• 제목/요약/키워드: 영상 안정화

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지배 모션 분석을 통한 영상 안정 방법에 관한 연구 (An Image Stabilization by Dominant Motion Analysis)

  • 김희정;차용준;소영성
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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    • pp.113-116
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    • 2000
  • 본 논문에서는 카메라 또는 카메라 플랫폼의 흔들림 등의 외부 영향과 비디오 시퀸스내의 모션이 함께 있을 경우의 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화시키는 방법을 제안한다. 일반적인 영상 안정 시스템은 모션 측정과 모션 보상의 두과정으로 구성되어 있다. 모션 측정에서 프레임간 모션 모델을 가정하고 모션 파라메타를 측정한다. 모션 보상에서는 측정된 파라메타를 이용하여 현재 영상 좌표계를 기준 영상 좌표계로 변환하고 명암값 보간을 하여 영상안정을 이루어 낸다. 그러나 상기의 방법으로는 카메라 움직임외에 다른 모션 요소가 있을 때 어려움을 겪게 된다 이의 해결을 위해 motion vector scatter diagram(MVSD)에 기반한 지배 모션 측정 방법을 제안한다 이 방법은 영상을 일정영역의 subblock으로 나눈후 각 subblock의 중심을 특징점으로 잡아 correlation 과정을 거쳐 영상간의 모션 벡터를 구한 다음 구해진 모션 벡터로 needle diagram과 MVSD를 구축한다. 구축한 MVSD의 패턴은 모션의 종류에 따라 일정한 모양을 갖게 되는데 이의 분석을 위해 목적함수를 정의하고 피 함수의 최적화를 통해 지배 모션 파라메타를 측정한 후 그 파라메타로 모션 보상을 함으로서 영상안정을 이룰 수 있다.

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기구 메커니즘의 영상 정보를 이용한 부표 로봇의 영상 안정화 (Digital Image Stabilization of Robot Buoy Using the Image of Mechanism)

  • 임은;명호준;김영진;임충혁;김동환
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제36권6호
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    • pp.645-651
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    • 2012
  • 본 논문은 부표로봇에 부착된 카메라 영상의 흔들림을 보정하기 위하여 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서는 부표로봇의 각도측정에 사용하는 자이로 센서의 누적오차 및 노이즈 등의 문제를 해결하기 위해 새로운 기구 메커니즘을 영상처리와 결합한 방법을 제안한다. 이 알고리즘은 특징 점을 추출하기 위한 타깃을 제안한 기구에 부착하여 타깃의 모형 특징을 기반으로 영상을 보정하는 방법이다.

검출된 얼굴 영역 안정화를 위한 하드웨어 구현 (Hardware Implementation for Stabilization of Detected Face Area)

  • 조호상;장경훈;강현중;강봉순
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.77-82
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    • 2012
  • 본 논문은 얼굴 검출 시스템에서 검출된 얼굴의 크기와 위치 정보를 이용한 얼굴 영역 안정화 알고리즘의 하드웨어 구현에 관한 것이다. adaboost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 시스템은 입력되는 영상을 이용하여 얼굴이라고 판단될 수 있는 템플릿 패턴, 얼굴 특징을 추출 하거나 미리 학습된 데이터와 비교하여 얼굴을 검출한다. 하지만 미세한 흔들림에도 얼굴 정보의 위치나 크기가 달라진다. 검출된 얼굴 영역의 안정화를 위해서 본 논문은 검출된 현재 얼굴 정보와 이전 프레임의 얼굴 정보를 기반으로 얼굴 영역의 흔들림을 줄이는 고주파 억제 필터, 얼굴 거리와 영역 비교, 얼굴 영역 확대-축소 연산을 이용한 얼굴 검출 안정화 하드웨어를 구현하여 실시간으로 피드백이 가능하도록 하였다.

영상 시퀀스의 프레임 지터 고속 정합 알고리즘 (Fast Frame Jitter Matching for Image Sequence)

  • 이임건;우영운;한수환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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    • pp.973-976
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    • 2007
  • 본 논문에서는 영상 시퀀스 내의 흔들림을 제거하는 고속 알고리즘을 제안한다. 프레임 지터 제거에 관한 연구는 영상 취득과정에서 발생하는 손떨림에 의한 영향을 제거하거나 오래된 영화필름에서 녹화장치의 기구적인 문제로 인해 발생한 흔들림을 제거하기 위해 많이 연구되었다. 제안하는 알고리즘은 영상 프레임을 배경과 전경 영역으로 나누고 움직임 벡터를 이용하여 천역 움직임을 구한다. 전역 움직임을 구하는 과정에서 잘못된 움직임 예측이 발생할 가능성이 높은 블록을 사전에 제거하여 속도를 개선하였으며 알고리즘을 실제 영상에 적용하여 영상 프레임 정합됨을 보였다.

