• 로봇학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.18-26
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• 2011

This paper presents a method, Exposure Controlled Temporal Filtering (ECF), applied to visual motion tracking, that can cancel the temporal aliasing of periodic vibrations of cameras and fluctuations in illumination through the control of exposure time. We first present a theoretical analysis of the exposure induced image time integration process and how it samples sensor impingent light that is periodically fluctuating. Based on this analysis we develop a simple method to cancel high frequency vibrations that are temporally aliased onto sampled image sequences and thus to subsequent motion tracking measurements. Simulations and experiments using the 'Center of Gravity' and Normalized Cross-Correlation motion tracking methods were performed on a microscopic motion tracking system to validate the analytical predictions.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.354-357
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• 2013

기본 영상 처리 알고리즘들 중 컴퓨터 비전 처리의 전반부에 매우 자주 사용하게 되는 알고리즘이 바로 필터링이다. 그런데 일반적으로 영상 신호는 2차원 신호이므로 테이터량과 연산량이 방대하다. 이런 방대한 연산량을 줄이기 위해, 분리가능 필터와 필터의 대칭성을 이용한 인수분해 공식을 필터링 연산에 적용하였다. 실험결과 이미지의 조건에 따라 다르지만, 상당한 연산량 감소를 확인 할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2866-2880
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• 2014

We propose a video denoising method based on Kalman filter to reduce the noise in video sequences. Firstly, with the strong spatiotemporal correlations of neighboring frames, motion estimation is performed on video frames consisting of previous denoised frames and current noisy frame based on intensity and structure tensor. The current noisy frame is processed in temporal domain by using motion estimation result as the parameter in the Kalman filter, while it is also processed in spatial domain using the Wiener filter. Finally, by weighting the denoised frames from the Kalman and the Wiener filtering, a satisfactory result can be obtained. Experimental results show that the performance of our proposed method is competitive when compared with state-of-the-art video denoising algorithms based on both peak signal-to-noise-ratio and structural similarity evaluations.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권1호
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• pp.37-44
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• 2023

Using the Kalman filtering technique, we propose a novel method for estimating the missing video frames to monitor the activities inside the control room of a nuclear power plant (NPP). The purpose of this study is to reinforce the existing security and safety procedures in the control room of an NPP. The NPP control room serves as the nervous system of the plant, with instrumentation and control systems used to monitor and control critical plant parameters. Because the safety and security of the NPP control room are critical, it must be monitored closely by security cameras in order to assess and reduce the onset of any incidents and accidents that could adversely impact the safety of the NPP. However, for a variety of technical and administrative reasons, continuous monitoring may be interrupted. Because of the interruption, one or more frames of the video may be distorted or missing, making it difficult to identify the activity during this time period. This could endanger overall safety. The demonstrated Kalman filter model estimates the value of the missing frame pixel-by-pixel using information from the frame that occurred in the video sequence before it and the frame that will occur in the video sequence after it. The results of the experiment provide evidence of the effectiveness of the algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.967-980
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• 2007

동영상에서의 관심 객체를 추출하는 것은 비디오 내용 분석과 비디오 검색 및 압축의 성능을 개선시키는데 큰 역할을 한다. 관심 객체는 단순히 사람 눈의 시선을 끄는 대상물이 아니라 내용전개의 중심이 되거나 제작자가 표현하려고 하는 핵심 객체를 의미한다. 이러한 관심 객체는 움직이는 객체뿐만 아니라 정지해 있는 객체도 될 수 있으나, 사람의 관심을 절차적으로 표현하는 것이 어렵기 때문에 관심 객체를 명확하게 정의하기가 곤란하다. 이에, 본 논문에서는 동영상 샷에서의 움직이는 객체의 위치, 크기, 움직임 패턴의 변화에 대한 조건을 정의하여 필터링에 의해 사람의 관심을 끄는 움직임 관심 객체를 추출하는 방법을 제시하고, 아울러 동영상 샷에서 정지되어 있는 객체에 대해서도 컬러/텍스처 특이성, 위치, 크기, 출현 빈도 등에 대한 조건을 정의하여 정지 관심 객체도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 50개의 동영상 샷에 대하여 실험한 결과, 사람이 선정한 움직임 및 정지 관심 객체를 84% 정도 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.217-223
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• 2004

