• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.475-478
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• 2010

최근 영상처리 기술이 발전함에 따라 비디오 영상 처리를 통한 비정상행위 탐지 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 하지만 대부분의 논문들은 하나의 카메라, 혹은 하나의 공간 내에서 이루어지는 비정상탐지 기법을 제안해 왔다. 본 논문에서는 기존의 비디오 마이닝을 이용한 영상처리 기술을 확장하여 공간과 카메라의 수에 제한이 없이 비정상행위를 탐지할 수 있는 방법을 프로그램 구현을 통해 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.218-219
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰으로 촬영한 비디오 영상이나 일반 캠코더로 촬영한 비디오 영상을 4K 고화질 콘텐츠로 제작하는 것을 제안한다. 대화면 디스플레이와 고해상도 디스플레이가 점차 확대되면서 고화질 콘텐츠의 필요가 증대됨으로 이에 일반적으로 촬영된 영상을 비디오 편집기법을 이용하여 4K 고화질 해상도의 영상 제작을 제안하다. 하지만 일반 비디오카메라로 촬영한 영상을 4K 콘텐츠로 완전히 적용하기 위해서는 촬영에서 4K 카메라로 촬영하고 편집하면 4K 콘텐츠로 보다 해상도가 높은 콘텐츠를 제작할 수 있다고 사료한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.103-106
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• 2001

본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 카메라의 움직임을 추정하여 이를 기반으로 하여 움직이는 객체를 추정하고자 한다. 이를 위해, 먼저 MPEG2의 움직임 벡터는 압축의 효율성 때문에 움직임의 예측이 순서적이지 못한데, 예측 프레임들의 속성을 이용하여 이를 광 플로우(Optical Flow)를 갖는 움직임 벡터(Motion Vector)로 변환하였다. 그리고 이러한 벡터들을 이용하여 카메라의 기본적인 움직임인 팬(Fan), 틸트(Tilt). 줌(Zoom) 등을 정의하였다. 이를 위하여 팬, 틸트-줌 카메라 모델의 매개변수와 같은 의미의 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값을 정의하고자 움직임 벡터 성분의 Hough변환을 이용하여 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값들을 구하였다. 또한 이러한 카메라 움직임(Camera Operation)은 시간적으로 연속적으로 발생하는 특징을 이용하여 각 프레임마다 구한 카메라의 움직임을 보정하였다. 마지막으로 움직이는 객체의 추정은 우선 사용자가 원하는 객체를 바운딩박스 형태로 정의한 후 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 벡터를 한 GOF(Group of Pictures) 단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 객체를 추적하고 해석하였으며 DCT 질감 정보를 이용하여 객체의 영역을 재설정 하였다. 물론 압축된 MFEG2비디오에서 얻을 수 있는 정보들은 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한하였다. 제안된 방법은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론 카메라의 움직임특성과 움직이는 객체의 추적들을 활용하여 기존의 내용기반의 검색 및 분석에도 많이 응용될 수 있다. 이러한 개발 기술들은 압축된 데이터의 검색 및 분석에 유용하게 사용되리라고 기대되며 , 특히 검색 툴이나 비디오 편집 툴 또는 교통량 감시 시스템, 혹은 무인 감시시스템 등에서 압축된 영상의 저장과 빠른 분석을 요구시 필요하리라고 기대된다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.13 no.4
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• pp.7-12
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• 2007

With the advent of digital cinema, more and more movies are digitally produced, distributed via digital medium such as hard drives and network, and finally projected using a digital projector. However, digital cameras capable of shotting at 2K or higher resolution for digital cinema are still very expensive and bulky, which impedes rapid transition to digital production. As a low-cost solution for acquiring high resolution digital videos, we propose a hybrid camera consisting of a low-resolution CCD for capturing videos and a high-resolution CCD for capturing still images at regular intervals. From the output of the hybrid camera, we can synthesize high-resolution videos by software as follows: for each frame, 1. find pixel correspondences from the current frame to the previous and subsequent keyframes associated with high resolution still images, 2. synthesize a high-resolution image for the current frame by copying the image blocks associated with the corresponding pixels from the high-resolution keyframe images, and 3. complete the synthesis by filling holes in the synthesized image. This framework can be extended to making NPR video effects and capturing HDR videos.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.691-693
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• 2004

비디오 시퀀스에서의 객체 추적은 보안 및 감시 시스템(Security and surveillance system), 비디오 원격 회의(Video teleconferencing)등과 같이 컴퓨터 비전 응용 분야에 널리 이용되어, 정정 그 중요성이 증가하고 있다 여러 가지 이유로 인친 카메라 덜(View)로부터 객체의 가시 상태가 변하는 경우, 하나의 뷰만을 이용해서는 좋은 결과를 가지기 어렵기 때문에 본 논문에서는 객체가 가장 잘 나타나는 뷰를 선택해서 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 각각의 카메라 뷰에서 객체를 추적하기 위해 본 논문에서는 다중 후보가 결합된 Mean-shift 알고리즘을 이용한다. 제안된 시스템의 경우, 복잡한 환경으로 인해 객체의 가시 상태가 변하는 환경에서 단일 뷰를 이용하는 경우와 비교해 더 나은 성능을 가질 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.285-288
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• 2000

