• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.574-578
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• 2009

정지 영상이나 비디오 영상 시퀀스에서 배경 영상으로부터 움직이는 관심 물체를 구별하기 위한 실시간 물체 검출은 물체의 위치 추적과 인식에 있어 필수적인 단계이다. 물체 분할 후에 그림자 영역이 움직이는 물체 영역에 포함되어지기 때문에 그림자는 물체의 일부분 혹은 움직이는 물체로 오분류될 수 있다. 이러한 이유로 그림자 제거 알고리즘은 움직이는 물체 검출 및 추적 시스템의 결과에 중요한 역할을 한다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 움직이는 물체의 특징과 색상공간에서 그림자의 특징에 기반을 둔 정확한 물체 검출과 그림자 제거 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 제안 알고리즘이 실험 영상에서 물체 검출과 그림자 제거에 대해 효과적인 것을 알 수가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.941-946
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• 2009

영상 처리 기술에 기반한 경비 및 보안 감시 시스템이 보급되면서, 영상으로부터 정확하게 대상 물체를 추출하는 기술의 필요성이 증대되었다. 조명이 시시각각 변하는 경우 물체를 정확하게 추출하느냐는 더욱 어려운 문제가 된다. 영상으로부터 그림자를 제거한 물체를 추출해내기 위해서 많은 노력이 있었다. 여러 그림자 제거 방법들이 공통적으로 가지는 문제점이 있는데, 그림자 제거 시 물체의 일부도 손상시킨다는 점이다. 본 논문에서는 이런 문제점을 보완하기 위해서 그림자 제거 후 컬러 정보를 이용하여 물체의 손상된 영역을 복원하는 방법을 제안한다. 다양한 환경으로부터 획득한 영상에 제안한 방법을 적용하여 그 타당성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.395-402
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• 2005

칼라 교통 영상열에서의 물체 추출을 위해 우선 MOG(Mixture of Gaussians)에 기반한 배경차이 방법을 이용한다. 추출한 물체에는 그림자가 포함되어 있을 수 있다. 이 그림자로 인해 물체의 정확한 위치를 찾기 힘들고 때에 따라서는 옆의 물체와 붙어 버릴 수도 있다 그림자 제거를 위한 여러 가지 방법이 제안되었다. 기존 연구는 대개 칼라나 텍스쳐 성분이 그림자 밑에 유지되고 있는 것으로 가정하였으며 이 가정이 성립하지 않는 경우에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이 가정이 성립하지 않는 경우에도 견고하게 그림자를 제거하는 방법을 제안하였다. 우선 색정보에 기반하여 그림자 화소 후보를 추출하고 전체 물체 크기에 대한 그림자 화소수의 비율을 계산한다. 비율이 적절하면 그림자 화소 후보를 제거하고, 과도하면 예전 제거 기록을 가지고 있는 history way를 활용하여 그림자를 제거한다. 제안된 방법을 실제 칼라 교통 영상열에 적용하여 좋은 결과를 얻었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.249-256
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• 2015

디지털 영상에서 그림자는 영산 분석에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 이동물체 검출 및 추적을 위해서는 그림자 제거가 필수적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 색도 영상, 밝기 변화 및 이동물체의 그림자 방향 특성을 이용해 그림자를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성이 되며, 첫 번째 단계로 현재 영상의 색도와 밝기 변화를 이용해 그림자 후보 영역을 제거하고, 두 번째 단계에서 이동물체의 최하위 화소 위치를 구하여그림자의 방향에 해당하는 그림자를 제거하였다. 그림자는 이동물체의 아래 영역에 위치하기 때문에 이동물체의 최하위 화소와 그림자의 방향을 알면 그림자를 제거할 수 있다. 실험 결과, 실제 이동물체 영역과 그림자 영역의 분리가 효과적으로 이루어졌으며, 이동물체 검출 및 추적 성능이 향상되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.281-286
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• 2007

비디오 복원(video completion)은 비디오 영상에서 색상값에 대한 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 두 물체가 교차하는 입력영상으로부터 하나의 물체를 제거함으로 발생하는 홀(hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 입력 영상에서의 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 영상의 홀이 발생하게 되고, 이 홀을 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 가려진 물체를 복원한다. 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단 된 부분을 삭제하고 공간적 탐색 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 물체를 복원하는 과정을 소개한다. 실험 결과를 통해 제안한 기술이 비교적 자연스러운 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.387-392
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• 2014