블록 기반의 손실 영상 압축 방식에서는 블록마다 다른 양자화 오류로 인하여 블록 경계를 따라 불연속성이 나타날 수 있다. 이러한 블록화 현상은 압축률이 높아질수록 심각하여 화질에 큰 영향을 미친다. 이러한 블록화 현상을 막기 위해 많은 알고리즘들이 제안되었다 그러나 블록화 현상에 대한 연구 중 모서리 잡음이라고 불리는 현상에 대한 연구가 미진하였다. 모서리 잡음은 블록 경계가 교차하는 지점에서 영상 경계가 불연속적으로 나타나게 되는 것을 말한다. 본 논문에서는 블록 기반영상 압축방식에서 발생하는 모서리 잡음의 발생과정과 특성을 분석하고 이 문제를 해결하기 위한 검출과 제거 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 주관적 화질을 향상시키는 것을 보여준다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권2호
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• pp.131-138
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• 2018

This work describes a binary image based fast Difference of Gaussian (DoG) filter using zero-dimensional (0-d) convolution and state machine look up tables (LUTs) for image and video stitching hardware platforms. The proposed approach for using binary images to obtain DoG filtering can significantly reduce the data size compared to conventional gray scale based DoG filters, yet binary images still preserve the key features of the image such as contours, edges, and corners. Furthermore, the binary image based DoG filtering can be realized with zero-dimensional convolution and state machine LUTs which eliminates the major portion of the adder and multiplier blocks that are generally used in conventional DoG filter hardware engines. This enables fast computation time along with the data size reduction which can lead to compact and low power image and video stitching hardware blocks. The proposed DoG filter using binary images has been implemented with a FPGA (Altera DE2-115), and the results have been verified.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1350-1353
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• 2015

In this paper, we have researched about how to detect the fish robot objects in aquarium. We had used designed fish robots DOMI ver1.0, which had researched and developed for aquarium underwater robot. The model of the robot fish is analysis to maximize the momentum of the robot fish and the body of the robot is designed through the analysis of the biological fish swimming. We are planned to non-external equipment to find the position and manipulated the position using creating boundary to fish robot to detect the fish robot objects. Also, we focused the detecting fish robot in aquarium by using boundary algorithm. In order to the find the object boundary, it is filtering the video frame to picture frames and changing the RGB to gray. Then, applied the boundary algorithm stand of equations which operates the boundary for objects. We called these procedures is kind of image processing that can distinguish the objects and background in the captured video frames. It was confirmed that excellent performance in the field test such as filtering image, object detecting and boundary algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.437-438
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• 2020

국내 실감형 콘텐츠 시장은 전년도비 42.9%의 연평균 성장률을 보이며 2020년에는 약 5조 7,271억원의 규모에 이를 것으로 전망된다. 특히 2018년 기점으로 하드웨어보다는 콘텐츠 시장이 확대되었다. 최근 실감형 콘텐츠의 유통이 본격적으로 시작됨에 따라 저작권 침해 사례들이 나타나고 있으나 시장의 저변확대 측면에서 그렇게 주목받지 못하고 있다. 실감형 저작물을 제작하는 업체가 주로 소기업이고, 제작하는 비용이 고비용인 점을 고려할 때 저작권 보호 기술인 필터링 기술이 절대적으로 요구되고 있다. 필터링 기술의 성능 평가할 기준인 강인성 지표가 미정립 된 상태이다. 따라서 본 논문에서는 특정 기술에 종속되지 않는 실감형 360도 영상 콘텐츠 강인성 지표를 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.1093-1104
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• 2014

The High Efficiency Video Coding (HEVC) is a new video coding standard that can provide much better compression efficiency than its predecessor H.264/AVC. However, it is computationally more intensive due to the use of flexible quadtree coding unit structure and more choices of prediction modes. In this paper, a fast intraframe coding scheme is proposed for HEVC. Firstly, a fast bottom-up pruning algorithm is designed to skip the mode decision process or reduce the candidate modes at larger block size coding unit. Then, a low complexity rough mode decision process is adopted to choose a small candidate set, followed by early DC and Planar mode decision and mode filtering to further reduce the number of candidate modes. The proposed method is evaluated by the HEVC reference software HM8.2. Averaging over 5 classes of HEVC test sequences, 41.39% encoding time saving is achieved with only 0.77% bitrate increase.