• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.428-438
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• 2020

영상 내 흔들림은 비디오의 가시성을 떨어뜨리고 영상처리나 영상압축의 효율을 저하시킨다. 최근 디지털 영상처리 분야에 딥러닝이 본격 적용되고 있으나, 비디오 안정화 분야에 딥러닝 적용은 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 Wobbling 왜곡 경감을 위한 triplet 형태의 CNN 기반 비디오 안정화기 구조를 제안하고, 비디오 안정화기 학습을 위한 학습데이터 합성 방법을 제안한다. 제안한 CNN 기반 비디오 안정화기는 기존 딥러닝 기반 비디오 안정화기와 비교되었으며, Wobbling 왜곡은 감소하고 더 안정적인 학습이 이루어지는 결과를 얻었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.106-111
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• 2009

실시간 영상 안정화 기술은 손떨림에 의한 휴대용 카메라 혹은 외부적 조건에 의한 고정 카메라의 흔들림 보상에 이용된다. 본 논문은 비교적 큰 외부적 요인으로 인하여 발생하는 동영상의 흔들림에 대한 대책에 관한 것이다. 동영상 안정화 파라메터로 이용되는 기준 프레임에 대한 현재 프레임의 변위를 얻기 위하여 DFT에 기반한 위상 상관법을 이용한다. 그리고 위상 상관지도에서의 효율적이고 안정적인 탐색을 위하여 칼만 필터를 이용하여 탐색 범위를 추정하는 방법과 안정적인 성능과 실시간 처리에 필요한 조건을 실험적으로 찾아내고 그 조건을 제시한다. 중심 지점에 대한 평균밝기의 표준편차 값을 동영상 안정화의 성능 평가 척도로 제안하고 가상 흔들림 동영상과 실제 흔들림 동영상에 대하여 성능을 서로 비교하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.244-253
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• 2015

본 논문은 비의도 움직임 검출 및 적응적 움직임 완화 필터를 이용한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 비의도 움직임 검출 단계와 검출된 비의도 움직임을 완화 필터링하는 단계로 구성된다. 움직임 완화 과정에 요구되는 속성들을 활용하기 위하여 누적 전역 움직임 매개변수들로 구성된 집합의 국부 최대값과 국부 최소값을 정의한다. 국부 정보를 사용하여 비의도 움직임 검출에 필요한 제약조건을 정의하며, 제약조건들을 기반으로 하여 알파-조정 평균 필터의 알파 값을 결정하여 재구성된 동영상의 움직임 완화 정도를 제어한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식의 성능 우수성을 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.3086-3103
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• 2017

Video images captured by vehicle cameras often contain blurry or dithering frames due to inadvertent motion from bumps in the road or by insufficient illumination during the morning or evening, which greatly reduces the perception of objects expression and recognition from the records. Therefore, a real-time electronic stabilization method to correct fuzzy video from driving recorders has been proposed. In the first stage of feature detection, a coarse-to-fine inspection policy and a scale nonlinear diffusion filter are proposed to provide more accurate keypoints. Second, a new antiblurry binary descriptor and a feature point selection strategy for unintentional estimation are proposed, which brought more discriminative power. In addition, a new evaluation criterion for affine region detectors is presented based on the percentage interval of repeatability. The experiments show that the proposed method exhibits improvement in detecting blurry corner points. Moreover, it improves the performance of the algorithm and guarantees high processing speed at the same time.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.204-206
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• 2017

최근에 개인용 카메라를 통해 개인의 추억을 파노라마 영상으로 기록하는 것에 관심이 급증하고 있다. 파노라마 영상에 관심이 급증함에 따라 파노라마 영상을 제작하는 방법에 대해 여러 분야에서 연구가 많이 진행되고 있다. 일반적으로 개인용 카메라를 손으로 잡고 촬영하는 경우가 대부분이다. 손으로 잡고 촬영한 영상은 손 떨림에 의해 흔들린 영상이 된다. 이는 파노라마 영상을 만들 때 어려운 요소를 야기한다. 그러므로 흔들린 영상을 정합하고 안정화하는 연구는 매우 중요하다. 따라서 본 연구의 목적은 최근에 연구된 비디오 정합(Video Stitching)과 비디오 안정화(Video Stabilization)의 정확도 및 경향을 파악을 통해 빛의 변화가 빈번하고 움직임이 많은 콘서트 영상 정합에 이용될 아이디어 추출에 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.817-828
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• 2017

