• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.2430-2436
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• 2013

본 논문에서는 교차로 내에 위험의 원인이 되는 정지 객체를 검지하는 방법을 제안한다. 교차로 내에 설치된 CCTV에서 실시간 영상을 입력받아 객체의 크기를 일정하게 하기 위하여 역원근변환을 수행하였다. 원근변환된 영상에서 검지영역을 설정하고 객체의 이동 정보를 이용한 적응적인 배경영상을 생성하였다. 정지한 객체의 검출은 배경영상 차이법을 사용하여 정지한 객체의 후보 영역을 검출하였다. 검출된 후보 영역의 진위 여부를 파악하기 위하여 영상의 기울기 정보와 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간 및 주간 대의 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 교차로 내의 검지영역 내에 정지한 차량을 효율적으로 감지할 수 있었으며 검지영역의 면적에 따라 초당 13~18프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.71-77
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• 2017

가상광고는 컴퓨터 그래픽을 이용하여 스포츠영상과 같은 미디어제작영상에 제품의 이미지, 로고, 선전문구 등을 삽입하는 광고기법이다. 최근 영상처리 기술과 컴퓨터 성능의 상승으로 인해 스포츠영상에 가상광고를 삽입하기 위한 기술적인 요소가 충족되어 영상 내에 가상광고의 삽입이 활발하게 진행되고 있다. 또한 자동적인 가상광고 삽입을 위한 영상 처리 기술이 가상광고 영역에서 중요한 연구 분야로 자리 잡고 있다. 이에 본 논문에서는 스포츠 영상 내에서 자동적으로 가상광고를 삽입하기 위해 영상처리 기법과 기계학습을 활용하여 저정보 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 밝기 정도를 히스토그램을 통해 분석하고 기계학습 방법을 활용하여 저정보 영역을 추출한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.27-34
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• 2006

본 논문에서는 영상의 에지와 칼라 분포를 부영상(sub-image)의 단위로 기술하기 위해 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 에지히스토그램 서술자(EHD: Edge Histogram Descriptor)와 컬러레이아웃 서술자(CLD: Color Layout Descriptor)를 조합한 영역기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 영상 내의 관심영역 (ROI) 선택의 기본 단위는 영상 공간을 $16(4{\times}4)$개의 겹치지 않는 영역으로 분할한 EHD의 부영상 블록이다. 따라서 영상 특징 벡터에 대한 블록-대-블록의 일-대-일 대응 관계를 유지하기 위해 CLD의 기술자는 $8{\times}8$ 역 DCT (IDCT)를 통해 $4{\times}4$의 각 부영상에 대응하는 컬러 특징을 생성한다 제안된 방법이 MPEG-7의 기술자에 대해 관심영역기반 영상 검색에 적용될 수 있음을 실험을 통해 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.255-262
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• 2007

본 연구는 칼라 이미지에서 인물의 얼굴 영역을 검출하는 개선된 색상 기반 방식을 제안한다. 제안 방법은 RGB, $YC_bC_r$, YIQ의 세 가지 색상 모델을 조합, 각각 휘도와 색도 성분 조합 히스토그램을 구축하고 구축된 색상 조합 히스토그램을 역전파방식의 신경망에 입력한 후 학습단계의 반본 과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용한다. 제안 방법은 신경망 학습과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용하여 얼굴 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나인 역전파 신경망이 지역 최소값에 봉착하는 문제점을 해결함으로써 검출 오류율을 낮추는데 기여한다. 또한 색상 조합 히스토그램을 사용한 새로운 색상 조합 기반의 얼굴 영역 검출 방법은 빛의 영향에 강건하도록 휘도 성분을 분리하고 색도 성분을 강조하여 단일 색상 히스토그램보다 신경망에 더 신뢰성 있는 값을 입력함으로써 단일 색상 공간을 사용했을 때보다 높은 얼굴 검출율을 보인다. 실험 결과는 제안 방식이 얼굴 영역 검출 개선에 효과적이며 빛의 변화에 강건함을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1453-1461
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• 2015

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.1-10
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• 2012

본 논문은 물체 추적에 적합한 새로운 형식의 히스토그램 모델을 제안한다. 제안하는 색상 히스토그램은 양자화 된 각 색상요소에 대해 픽셀의 개수뿐만 아니라 평균 위치 정보 그리고 평균 위치로부터 일정하게 떨어진 영역에 속하는 픽셀들의 색상평균값을 포함한다. 또한 제안하는 히스토그램간의 유사도를 나타내기 위하여 Bhattacharyya 거리를 기본으로 새로운 유사도 함수를 정의하고 mean shift 기법에 적용한다. 기존의 mean shift 기반 기법들과는 달리 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 물체 주변 배경 영역에 물체와 비슷한 색상이 존재하더라도 강건한 물체 추적이 가능하다. 실험 결과는 기존 기법들과의 비교를 통하여 개선된 추적 결과를 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권8B호
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• pp.1413-1423
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• 2000

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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.71-79
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• 2017

Recently, Fire watching and dangerous substances monitoring system has been being developed to enhance various fire related security. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role on this monitoring system. In this study, we propose the fire flame extraction method of Non-Residential Facilities based on core object extraction in image. A core object is defined as a comparatively large object at center of the image. First of all, an input image and its decreased resolution image are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent to boundaries of the image and the rest is not. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region, respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the region size and location. Each inner region is classified into foreground or background region by comparing its values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background region. Finally, the extracted core object region is determined as fire flame object in the image. Through experiments, we find that to provide a basic measures can respond effectively and quickly to fire in non-residential facilities.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.979-989
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• 2016

Traversable region detection is an essential step for advanced driver assistance systems and self-driving car systems, and it has been conducted by detecting lanes from input images. The performance can be unreliable, however, when the light condition is poor or there exist no lanes on the roads. To solve this problem, this paper proposes an algorithm which utilizes the information about the number of lanes and texture analysis. The proposed algorithm first specifies road region candidates by utilizing the number of lanes information. Among road region candidates, the road region is determined as the region in which texture is homogeneous and texture discontinuities occur around its boundaries. Traversable region is finally detected by dividing the estimated road region with the number of lanes information. This paper combines the proposed algorithm with a lane detection-based method to construct a system, and simulation results show that the system detects traversable region even on the road with poor light conditions or no lanes.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권1호
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• pp.43-50
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• 2017

In this paper, we propose a method which detects the nose and face of certain human by using the depth image. The proposed method has advantages of the low computational complexity and the high accuracy even in dark environment. Also, the detection accuracy of nose and face does not change in various postures. The proposed method first locates the locally protruding part from the depth image of the human body captured through the depth camera, and then confirms the nose through the depth characteristic of the nose and surrounding pixels. After finding the correct pixel of the nose, we determine the region of interest centered on the nose. In this case, the size of the region of interest is variable depending on the depth value of the nose. Then, face region can be found by performing binarization using the depth histogram in the region of interest. The proposed method can detect the nose and the face accurately regardless of the pose or the illumination of the captured area.