시간적 초해상도 기법은 일반 카메라로 찍은 영상을 고속카메라로 찍은 영상과 같이 보일 수 있도록 프레임률을 증가시키는 방법이다. 전자광학 센서는 다양한 감시정찰 무기체계에 탑재되는데, 각 무기체계별 작전요구성능에 따라 필요로 하는 전자광학 센서의 공간적 해상도와 시간적 해상도가 달라진다. 대부분의 영상센서가 30~60 프레임/초로 영상을 촬영하기 때문에, 표적의 이동 및 변화가 이보다 더 빠른 경우 프레임률의 증가가 필요하다. 본 논문은 채널별 색상정보 외삽법을 활용하여 프레임률을 증가시키는 기법을 제안한다. DMD의 각 화소를 카메라 센서의 각 화소와 정합한 후, 카메라 센서의 베이어 패턴에 맞추어 각 채널별로 화소 그룹을 분리한다. DMD를 이용해 일반 카메라의 한 프레임이 채널별로 서로 다른 연속된 노출 시간을 가지도록 조절하여, 촬영한 영상을 프레임률이 증가한 단일채널 영상으로 변환한다. 옵티컬 플로우 기법을 활용하여 각 채널별로 시점에 맞는 가상의 영상을 생성하여, 프레임률이 증가한 단일채널 영상을 컬러채널 영상으로 만들었다. 시뮬레이션을 통해 제안된 시간적 초해상도 기법의 성능을 확인하였다.
이동물체를 추출하는 방법에 있어 대부분의 알고리즘이 화소 값을 이용하는 한계를 갖고 있어 조명 변화가 심한 실내 환경에서는 이용되지 못하고 있다. 화소 값을 이용하는 알고리즘은 대부분 이동 물체가 없다고 검증된 참조영상을 두고, 현재 영상과의 비교를 통해서 이루어진다. 하지만 조명 변화가 심할 경우 이동물체를 검출 할 수 있도록 참조 영상을 유지한다는 것은 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 정보를 이용한 시도가 있었으나 에지의 구조적인 해석을 통해 접근하지 않고, 화소의 위치 정보만 사용하여, 윤곽선 사용의 큰 의미를 부여 하지 못하였다. 본 논문에서는 실내 환경에서 효과적으로 이동물체를 검출할 수 있도록 구조화된 에지(Edge) 정합을 기반으로 하는 방안을 제안한다. 조명 변화가 심한 실내 환경에서 제안 된 방법을 평가한 결과, 이동 물체의 에지 세그먼트를 정확하고 일관되게 추출함을 보여 주었다.
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행한 후 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하여야 한다. 기존 AVM 시스템에 사용되는 직선과 코너 검출 방법에는 Sub-Pixel, 허프 변환 등이 있으나, Sub-Pixel 방법은 자동검출이 어렵고, 허프변환은 정확도에 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 정확하게 검출하는 방법을 설계하고 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 조명이 없는 야간 및 악천후 등 가시영상 카메라를 이용하여 사람 영역을 추정하기 힘든 환경에서의 대안으로 열화상 카메라를 이용한 사람검출 방법을 제안한다. 일반적인 열화상에서 사람은 주변 배경에 비해 밝게 표현되는 특징을 이용하여, 밝기 히스토그램 상의 사람의 열화상의 신뢰 구간을 계산해 1차적으로 사람 영역을 추정한 뒤, 가우시안 필터링 및 레이블링을 통해 불필요한 잡음을 제거한다. 그 이후에 Self-occlusion 등에 의해 분리된 사람 영역을 각 blob별 무게중심 및 분포정보를 이용하여 하나의 객체 영역을 추정한다. 최종적으로 추정 영역에 대한 가로와 세로의 비율 및 크기 정보와 주성분분석(PCA; principal component analysis)를 이용하여 추정된 영역에 대하여 사람인지 여부를 결정한다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 가시영상에서 검출하기 힘든 환경들에 대하여 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 고정된 카메라로부터 획득된 색상 비디오 프레임에서 조명변화와 겹침으로 인한 왜곡에 강건하게 다수의 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 조명변화에 따른 외형변화의 문제점을 해결하기 위하여 시간 비종속적인 본래(intrinsic) 영상을 이용하여 프레임에 존재하는 조명을 제거하며, 매 프레임마다 조명 영상을 적응적으로 갱신한다. 카메라 내에서 사람을 추적하기 위해 색상정보를 포함하는 계충적 사람모델을 사용함으로써 겹침의 문제를 해결한다. 추적된 사람모델은 사람모델 리스트에 저장되어 해당되는 사람이 카메라에서 사라진 후에도 일정 기간 보존됨으로써, 재등장한 사람의 정보를 복원할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 적응적 모델기반 방법은 실내${\cdot}$외 영상을 대상으로 여러 시나리오로 실험되어, 조명변화로 왜곡된 사람의 색상정보를 옳게 보정하였을 뿐만 아니라 사람들이 겹치거나 헤어진 후에도 성공적으로 추적하였음을 확인하였다.