본 논문에서는 카메라 플랫홈의 흔들림 등으로 인한 외부 영향으로 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화시키는 방법을 제안한다. LOG operator〔1〕을 이용하여 특징점을 잡고 그 특징점을 중심으로 일정크기의 subblock에 대해서만 correlation을 구한다. Least Square를 이용하여 모션 파라메타를 측정하고 모션 보상을 행하는데 현재의 영상을 기준 좌표계로 변환하고 명암값 보간을 하게된다. 이 때 기존 연구에서 많이 사용한 bilinear 보간법의 단점인 대비가 첨예한 곳에서의 averaging 효과를 없애기 위해 본 연구에서는 대비가 첨예한 곳에서는 nearest neighbor 보간을 사용하고 그렇지 않은 곳에서는 bilinear 보간을 사용하는 hybrid한 방법을 채택하였다. 그 결과 사람이 카메라를 손에 들고 움직일 때 생기는 출렁이는 비디오에 대해 대부분의 카메라 움직임을 안정화시킬 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.620-624
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• 2009

In this paper, we present a new camera system combining a high-quality 3-D scanner and hybrid camera system to generate a multiview video-plus-depth. In order to get the 3-D video using the hybrid camera system and 3-D scanner, we first obtain depth information for background region from the 3-D scanner. Then, we get the depth map for foreground area from the hybrid camera system. Initial depths of each view image are estimated by performing 3-D warping with the depth information. Thereafter, multiview depth estimation using the initial depths is carried out to get each view initial disparity map. We correct the initial disparity map using a belief propagation algorithm so that we can generate the high-quality multiview disparity map. Finally, we refine depths of the foreground boundary using extracted edge information. Experimental results show that the proposed depth maps generation method produces a 3-D video with more accurate multiview depths and supports more natural 3-D views than the previous works.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.388-390
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• 2001

본 논문에서 제안하는 카메라 움직임 파라미터를 추출하는 새로운 방법은 먼저 광류(optical flow) 관계 수식을 이용하여, 카메라의 다양한 움직임에 의해 생성되는 광류 모델들을 생성한다. 입력 비디오 데이터의 인접 영상으로부터 산출된 광류를 생성된 광류 모델들을 이용하여 선형 분해한다. 분해 과정을 통해 각 모델에 대한 가중치를 산출할 수 있으며, 산출된 가중치는 각 모델의 생성에 사용된 파라미터에 적용하여 이들의 선형 조합을 통해 입력에 대한 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 수치 데이터와 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과, 제안된 카메라 움직임 파라미터 추출 방법이 적은 계산 비용으로 정확하게 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 입력 데이터에 노이즈가 포함된 경우에도 파라미터 추출 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.161-164
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• 1998

카메라이 동작 정보는 컴퓨터 비전, 영상 코딩 및 비디오 검색 등의 분야에서 사용되는 강력하고 중요한 특징이다. 특히, 최근에 관심의 초점이 되고 있는 내용기반 비디오 검색을 위한 자동색인에서 장면전환 검출이나 이동 물체의 동작 정보 추출 등에 값지게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 파라미터 모델을 이용해서 카메라의 동작을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 영상의 공간적인 특성을 고려하면서 전체 과정의 속도를 탐색 영역 내에서 동적 백터를 추출한다. 그리고 추출된 동작 벡터를 파라미터 모델에 적용하여 파라미터를 추출하고, 카메라의 동작을 파라미터들의 상호 관계를 이용하여 정의하므로써 최종적인 카메라의 동작을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 계산 시간상의 비용을 축소시켰고, 화소 단위가 아니라 셀 단위로 카메라의 동작을 추출하므로 다른 방법에 비해 잡음에 보다 강건하다. 또한, 이동 물체의 움직임으로 발생할 수 있는 오류를 최대한 배재한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.4
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• pp.9-18
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• 2014

Recently, many researches have been focused on multi-view video applications and services such as wireless video surveillance networks, wireless video sensor networks and wireless mobile video. In multi-view video signal processing, to exploit the strong correlation between images acquired by different cameras plays great role in developing a core technique of multi-view video coding. This paper proposes an adaptive multi-view video interpolation technique which is applicable for multi-view distributed video coding without requiring any cooperation amongst the cameras. The proposed algorithm estimates the non-linear moving blocks and employs disparity compensated view prediction, and then fills in the unreliable blocks. Through computer simulations, it is shown that the proposed method outperforms the conventional methods.