제한된 구역내의 고정(static)된 감시 카메라를 통해 입력된 영상 데이터에 대해 움직임이 있는 물체를 검출하기 위해서는 주위 잡음(noise)에 대한 민감성(sensitivity)과 상황변화에 대해 대처할 수 있는 강인한 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 잡음이나 갑작스런 상황의 변화에 적절히 대응하여 움직임 물체를 추출하고 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 초기 배경 모델(background model) 영상에 의해서 입력되는 영상 내에 이동 물체가 존재할 경우 각 화소의 주변의 변화를 고려하여 움직임 영역을 검출하였다. 움직임 영역의 화소들의 잡음 제거를 위해 형태학적 필터(morphological filter)를 사용하였고, 8-연결 성분 표시(connected component labeling)에 의해 개별적인 물체의 움직임을 검출하였다. 마지막으로 다양한 환경과 모델에 따른 실험결과와 통계적인 분석을 제시하였다.
본 연구에서는 개선된 영역기반의 패턴매칭 기법을 사용하여 이동물체의 탐색과 검출을 수행하였다. 시간에 따라 변화하는 이동물체의 안정된 추적을 위해 매 영상 프레임마다 이동물체의 윤곽선을 탐지하여 다음 영상에서의 템플릿으로 사용하기 위해 갱신하였으며, 패턴매칭의 연산속도 향상을 위해 패턴 정합률에 따라 영상을 다른 비율로 압축하여 추적하는 방법을 제안하였다. 기존의 영상파일을 사용하여 시뮬레이션 한 결과 이동물체의 검출과 추적에 양호한 동작을 보여주었으며 제안된 방법의 실시간 동작 가능성을 조사하였다.
컴퓨터 비전을 이용한 이진 영상 데이터 처리는 사용자가 원하는 객체를 배경과 분리하여 추출하는 데에 유용하며 객체 위치 검출에는 테두리 검출(edge detection), 센트로이드 검출 (centroid detection) 등 다양한 기법들이 사용되어 왔다. 연속해서 움직이는 객체의 위치를 테두리 검출 기법을 이용하여 추종 시, 조명과 환경 잡음에 민감한 영상 데이터의 특성상 객체의 테두리 부분은 매 프레임마다 조금씩 차이가 있어 위치를 검출하는 데에 오차가 발생하기 쉽다. 그러나 센트로이드 기법으로 구할 경우 많은 픽셀의 무게중심을 구하는 것이므로 그 오차를 줄여 빠르고 정확한 위치 검출에 유용하다. 본 논문에서는 LabVIEW를 이용하여 진자운동 하는 물체의 센트로이드 점을 구하여 실시간 위치 검출을 구현한다.
최근 고령 사회에 들어섬에 따라 고령 운전자의 수가 증가하는 추세이다. 고령 운전자의 교통사고 대부분이 차량 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 이러한 부주의들에는 노화에 따른 느린 몸의 움직임으로 차량 조작 미숙, 노안으로 인한 좁은 시야로 낮은 시각정보 검색 문제 그리고 낮은 대비감도로 인한 물체 식별 문제 등으로 기인한다. 본 연구에서는 고령 운전자의 안전 운전 지원을 위해 도로 영상에서 시각적 주의를 가져야 하는 관심물체 영역들을 실시간으로 자동 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상으로부터 선택적 시각 주의를 갖는 관심물체후보 영역들을 실시간으로 검출하기 위해 칼라, 기울기, 그리고 밝기 특징정보들의 대비 변화 정도를 3차원으로 표현한 현저함 맵(Saliency map)을 생성하고, 동시에 입력 영상으로부터 물체들의 경계선 획득을 위해 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 분할된 영역에 속한 현저함 픽셀의 유무에 따른 선택적 시각 주의 영역을 검출한다. 제안한 방법을 다양한 실외 환경 조건에서 실험한 결과, 도로 상의 다양한 물체에 빠른 검출율과 함께 비교적 복잡한 도로 환경에서도 강임함을 알 수 있다.