영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.
전세계적으로 다양한 관측 센서 및 자료처리 기술개발을 통하여 현실 세계에 대한 3차원 공간정보 구축에 관한 관심이 높아지고 있으며, 사생활 침해 논란에도 불구하고 도시지역 곳곳에 설치된 CCTV가 교통관리나 범죄 예방 및 재난 모니터링을 위한 핵심 관측장비로서 활용되고 있다. 도시지역의 안전 확보와 각종 재난 예방을 위해 기구축된 3차원 공간정보에 CCTV 영상이나 비디오 자료를 연계시켜 유사시 발생한 상황을 실시간적으로 인터렉티브하게 파악하고 모니터링할 수 있는 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 웹 가시화의 국제표준인 X3D를 기반으로 3차원 공간정보와 비디오 융합을 통하여 인터넷 상에서 실시간으로 인터렉티브하게 가시화할 수 있는 프로토타입 시스템을 개발하여 그 활용가능성을 제시하고자 하였다.
최근 괄목할만한 발전을 이룩해 온 CCTV는 범죄, 보안시스템 기능 이외에도 시설물의 변화를 관찰하기 위한 목적으로 토목공학 분야에서도 활용빈도가 높아지고 있다. 한국건설기술연구원은 "도로비탈면유지관리시스템(Cut Slope Management System, 이하 CSMS)"을 통하여 도로비탈면의 붕괴 이전에 안정성을 확보하는 연구를 수행 중에 있으며, 대책공법 적용에 한계가 있는 위험비탈면에 대해서는 상시계측시스템을 구축하여 관리 중에 있다. 이들 현장 변위 발생 상황의 진위를 파악하기 위해 119개소 현장에 대해서 CCTV를 적용하여 위험활동을 감시하고 있다. 특히 변위가 인지되었던 3개소 현장에 대한 CCTV촬영영상과 변위 양상의 비교를 통하여 후속 대응을 수행했던 사례를 소개하였다. CCTV 운영에 있어 통신전송 문제, 장애 발생 문제, 야간 운영 한계, 정량적 분석의 한계성 등의 문제점 고찰을 통하여 CCTV 운영의 한계성을 극복하기 위한 연구 방향을 살펴 보았다.
감시 카메라를 이용하여 화재 연기를 자동 검출하는 시스템은 신뢰도 높은 연기 영상의 검출 방법을 필요로 한다. 카메라를 이용하여 공기 중에 확산하는 연기의 영상을 연속적으로 획득하였을 때, 연기 영상의 각 장면은 독특한 텍스처(정적 텍스처)를 가지며, 연기의 확산 운동으로 인하여 그 차분 영상 또한 다른 물체와 구별이 되는 독특한 텍스처(동적 텍스처)를 가진다. 특정 객체가 연기와 유사한 정적 텍스처를 가지고 있을 지라도 그 움직임의 특성이 연기 특유의 확산 운동과 다르다면, 그 차분 영상의 텍스처는 연기의 차분 영상 텍스처와 유사할 수 없다. 본 논문에서는 이 두 가지 정적 및 동적 텍스처를 이용하여 신뢰도 높은 연기 영상 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 누적된 장면 차분 영상을 이용하여 변화 영역을 일차적으로 검출하고, 검출된 변화 영역의 정적 및 동적 텍스처로부터 추출한 Haralick 특징 벡터 이용하여 최종적으로 연기로 인한 변화 영역을 검출한다.
신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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