본 논문에서는 360 VR 비디오 신호에 적합한 흔들림 제거 기술을 제안한다. 이를 위해서 VR 방송 시스템의 구성 요소들인 스티칭 및 투영포맷(projection format) 등의 특성을 분석하고, 각 단계에서 확보되는 영상 정보들의 기하학적인 특성들을 분석하였다. 이런 정보들을 활용하여 VR 영상 신호용 흔들림 제거 기술을 개발함으로써, 이러한 고려없이 2D 비디오 신호용으로 개발되어온 기존의 흔들림 제거 기술보다 우수한 성능을 제공하는 흔들림 제거 모듈을 구현할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 성능을 기존의 Autopano의 성능과 비교한 결과 물체의 이동 궤적의 흔들림이 눈에 띄게 줄어들었고, 흔들림이 존재하는 비디오 신호의 연속된 프레임들간의 RMSE가 26.04와 5.78 이였던 것이 제안되는 기술로 각각 7.33과 4.38까지 줄일 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.13-20
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• 2010

본 논문에서는 적분 영상(Integral Image)을 이용하여 고속 비디오 안정화를 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 매 프레임마다 적분 영상을 생성하고, 생성된 적분 영상에서 영상의 블록 움직임의 정합을 평가하여 지역 움직임을 추정한다. 이를 사용해서 전역 움직임을 추정하여 보정한다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 실험 데이터를 다양한 패턴으로 직접 제작하였고, 기존 안정화 알고리즘과의 떨림 보정과 수행 시간을 평가하였다. 실험 결과에서 기존 제안한 기법이 기존 방식들에 비해서 수행 시간이 빠르고 떨림을 검출하여 보정함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.317-322
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• 2009

로봇은 일정 속도 이상의 움직임을 가지면 필연적으로 진동을 하기 때문에 장착된 카메라의 경우 이미지가 흔들려 더 이상 로봇의 눈 역할을 수행하지 못하게 된다. 따라서 흔들리는 영상의 안정화를 위한 방법을 연구가 필요해졌다. 영상에서 글로벌 모션 벡터를 계산하여 안정화하는 방법이 존재하지만 이는 프로세서가 처리해야 하는 데이터양이 많아지기 때문에 임베디드 로봇의 사양의 한계로 인하여 실시간으로 영상을 송출하는데 큰 어려움이 있다. 이를 보완하기 위하여 모션벡터를 사용하지 않는 모션센서를 통한 영상 안정화를 제안한다. 모션센서를 통하여 로봇의 진행과 관계없는 움직임을 추출하고 추출한 움직임을 영상에서 제거하는 방법이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.155-162
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• 2014

본 논문에서는 이동차량 양상 안정화를 위한 효율적인 흔들림 보정 기법을 제안한다. 제안된 흔들림 보정 기법은 입력으로 받은 영상 이미지 프레임의 색상 분리를 통한 변환 및 분리정보에 대한 누적 히스토그램을 계산하였고, 흔들리는 차량용 영상 이미지를 보정한 결과에서 색상 정보를 맞추기 위해 히스토그램 매칭을 하였다. 본 논문에서 제안된 흔들림 보정 기법은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 휘도 및 컬러 레벨의 비교를 통해 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 흔들림 보정 기법은 메모리를 사용하지 않고 실시간으로 처리를 통해 다른 방법과 비교하여 효율성을 입증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.77-82
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• 2012

본 논문은 얼굴 검출 시스템에서 검출된 얼굴의 크기와 위치 정보를 이용한 얼굴 영역 안정화 알고리즘의 하드웨어 구현에 관한 것이다. adaboost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 시스템은 입력되는 영상을 이용하여 얼굴이라고 판단될 수 있는 템플릿 패턴, 얼굴 특징을 추출 하거나 미리 학습된 데이터와 비교하여 얼굴을 검출한다. 하지만 미세한 흔들림에도 얼굴 정보의 위치나 크기가 달라진다. 검출된 얼굴 영역의 안정화를 위해서 본 논문은 검출된 현재 얼굴 정보와 이전 프레임의 얼굴 정보를 기반으로 얼굴 영역의 흔들림을 줄이는 고주파 억제 필터, 얼굴 거리와 영역 비교, 얼굴 영역 확대-축소 연산을 이용한 얼굴 검출 안정화 하드웨어를 구현하여 실시간으로 피드백이 가능하도록 하였다.