We propose an adaptive zoom motion estimation method where a picture is divided into two areas based on the distance information with a depth camera : the one is object area and the other is background area. In the proposed method, the zoom motion is only applied to the object area except the background area. Further, the block size of motion estimation for the object area is set to smaller than that of background area. This adaptive zoom motion estimation method can be reduced at the complexity of motion estimation and can be improved at the motion estimation performance by reducing the block size of the object area in comparison with the conventional zoom motion estimation method. Based on the simulation results, the proposed method is compared with the conventional methods in terms of motion estimation accuracy and computational complexity.
In this paper, we propose predictive motion estimatin algorithm which can predict motion without additional side information considering spatio-tempral correlatio of motion vector. This method performs motion prediction of current block using correlation of the motion vector for two spatially adjacent blocks and a temporally adjacent block. Form predicted motion, the position of searhc area is determined. Then in this searhc area, we estimate motion vector of current block using block matching algoirthm. Considering spatial an temporal correlation of motion vector, the proposed method can predict motion precisely much more. Especially when the motion of objects is rapid, this method can estimate motion more precisely without reducing block size or increasing search area. Futhrmore, the proposed method has computation time the same as conventional block matching algorithm. And as it predicts motion from adjacent blocks, it does not require additional side information for adjacent block. Computer simulation results show that motion estimation of proposed method is more precise than that of conventioanl method.
본 논문은 적웅적 움직임 추정영역 선택을 사용한 디지털 영상안정화의 성능개선에 대한 새로운 방법을 제시한다. 움직임 추정을 위한 후보영역을 선정하고 그 중에서 제안하는 두 가지 방법인 다중 영상 참조와 윤곽에너지 판별을 통해 최종 움직임 추정영역을 선택한다. 정해진 영역에서 움직임을 추정하고 보상한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 영상안정화의 성능을 향상 시킴을 보인다.
In this study, a new algorithm for canceling a MRI artifact due to the translational motion In the image plane is described. Unlike the conventional iterative phase retrieval algorithm, in which there is no guarantee for the convergence, a direct method for estimating the motion is presented. In previous approaches, the motions in the x(read out) direction and the y(phase encoding) direction were estimated simultaneously. However, the feature of x and y directional motions are different from each other. By analyzing their features, each x and y directional motion is canceled by the different algorithms in two steps. First, it is noticed that the x directional motion corresponds to a shift of the x directional spectrum of the MRI signal, and the non-zero area of the spectrum just corresponds to the projected area of the density function on the x axis. So the motion is estimated by tracing the edges between non-zero area and zero area of the spectrum, and the x directional motion is canceled by shifting the spectrum in an reverse direction. Next, the y directional motion is canceled by using a new constraint condition, with which the motion component and the true image component can be separated. This algorithm is shown to be effective by using a phantom image with simulated motion.
This paper is about motion gesture recognition system, and proposes the following improvement to the flaws of the current system: a motion gesture recognition system and such algorithm that uses the video image of the entire hand and reading its motion gesture to advance the accuracy of recognition. The motion gesture recognition system includes, an image capturing unit that captures and obtains the images of the area applicable for gesture reading, a motion extraction unit that extracts the motion area of the image, and a hand gesture recognition unit that read the motion gestures of the extracted area. The proposed application of the motion gesture algorithm achieves 20% improvement compared to that of the current system.
본 연구에서는 촬상단면 내의 평행이동에 기인한 MRI 아티팩트를 제거하는 새로운 알고리즘으로서, 수렴에 대한 보증이 없는 기존의 반복적인 위상탐색에 의한 알고리즘과는 달리, MRI 촬상원리에 근거한 체동량을 탐색하기 위한 직접적인 방법이 제안된다. 기존의 접근방법에는 x(read out) 방향과 y(phase encoding) 방향의 체동이 동시에 탐색되었다. 하지만 x 방향과 y 방향에 대한 각각의 체동특성이 서로 다르기 때문에 본 방법에서는 이들의 체동특성의 해석에 기초해서 두 단계의 서로 다른 알고리즘을 적용함으로써 x 방향과 y 방향의 각 체동이 제거된다. 우선, x 방향의 체동은 MRI 신호의 x 방향 스펙트럼 변위에 해당하고, 그 스펙트럼의 비제로 영역(non-zero area)은 밀도함수의 x축 투영영역과 일치함에 주목한다. 따라서 체동은 스펙트럼의 비제로 영역과 제로영역(zero area)의 경계를 검출함으로써 추정되며, x 방향의 체동은 역방향으로 스펙트럼을 변위시킴으로써 제거된다. 그 다음으로, y 방향의 체동은 그 체동성분과 실제의 화상성분을 분리할 수 있는 구속조건을 적용함으로써 제거된다. 최종적으로 phantom 화상을 사용한 시뮬레이션을 통해서 본 방법의 유효성을 확인하였으며, 그 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 포괄적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 ProFile로 근관형성 시 anticurvature filing 방법의 영향을 평가하고자 하였다 변형된 Bramante 법을 이용해 36개의 레진 블록을 치근단으로부터 8mm부위와 근관의 최대 만곡 부위에서 절단한 후 재조립하였다. 근관형성의 동작에 따라 anticurvature filing motion, circumferential filing motion, straight up-and-down motion의 3가지 실험군으로 분류한 다음 ProFile로 근관을 형성하였으며, 술 전$\cdot$후의 단면을 stereomicroscope로 촬영, 저장하고 중첩하여 근관 단면의 변화와 근관의 중심 이동률을 비교 평가하였다. 모든 위치에서 단면적 변화량, 만곡 내측으로의 형성량과 중심 이동률은 세 군간에 유의한 차이가 없었으며, 만곡 외측으로의 형성량은 치근단으로부터 8mm 부위에서 anticurvature filing motion, circumferential filing motion, straight up-and-down motion의 순으로 많았으나, 근관의 최대 만곡 부위에서는 차이가 없었다 이상의 결과에서 만곡 근관의 위험 부위에서 ProFile로 근관형성 시 anticurvature filing motion의 영향은 다른 motion과 비교해 볼 때 유의할 만한 차이가 없는 것으로 생각된다.
