of n optimal motion vector on be selected and also the computational complexity will be reduced. In this paper, we present an adaptive block matching algorithm based on temporal correlations of consecutive image frames that defines the search pattern and the location of initial starting point adaptively to reduce computational complexity. Experiments show that, comparing with DS(Diamond Search) algorithm, the proposed algorithm is about 0.1∼0.5(㏈) better than DS in terms of PSNR and improves as much as 50% in terms of the average number of search points per motion estimation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.694-701
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• 2004

본 논문에서는 능동카메라 환경에서 카메라의 움직임에 의해 유발되는 광역움직임(global motion)과 이동물체에 의해 발생하는 지역움직임(local motion)을 분리한 후, 카메라 팬틸트를 제어하여 물체를 추적하는 특징기반의 추적 시스템을 제안했다. 제안한 시스템은 블록기반 움직임 계측을 통해 연속한 2 프레임 사이의 이동 움직임을 찾고, 이 움직임에서 카메라의 움직임으로 인한 광역 움직임을 제거함으로써 전경물체의 지역 움직임만을 추적한다. 이때, 배경만의 움직임만으로 카메라 움직임을 강건하게 계측하기 위하여, 블록기반 움직임에서 배경움직임을 분류하기 위한 지배적인 움직임 추출방법을 제시한다. 또한 분리된 지역움직임으로부터 잡음물체의 움직임을 제거하기 위하여 꼭지점 특징의 추적궤적 속성에 따른 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안한 추적시스템은 여러가지 실험에서 좋은 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.9-21
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• 2004

본 논문은 동영상내의 객체를 자동으로 추출하고 추적할 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간 분할과 공간 분할로 이루어진다. 공간 분할은 각 프레임을 정확한 경계를 가진 영역으로 나누고 시간 분할은 각 프레임을 전경 영역과 배경 영역으로 나눈다. 공간 분할은 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 수행된다. 그러나, 일반적인 유전자 알고리즘과는 달리, 염색체는 이전 프레임의 분할 결과로부터 초기화되고, 동적인 객체 부분에 대응하는 불안정 염색체만이 진화연산자에 의해 진화된다. 시간 분할은 두 개의 연속적인 프레임의 밝기 차이에 기반을 둔 적응적 임계치 방법에 의해 수행한다. 얻어진 공간과 시간 분할 결과의 결합을 통해서 객체를 추출하고, 이 객체들은 natural correspondence에 의해 전체 동영상을 통해 정확히 추적된다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 장점을 가진다. 1) 제안된 비디오 분할 방법은 사전 정보를 필요로 하지 않는 자동 동영상 분할 방법이다. 2) 제안된 공간 분할방법은 기존의 유전자 알고리즘보다 해공간의 효율적인 탐색을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 정확한 객체 추적 메커니즘을 포함하고 있는 새로운 진화 알고리즘이다. 이러한 장점들은 제안된 방법이 잘 알려진 동영상과 실제 동영상에 성공적으로 적용됨을 통해 검증된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.7-14
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• 2002

본 논문은 단안 영상열에서 기하학적으로 대칭인 세 점의 움직임 벡터의 특수한 관계를 이용하는 카메라 움직임 추정기술을 제안한다. 제안하는 기술은 특징점과 외극기하적 제한조건을 사용치 않고, 카메라 회전에 의해 야기되는 움직임 벡터와 그 특성을 이용한다. 외극기하적 제한조건을 사용하는 경우에는 E-행렬이나 F-행렬의 계산을 위해 계산시간이 많이 소요되는 수치적 해법이나 반복법을 사용해야 하지만, 제안한 기술에서는 선형방정식을 움직임 벡터에 적용하여 상하회전각, 좌우회전각, 정면회전각과 배율을 한번에 추정한다. 그리고 배경판별식을 고안하여 배경영역만을 계산에 반영하기 때문에 계산이 보다 정확하고 MPEG-4 요구조건을 수용하기에 충분히 빠르다. 다양한 영상에 대한 실험결과를 통하여 제안된 기술의 타당성과 광범위한 응용가능성을 입증한다.