KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3239-3267
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2018
Image and video dehazing is a popular topic in the field of computer vision and digital image processing. A fast, optimized dehazing algorithm was recently proposed that enhances contrast and reduces flickering artifacts in a dehazed video sequence by minimizing a cost function that makes transmission values spatially and temporally coherent. However, its fixed-size block partitioning leads to block effects. The temporal cost function also suffers from the temporal non-coherence of newly appearing objects in a scene. Further, the weak edges in a hazy image are not addressed. Hence, a video dehazing algorithm based on well designed spectral clustering is proposed. To avoid block artifacts, the spectral clustering is customized to segment static scenes to ensure the same target has the same transmission value. Assuming that edge images dehazed with optimized transmission values have richer detail than before restoration, an edge intensity function is added to the spatial consistency cost model. Atmospheric light is estimated using a modified quadtree search. Different temporal transmission models are established for newly appearing objects, static backgrounds, and moving objects. The experimental results demonstrate that the new method provides higher dehazing quality and lower time complexity than the previous technique.
본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
Eastman Kodak Co. has announced the concept of photo CD System in September, 1990 With Photo CD System technology, Kodak Co. Furnishes a convinent way to view, use and store photographic images. The heart of this system is a format provides progressively higher levels of image quality to meet the demands of NTSC, PAL and HDTV video displays as well as hard copy output. Also, image professionals are instrested in the capability of Photo CD, such as a way to store image at low cost in a high-resolution digital format that can be played back on different computer platforms. Many editors wish to use Photo CD images in the printing and publishing industry. However, Photo CD images were not processed detail enhancement and some others to use in the lithographic offset printing. Therefore, in this paper discribes a method to improve the sharpness of Photo CD images.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권2호
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pp.31-38
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2023
This paper introduces a real-time face swapping system that enables video influencers to swap their faces with arbitrary generated face images of their choice. The system is implemented as a Django-based server that uses a REST request to communicate with the generative model,specifically the pretrained stable diffusion model. Once generated, the generated image is displayed on the front page so that the influencer can decide whether to use the generated face or not, by clicking on the accept button on the front page. If they choose to use it, both their face and the generated face are sent to the landmark extraction module to extract the landmarks, which are then used to swap the faces. To minimize the fluctuation of landmarks over time that can cause instability or jitter in the output, a temporal filtering step is added. Furthermore, to increase the processing speed the system works on a reduced set of the extracted landmarks.
최근 들어, 동영상의 간편한 촬영 그리고 인터넷을 통한 동영상의 보급 및 시청이 기하급수적으로 늘어남에 따라서 개인 정보의 외부 노출로 인한 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 들어오는 영상으로부터 사람의 개인 정보가 노출된 목표 객체 영역을 강인하게 추출한 다음, 추출된 객체를 위치 예측 알고리즘을 이용해 빠르게 추적하면서 영상 블러링 기법을 통해 동시에 블로킹하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 컬러 영상으로부터 개인 정보 영역이 노출된 목표 객체 영역을 인공 신경망 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정확하게 추출한다. 그런 다음, 검출된 객체를 위치 예측 알고리즘을 이용하여 빠르게 추적하면서 영상 블러링을 적용하여 블로킹한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 받아들인 다양한 종류의 컬러 영상 데이터로부터 개인 정보가 노출된 목표 객체를 기존 방법에 비해 2.5% 보다 정확하게 추적하면서 동시에 블러링함으로써 개인 정보 영역을 효과적으로 차단한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 물체 차단 방법은 개인 정보의 보호, 비디오 감시 및 보안, 객체 검출 및 추적 등과 같은 많은 실제적인 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 수평을 유지하여 촬영해야 한다는 기존 이미지 스티칭을 이용한 영상 정합 과정의 단점을 극복하기 위하여, 스마트폰의 가속도 센서와 자기장 센서 데이터를 사용하여 3가지 자유도(3 DoF)에 강인한 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 이미지를 붙이는 작업인 이미지 스티칭은 크게 이미지 특징점 추출, 추출된 특징점에서 매칭에 필요한 참인 점(inlier)을 선별, 참인 점을 호모그래피(homography) 행렬로 변환, 호모그래피 행렬을 사용하여 이미지를 왜곡(warping), 왜곡된 이미지와 다른 이미지를 합하는 과정으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 SIFT, SURF 등의 알고리즘뿐만 아니라 MPEG에서 표준화한 MPEG-7 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search) 표준의 특징점 추출 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징점을 추출한다. 또한 각 알고리즘의 특징점 추출시간, 추출된 특징점 개수, 선별된 참인 점의 개수를 비교하고, 스티칭 정확도를 판단하여 본 연구에서 활용한 데이터에 어느 알고리즘이 효율적인지 살펴본다.
The IMAPRO sotfware package was mainly focused to provide an algorithm which is capable of displaying various color composite images on IBM PC, VGA(Video Graphic Array) card with no special hardware. It displays the false color images using a low-cost eight-bit place refresh buffer. This produces similar quality to the one obtained from image board with three eight-bit plane. Also, it provides user friendly menu driven method for the user who are not familier with technical knowladge of image processing. It may prove useful for universities, institute and private company where expensive hardware is not available.
현재 사용 가능한 상용 라이트필드 카메라는 정지 영상만을 취득하거나 가격이 매우 높은 단점으로 인하여 5차원 라이트필드 비디오 취득에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단안 비디오로부터 라이트필드 비디오를 합성하기 위한 딥러닝 기반 기법을 제안한다. 라이트필드 비디오 학습 데이터를 취득하기 어려운 문제를 해결하기 위하여 UnrealCV를 활용하여 3차원 그래픽 장면의 사실적 렌더링에 의한 합성 라이트필드 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 입력 단안 비디오에서 $9{\times}9$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 밝기 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추정하는 네트워크, appearance flow로부터 얻어진 인접한 라이트필드 비디오 프레임간의 optical flow를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권4호
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pp.763-781
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2011
We present a texture-based hatching technique for color images and video. Whereas existing approaches produce monochrome hatching effects in considering of triangular mesh models by applying strokes of uniform size, our scheme produces color hatching effects from photographs and video using strokes with a range of sizes. We use a Delaunay triangulation to create a mesh of triangles with sizes that reflect the structure of an input image. At each vertex of this triangulation, the flow of the image is analyzed and a hatching texture is then created with the same alignment, based on real pencil strokes. This texture is given a modified version of a color sampled from the image, and then it is used to fill all the triangles adjoining the vertex. The three hatching textures that accumulate in each triangle are averaged and the result of this process across all the triangles forms the output image. We can also add a paper texture effect and enhance feature lines in the image. Our algorithm can also be applied to video. The results are visually pleasing hatching effects similar to those seen in color pencil drawings and oil paintings.
동영상데이터의 대용량 검색을 할 때 사용자가 원하는 검색점을 추출하여 인덱싱과 재생하기 위해서는 동영상 데이터의 프레임 리스트 제공이 필요하다. 평균오차를 적용하여 프레임의 대각선으로부터 픽셀값을 추출한다. 각각의 프레임으로부터 추출된 픽셀의 RGB값은 행렬구조로 저장하고, 저장된 프레임은 두 지정을 비교하여 장면전환점을 추출한다 또한 동영상의 전체적인 구조를 파악할 수 있는 알고리즘과 장면전환설을 구현하였다. 본 연구에서는 제안한 방법의 성능 우수성을 기존연구와 비교하여 분석하고 증명했다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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