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기동형 경계로봇 안정화 시스템의 실험적 검증 (Experimental Verification of Effectiveness of Stabilization Control System for Mobile Surveillance Robot)

  • 김성수;이동염;권정주;박성호
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제35권4호
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    • pp.359-365
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    • 2011
  • 기동형 경계 로봇은 공항이나 항구 등의 공공 지역을 보호하기 위한 기동형 차량 시스템에 고정되어 있는 경계 로봇을 말한다. 이러한 기동형 경계 로봇은 사격 시스템, 카메라 시스템, 임베디드 시스템 그리고 AHRS 센서로 구성되어 있다. 또한 고각과 방위각을 위한 2 축 제어가 가능하도록 설계되었다. 안정화된 영상과 사격을 위해 이 시스템은 차량의 모션으로부터 발생하는 외란에 대한 보상을 통해 안정화가 되어야 한다. 본 논문에서는 ADAMS 와 Matlab/Simulink 를 이용해서 기동형 경계로봇의 가상 모델을 생성하고 제안한 안정화 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 또한 가상모델에 상응하는 모형의 기동형 경계 로봇과 6 축 모션 시뮬레이터를 이용하여 안정화 알고리즘을 실험적으로 검증하였다.

2 차원 영상의 얼굴 각도와 위치 판정 (Estimation of Head Angle and Position from 2D images)

  • 김우원;황진규;이상윤
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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    • pp.1-3
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    • 2011
  • 얼굴의 각도와 위치는 많은 정보를 포함하고 있어 다양한 분야에서 응용이 가능하다. 본 논문에서는 하나의 2 차원 영상만으로 사람 얼굴의 3 차원 각도와 위치를 파악하는 시스템을 제안한다. 얼굴 특징 점 검출 기술, 포즈 판정 기술, 오류 안정화 기술 등을 단계별로 설명하며, 비디오 데이터베이스를 통한 실험으로 시스템의 성능을 분석하였다. 오류는 5 도 안팎의 적은 수치이며 개인용 컴퓨터에서 실시간 수행이 가능하다.

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드론 탑재형 프로젝터를 위한 센서정보 기반 프로젝션 영상 안정화 평가 방법 (Stabilization Assessment of Drone-Projected Image based on Sensor Information)

  • 최은빈;박영현;전병우
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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    • pp.264-266
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    • 2019
  • 드론에 프로젝터를 탑재한 드론 프로젝터 시스템을 활용한 이동형 프로젝션 디스플레이를 사용할 경우, 드론의 비행시 발생하는 흔들림이 그대로 프로젝터에 전달되기 때문에 프로젝터에 의해 투영된 영상에 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 종래에 사용되던 드론의 비행정보 기반 투영영상 변환행렬을 실제 영상에 적용해보고 비행 움직임에 의해 발생하는 실제 투영영상에서 발생하는 오차를 평가하기 위한 방법을 제안한다.

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선 기반 영상안정 방법에 관한 연구 (Line-based Image Stabilization)

  • 차용준;소영성
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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    • pp.165-168
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    • 2001
  • 본 논문에서는 카메라 또는 카메라 플랫폼의 흔들림 등 외부 영향과 비디오 시퀀스내의 모션이 함께 존재할 경우 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화하는 방법을 제안한다. 일반적인 영상 안정 시스템은 모션 측정과 모션 보상의 두 과정으로 구성되는데 모션 측정에서는 프레임간 모션 모델을 가정하고 파라메타를 측정하며 모션 보상에서는 측정된 파라메타를 이용하여 모션을 보상한다. 영상 내에 카메라 모션 이외의 움직임이 있을 경우 파라메타의 측정을 일관성 없게 만들 수 있으므로 이를 해결하기 위해 MVSD(Motion Vector Scatter Diagram)에 기반한 영상 안정 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 최적화 파라메타를 정량화 하는데 한계가 있고 또한 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있어 이의 해결을 위해 본 논문에서는 선 기반(Line-based) 영상 안정 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 기준 영상에서 median filter를 이용해 영상 내의 코너를 검출하고 특징적인 두 점을 선택하여 이를 선으로 연결한다. 현재 영상에서 correlation을 이용하여 상응하는 두 특징점을 찾고 subpixel 방법으로 정확한 위치를 계산하여 선을 구한다. 이 두 선을 일치시키는 과정에서 모션 파라메타를 구하는데 먼저 평행 이동을 통해 한쪽 글을 일치시키고 이 과정에서 translation x, y 파라메타를 구한다. 다음 단계에서 한 쪽 끝이 일치된 두 선이 이루는 각을 계산하여 rotation 파라메타를 구한다. 이 방법으로 구해진 파라메타를 이용하여 모션 보상을 함으로서 영상 안정을 이를 수 있었다.

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