본 논문에서는 캐릭터의 의견을 고려한 카메라의 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 기본적인 아이디어는 캐릭터의 각각의 링크가 화면상의 평면에 투영되었을 때의 움직임을 면적으로 계산하여 이를 활용하는 것이다. 우리는 이러한 면적을 '모션 면적'이라고 정의하였다. 모션 면적을 이용하면 실시간 혹은 오프라인 상에서 캐릭터의 모션에 대한 적절한 카메라 경로 혹은 고정된 카메라의 위치를 결정할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 제안하는 방법으로 만들어진 카메라 경로가 부드럽게 움직임과 동시에 캐릭터의 모션을 보다 역동적으로 보이게끔 한다는 사실을 관측하였다. 또한 제안하는 방법은 카메라의 시선이 장애물과 충돌하지 않도록 하는 제어 기법과 쉽게 합쳐져서 사용될 수 있다. 우리는 또한 제안하는 방법이 역동적으로 움직이는 캐릭터를 포함하는 장면에서의 시각적 품질을 측정하늘 도구로써 다른 일반적인 카메라 제어 기법과 함께 쓰일 수 있을 것으로 기대한다.
폐색영역 탐지(Occlusion detection)와 중간값 필터(Median filter)를 조합한 새로운 움직임 추정 기반의 프레임율 변환(Frame rate up-conversion based on motion estimation) 기술을 소개한다. 움직임 추정은 움직임 벡터(Motion vector)를 얻기 위해 수행한다. 그 후 폐색영역 탐지방법은 폐색된 부분에서 움직임 벡터를 개선한다. 폐색된 영역에서는 잘못된 움직임 벡터를 찾을 가능성이 높으므로 움직임 벡터 의존율이 적은 중간값 필터를 적용하고, 비폐색된 영역에서는 움직임 벡터가 연속적이고 신뢰도가 높으므로 BDMC(Bi-Directional Motion Compensated interpolation)를 적용하여 보간 영상을 생성한다. 양방향 움직임 벡터를 사용하는 BDMC는 움직임 벡터의 연속성과 신뢰도가 높을수록 좋은 결과를 얻는다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 더 나은 성능을 갖는다. 실험에서의 평균 PSNR(Peak signal to noise ratio)은 테스트 시퀀스들에 대하여 BDMC 대비 약 0.16dB 향상되었다.
This study is to develop the well-fit brassieres by observing the changes in the breast sizes and shapes, the surface area of the breast through the arm movements of 3 types (0$^{\circ}$ , 90$^{\circ}$ and 180$^{\circ}$) in vortical motion. The 11 elementary girls who are aged 12 participated in this experiment. To obtain the measures regarding the surface area of the breast, replicas are made at each motion. The results of this study are as fellows: 1. The changes in the breast sizes and shapes at each motion By increasing the motions of the arm movement, the following measure items are inclined to decrease: Shoulder length, Upper blast girth, Bust girth, Under bust girth, Upper bust depth, Bust depth, Under bust depth, Nipple to nipple breadth, Horizontal distance of bust, Horizontal length of the cup, Bust height, Cup size. By increasing the motions of the arm movement, the fellowing measure items are inclined to increase: Center point of shoulder~B.p., Shoulder point~B.p., Center point of shoulder~armpit, Upper Bust breadth, Bust breadth, Under bust breadth, Vertical distance of Bust. 2. The changes in the surface area of breast at each motion By making the replica to observe changes in the surface area, which are sectioned to 4 parts(area 1 to area 4), and volume of breast at each motion, the results are as follows: At 0$^{\circ}$and 180$^{\circ}$, the sizes of each part are ordered as the following: area2>area1>area4> area3. At 90$^{\circ}$, the sizes of each part are ordered as the following: area2>area1>area3>area4. Through these orders, it is found that the upper and inside part of the breast huts the inclination to increase so along as the motions of the arm movement increase. Also, the total surface area increases so long as the motions of the arm movement increase. As a reset of the F-test on the changes in the each surface areas, the surface area by arm movements, the significant differences among the each surface areas are found.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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