• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.657-664
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• 2001

최근에 물체영상들로부터 3차원 물체 모델을 복원할 수 있는 셀프캘리브레이션 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 셀프캘리브레이션 기술의 핵심은 F행렬이며, 복원되는 3차원 물체 모델의 정확도는 물체영상들 사이에서 유도해내는 F행렬의 추정의 정확도에 좌우된다. F행렬을 추정하기 위해 일반적으로 선형최소화방법이 적용되고있다. 그러나 본 논문에서는 보다더 정확한 F행렬의 추정을 위해 비선형 최소화방법인 Levenberg-Marquardt 기법을 적용하였다. 또한 F행렬의 정확도를 감소시키는 부정확한 대응점들 (corresponding points)과 오차를 많이 포함하고 있는 대응점들, 즉 outliers를 Monte Carlo 기술을 적용하여 제거하였다. 본 논문에서 적용한 방법들로 추정한 F행렬의 정확도를 분석한 결과, outliers를 제거하기 전보다 제거한 후의 정확도가 31% 향상되었고, 선형적 추정 F행렬보다 비선형적 추정 F행렬이 22% 향상되었음을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1905-1906
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 복잡하고 다양한 실내.외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 한국약용작물학회지
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• 제9권1호
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• pp.55-61
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• 2001

1. 종자형성계통군의 생엽중은 5월30일, 6월30일 및 6월15일 화경제거가 화경무제거 보다 약 $29{\sim}12%$ 무거웠으며, 유식물체형성계통군의 생엽중은 6월15일, 5월30일 및 6월30일 화경제거 순으로 무제거보다 약$21{\sim}4%$ 무거웠다. 2. 종자형성계통군의 생근경중은 5월30일, 6월15일 및 6월30일 화경제거가 화경무제거 보다 약$41{\sim}33%$ 증수하였으며, 유식물체형성계통군의 생근경중은 5월30일 화경제거가 화경무제거 보다 약 3% 증수하였으나, 통계적 유의성은 없었다. 3. 종자형성계통군의 메탄올엑스함량은 5월30일 화경제거와 6월 15일 화경제거가 39.77% 및 39.17%로 6월 30일 화경제거보다 높았으며, 유식물체 형성계통군의 메탄올엑스함량은 처리별 통계적 유의성이 없었다. 4. 종자형성계통군의 조사포닌함량은 5월 30일 화경제거가 7.50%로 무제거 (5.67%)보다 높았으며, 유식물체형성계통군의 조사포닌함량은 처리별 통계적 유의성이 없었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권3호
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• pp.171-182
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• 2007

본 논문은 하나의 움직이는 카메라와 수시로 바뀌는 배경을 가진 환경 하에서 파라미터를 사용하지 않는 외곽선을 사용한 움직이는 물체의 외곽을 추적하고, 추적된 물체의 외곽을 다른 장면에서 가져온 배경으로 대체하여 추적물체를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저 캐니 에지 이미지(map)를 수정하여 만들어 내고, 이들 에지들의 강도에 대한 정보를 LOD (Level-of-Detail)로 만든 결과 LOD 캐니 에지 이미지(map)을 생성한다. 이들 LOD 캐니 에지 이미지 화소에 대해 그래프를 사용한 경로 설정 방법을 사용한다. 이 작업으로 결정되는 외곽선을 이용하여 추적대상이 되는 물체를 다른 이미지에서부터 얻은 배경이미지로 대체함으로써 제거한다. 우리의 물체 추적을 위한 방법은 LOD 수정된 캐니에지 이미지를 위주로 이루어진다. 추가 에지 정보를 얻기 위해 LOD 계층에 따라서 자세한 외곽선 정보를 얻는다. 우리의 경로 설정 방법은 보다 강한 이미지 차에서 만들어진 에지 화소를 선호하는 것이다. 이 방법은 이전 외곽선 정보를 최소한으로 참고하기 때문에, 이전 외곽선 정보를 새로운 외곽선을 생성하는데 있어서 가중치를 사용 이전 외곽선을 포함시키는 방법에 비해 탁월하다. 외곽선 추적 후 추적 물체를 배경으로 대체하는데, 첫 이미지 배경은 이후에 나타나는 이미지로부터 추적 물체에 대해 가려진 배경정보를 가져오는 카메라 운동법이라 부르는 방법에 의하여 계산되어진다. 첫 프레임을 위한 배경 계산이 완료되면, 다음 이미지의 배경 계산은 첫 프레임의 배경에 의존한다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용할 경우, 추적 물체의 형상 변화가 극심하지 않고, 카메라의 움직임이 매우 빠르지 않을 경우 성공적으로 추적할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.712-717
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• 2013