능동 감시 카메라에서 얻어진 연속 영상에는 카메라의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임과 이동 물체의 국부 움직임이 동시에 존재한다. 따라서 이동 물체의 자동 추적을 위한 영상 기반의 실시간 감시 시스템의 구현을 위해 이동 물체의 국부 움직임만을 검출하고 추적할 수 있는 효과적인 알고리즘이 요구된다. 이 논문에서는 연속 영상의 차영상을 이용하는 빠르고 효율적인 움직임 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 우선 물체의 속도를 고려하여 이전 영상을 선택하고. 현재 영상과 선택된 이전 영상에 존재하는 전역 움직임을 빠르고 정확하게 추정하기 위해 신뢰성 있는 소수의 정합 블록만을 선택하여 사용한다. 마지막으로 현재 영상과 전역 움직임이 보상된 이전 영상의 차영상을 얻고, 현재 영상과 차영상의 상관 관계를 이용하여 차영상에 존재하는 강한 잡음을 효과적으로 제거하여 이동 물체 영역을 추출한다. 팬틸트 유닛과 AMD 800MHz 프로세서가 내장된 PC로 구성된 능동 카메라 시스템에 제안한 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 320$\times$240 크기의 영상을 처리하며 수평 수직 방향의 $\pm$20 탐색 영역에서 전역 움직임을 추정할 때 약 50 frames/sec 의 속도로 움직임 검출이 가능하므로 빠른 이동 물체의 실시간 추적에 적합하다.
본 논문에서는 영상분할에 이용되는 대부분의 기존방법들에서의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상으로부터 형성된 계층적 피라밋 영상구조를 이용하여 영상을 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 통계적 방식에 의한 물체검출 및 묘사과정으로 이루어져 있다. 물체검출 방법에서는 계층적 영상구조에서 발생하는 클러스터링의 유효성 문제를 해결하기 위해 통계적 IFSVR 알고리듬과 FSVR 알고리듬을 제안하였고, 이를 이용하여 관심대상 화소를 검출하였다. 물체묘사 방법은 고해상도 레벨로 검출된 최적 물체화소를 투사하고 처리하기 위해 톱다운 추적방식인 반복 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 2진 영상과 실영상 모두에서 제안된 분할방법을 분석하였고, 그 결과 계층적 피라밋구조에 기초를 둔 접근방법이 영상분할에 대한 유용한 특성을 가지고 있음을 입증하였으며, 병렬처리기에서 처리된다면 각 알고리듬이 n${\times}$n 영상에 대해 0(log n)의 계산량이 요구된다.
본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 복잡 배경으로부터 임의의 다중물체를 효과적으로 검출함과 동시에 고속 분할할 수 있는 문맥자유 마커제어 분수계 변환 (context-free marker controlled watershed transform)을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 주목 연산자 (attention operator)를 써서 복잡 배경 속의 여러 물체 별로 그 위치를 검출하여 문맥자유 마커를 추출하고, 이를 마커로 한정된 레이블링 (marker constrained labeling)을 하여 최소값 부과과정이 필요 없는 문맥자유 마커제어 분수계 변환을 제안함으로써 과분할없이 신속하게 분할할 수 있도록 하였다. 다중 물체가 포함된 복잡 영상에 적용 실험하여, 대상 물체에 대한 사전정보 없이도 과분할과 처리시간을 대폭 줄여 효과적으로 다중 물체를 검출함과 동시에 고속 분할이 가능함을 확인 할 수 있었다.
색상 정보를 이용한 프로젝션 화면(projection display)상의 전경물체 검출(foreground object detection)은 조명 변화나 복잡한 배경 때문에 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 입력 영상과 프로젝션 화면을 촬영한 카메라 영상들로부터 얻어진 색상 정보를 이용한 전경물체 검출 방법을 제안한다. 두 영상사이에 기하 왜곡과 색상 왜곡이 존재한다고 가정한다. 두 영상사이의 관련된 화소를 찾기 위해 투영변환방법(projective transformation)을 사용하여 기하 왜곡을 보정한다. 프로젝션화면상에 전경물체가 없을 때 관련된 화소사이의 색상 차이를 프로젝션 화면상의 자연스러운 왜곡으로 모델링한다. 이를 다항식 근사 방법(polynomial fitting)으로 모델링한다. 영상 내 어떤 위치에서 관련된 화소 사이의 차이가 주어진 다항식에서 예측된 색상차이보다 클 때 전경물체가 있는 것으로 간주한다. 실험 및 결과에서 제안된 전경물체 검출 방법이 디지털 데스크(DigitalDesk)같은 프로젝션 화면 시스템에 적용 가능하다는 것을 보였다.
본 연구는 IR-LED에 의한 빔 발생기와 Solar Cell에 의한 빔 검출기로 구성되어 물체가 이 사이로 통과하면 미소한 부분의 빔을 변화시켜 이때 발생하는 펄스를 카운트하는 장치이다. 가볍고 크기가 작아 계수하기 힘든 꽃의 씨앗이나 야채 등의 종자 특히, 농업분야에서 계수할 때 적용되는 장치이며, 낙하방법으로 검출하므로 물체가 중복되어 계수되지 않고 크기, 종류, 모양에 상관없이 검출할 수 있게 구성된 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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