최근 지능형 비디오 감시를 위한 다양한 연구가 제안되고 있음에도 CCTV 영상에서 이상 징후 판단이 사람에 의해 이루어지고 있어 상황인식을 위한 방법 및 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이동물체 검출 및 추적을 위해 RGB 칼라 모델 기반의 색도 영상과 엔트로피 영상을 도출하여 그림자 제거를 수행한 후 이동물체를 추적하는 방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위해 잡음 및 주위환경변화에 민감하지만 순간적으로 발생되는 상황인지 환경에서 효과적인 차영상 모델을 적용하였다. 검출한 이동물체 영역에서 RGB 채널의 색도 영상을 기반으로 첫 번째 그림자 후보 영역을 선정하였고, 그레이레벨에서 엔트로피를 계산하여 두 번째 그림자 후보 영역을 추정하여 그림자를 제거하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 고속도로에서 주행하는 자동차들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 색상과 엔트로피를 이용한 그림자를 제거와 이동물체 추적이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.170-175
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• 2002

영상분할이나 연결요소 추출 등에 의해 구해진 물체 영역의 경계 부분에 잔가지 모양으로 나타나는 잡영가지는 물체의 형상 특징 연산 및 인식 과정에서 오류를 일으키는 원인이 되므로 효과적으로 제거할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 한 픽셀 두께의 잡영가지만을 제거할 수 있는 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 부분적으로 두 픽셀 이상이 뭉쳐져 둥그스름한 덩어리(blob, 블럽)를 형성하고 있는 잡영가지도 4-8-방향 윤곽선 추적에 의해 제거할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 잔가지를 구성하고 있는 픽셀과 물체 영역을 구성하는 픽셀을 개략적으로 분리한 후, 윤곽선 추적물 하면서 사용자가 정의한 크기보다 작은 블럽을 포항한 잔가지를 추출해낸다. 이어서, 이러한 잔가지를 사용자가 정의한 잡영가지의 크기와 비교하여 최종적으로 제거할 수 있도록 한다. 이와 같이 사용자 입력 변수에 따라 잡영가지에 대한 개념을 보다 확장하여 자유롭게 정의할 수 있도록 명시화 함으로써, 영상의 특성에 따라 보다 유연하게 잡영가지를 정의하여 제거할 수 있도록 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.981-984
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• 2001

본 논문은 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하는데 기초가 되는 seed를 정확하게 선정하고, 선정된 seed를 중심으로 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 분리하기 위한 방법을 제안한다. 고정된 카메라로부터 입력되는 연속된 영상열로부터 초기의 이동물체가 존재하지 않는 영상을 참고영상으로 하여 입력영상과의 차영상을 구하고 차영상의 히스토그램에서 배경잡음 모델링을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 Local Maxima 들을 이용해 후보 seed를 선정한 후, 이드의 특징값들을 분석하여 이동물체의 seed와 배경의 seed 를 결정하고 이 두 개의 seed를 기반으로 watershed 알고리즘을 적용하여 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 추출한다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역분리 알고리즘보다 주위 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 이동물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.351-360
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• 2007

비디오 복원(video completion) 기술은 비디오 영상에서 색상 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 물체가 서로 교차하는 비디오 영상에서 원하지 않는 물체를 제거하고 이때 발생한 영상 홀(image hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 움직이는 카메라에서 획득한 비디오 영상에서 이동하는 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 가려진 이동물체와 배경에 홀이 발생하게 되고, 이 홀온 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 새로운 비디오를 생성한다. 입력 영상의 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색(temporal search)을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단된 부분을 삭제하고 공간적 탐색(spatial search) 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 이동 물체 및 배경을 복원한다. 복원된 영상에서 블렌딩을 통해 솔기(seam)를 제거한다. 비디오카메라로 획득한 두 실영상을 이용하여 실험을 수행한 결과 가려진 물체를 복원한 새로운 비디오 영상을 생성할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.706-708
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• 2004

본 논문에서는 코어를 이용한 주조에 대한 계산 기하학 문제를 다룬다. 주조는 녹인 물질을 주형 안에 주입해서 응고시킨 후 주형을 제거하는 방법으로, 주물은 주형의 내부 공동의 모양을 갖게 된다 코어는 두 개의 주형으로는 만들 수 없는 물체를 주조하기 위한 부속물로서, 두 개의 주요 주형이 제거되는 방향과는 다른 방향으로 제거된다. 따라서 코어를 사용하면 두 개의 주형으로는 제작할 수 없는 물체를 주조로 만들 수 있게 된다. 본 논문에서는 어떤 물체가 주어졌을 때, 코어를 사용하는 주조로 만들 수 있는지를 증명 할 수 있는 필요충분 조건을 제시한다 또한, 다면체의 물체를 테스트하는 O(n$^3$ logn)의 알고리즘과, 동일한 시간 안에 주형의 형태를 만들어낼 수 있는 알고리즘을 제시한다.