본 논문에서는 향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기를 제안한다. 제안한 방법은 부분적으로 가려진 물체로부터 요소영상을 픽업하고 서브영상으로 변환하고 영역 매칭 알고리즘 방법을 이용하여 서브영상으로부터 장애물로 가려진 영역을 검출하고 제거한다. 그 다음 픽셀 복원 방법으로 각 서브영상에서 제거된 물체의 픽셀을 복원한다. 마지막으로, 재생된 참조영상과 재생된 영상 사이의 비선형 상호상관을 통하여 3D 물체의 인식 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.1-8
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• 2007

본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV의 입력 영상에서 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안 한다. 본 논문은 CCTV영상으로부터의 입력 영상을 순차를 갖는 명암도 영상으로 실시간 변환 하여 진행 한다. 움직이는 물체의 추출은 첫째, 획득한 영상의 그레이 영상을 포스터라이징을 이용하여 명암 분포를 축소하고 차영상을 통해 윤곽을 추출한다. 둘째, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 셋째, 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한다. 넷째, 이진 영상의 가로/세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현 재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 계산한 후, 두 중심의 거리 차를 계산한다. 계산된 거리가 임계값보다 작을 경우 같은 물체로 인식하고 계속 추적하며, 임계값 이상의 값일 경우 새로운 물체로 인식한다. 추적된 이동물체의 중심점이 화면의 중앙 부분에 있지 않을 경우, 이동물체의 중심으로 카메라의 방향을 조정한다. 실험결과, 제안한 방법으로 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 의 입력 영상에서도 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고, 그 물체의 움직임을 추적 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1795-1798
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• 2003

내용을 기반으로 하는 영상검색에 있어 색상과 물체의 특징은 중요한 요소로서, 지금까지의 검색 기법들은 이들을 중심으로 연구가 진행되어 왔으며, 이들을 추출하기 위해서는 color 영상에서의 배경과 물체의 분리는 선행되어야 할 중요한 과제이다. color 영상에서 물체를 분리 하고자 하는 여러 가지 시도가 있었으나, 대부분 clustering 에 준하고 있으며, 처리시간이나 결과에 있어서 그다지 좋은 효과를 내지 못하는 것도 사실이다. 따라서, 영상검색을 위한 물체의 분리 기법으로서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 물체가 영상의 중심에 주로 위치한다는 점에 착안한 방법을 응용하여 영상의 외곽에 존재하는 색상뿐만 아니라 명암까지 분석하여, 배경을 구성하는 화소들의 색상 및 명암과 동일하지 않은 색상들로 이루어진 부분을 물체로 판단, 추출하는 기법에 대해 설명하고, edge를 추출해낸 영상의 정보와 합성하여 최적의 물체를 찾아 검색을 하는 기법에 대하여 기술하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.457-458
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• 2007

우리는 동영상에서 낮은 연산량으로 강인하게 움직이는 물체를 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 움직이는 물체를 탐지하기 위한 많은 방법들이 제안되었는데, 각각의 방법은 접근 방법에 따라 탐지 성능과 처리속도에 trade-off가 존재한다. 최근 폭넓게 사용되고 있는 가우시안 혼합모델을 이용한 배경모델생성 법의 경우 탐지성능은 우수하나 연산량이 많고, 차영상(Temporal difference)을 이용한 방법은 연산량은 적으나 노이즈에 민감하게 반응한다. 또한 알고리즘 특성상 탐지된 물체에 Hole과 Ghost가 발생하는 문제가 있다. 우리는 이러한 단점들을 극복하기 위해 이 두 가지 알고리즘을 효율적으로 결합하여 움직이는 물체를 탐지하였다. 실험은 사람, 차, 오토바이와 같이 실외환경에서 흔히 움직이는 물체로 탐지되는 요소들이 다양한 환경에서 실시하였으며, 실험한 결과 배경영역에서 발생하는 노이즈는 효과적으로 제거하면서 움직이는 물체를 탐지하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.763-766
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• 2002

레이더 영상에서의 물체 위치는 극좌표계로 주어지기 때문에 직각좌표계로 표현되는 일반적인 물체 추적에서의 클러스터링을 통한 물체 추출 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 레이더 영상의 특성을 고려하여 개선된 ART2클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안하였다. 이진화와 labeling을 통해 추적하고자 하는 물체 외의 물체나 잡영을 제거한 영상에서의 adaptive vigilance parameter를 이용한 ART2 클러스터링 기법의 적용은 추적하고자 하는 물체를 추출함에 있어 우수한 실험 결과를 보였다.