Most optical security systems use a 4-f correlator, Mach-Zehnder interferometer, or a joint transform correlator(JTC). Of them, the JTC does not require an accurate optical alignment and has a good potential for real-time processing. In this paper, we propose an image encryption system using a position shift property of the JTC in the Fourier domain and a random phase image. Our encryption system uses two keys: one key is a random phase mask and the other key is a position shift factor. By using two keys, the proposed method can increase the security level of the encryption system. An encrypted image is produced by the Fourier transform for the multiplication image, which resulted from adding position shift functions to an original image, with a random phase mask. The random phase mask and position shift value are used as keys in decryption, simultaneously. For the decryption, both the encrypted image and the key image should be correctly located on the JTC. If the incorrect position shift value or the incorrect key image is used in decryption, the original information can not be obtained. To demonstrate the efficiency of the proposed system, computer simulation is performed. By analyzing the simulation results in the case of blocking of the encrypted image and affecting of the phase noise, we confirmed that the proposed method has a good tolerance to data loss. These results show that our system is very useful for the optical certification system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.98-101
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2002
기존의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 이때 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 이에 따라 이동로봇의 자체 기능이 점차 고도화되는 방향으로 연구가 진행되었고, 제작비 또한 함께 상승하게 되었다. 그러나 구동만이 목적인 저렴한 이동로봇 시스템을 조작자가 원격 제어하는 것 또한 중요한 분야 중 하나이다. 이때 원격제어에 사용되는 신호로는 카메라에 의한 영상정보와 초음파 센서 등에 의한 거리정보를 주로 사용하게 된다. 그러나 영상정보는 3차원의 입체적 정보를 제공하는 데에는 부적절하기 때문에 초음파 센서를 이용한 거리정보가 매우 유용하게 된다. 본 논문에서는 초음파 센서의 정보를 이용한 원격제어용 힘 반향 조이스틱을 개발하였다. 힘 반향 알고리즘은 하나의 식으로 표현하기 곤란하므로 전문가 시스템의 구현이 매우 필요한 분야이다. 따라서 퍼지 논리를 사용하여 생성한 힘 반향 알고리즘을 이동로봇 원격제어에 사용함으로써 조작자가 이동로봇 주변환경을 쉽게 인식하여 이동로봇을 안전하게 주행할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.423-425
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1998
영상검지기를 이용하여 도로상에서 이동중인 차량의 움직임을 탐지하고 분석하는 방법은 지능형교통시스템의 많은 분야에 적용되어질 수 있다. 영상분석으로 움직이는 물체를 탐지하는 방법에는 영상차를 이용하는 방법과 영상차를 이용하지 않는 방법으로 분류할 수 있다. 영상차를 이용하는 방법에서는 영상간의 차영상을 기반으로 하여 물체를 탐지하는 방법은 일반적이고 보편적인 방법이나 시간에 따른 배경영상의 왜곡과 물체의 정체현상에 많은 문제점을 지니고 있다. 그리고 영상차를 이용하지 않는 방법은 영상내의 분석으로 물체를 탐지하는 방법이고, 영상간의 정보를 사용하지 않으므로 영상차에 의한 문제점은 발생되지 않는다. 기존에 연구되어진 영상차를 이용하지 않는 방법은 물체의 형태를 고려하지 않고 단지 이동점의 좌표분석으로 차량의 움직임을 측정하고 있다. 본 논문에서는 영상차를 이용하지 않으며 영상내의 형태정보 분석과 색상정보를 고려하여 기존의 영상검지기가 지니는 문제점을 개선하여 정밀한 차량 추적에 대한 가능성을 알 수 있었다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.2
s.3
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pp.85-95
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2003
This paper proposes a multiple moving objects tracking system which is adaptable itself to circumstances. Snake model is sensitive to the start position value because it does not accurately express contours of objects in complex image. It can be improved as the proposed system gets background images by using difference images, segments objects using neighborhood pixels and assesses the position feature values acquired on the start position value to deformable Snake model. And also the system can simplify complex background images and reduce search regions by the constituent points of a Snake laid in Positions of object. It is showed that the proposed system can be appBied to multiple moving vehicle racking systems by the experimental results of 30fps AVI file.
In this paper, we describe image matching techniques which is automatically retrieving the exact matching area using geometry-phase information. We proposed a Matching Method which is rapidly estimating the correspondent points between adjacent images that included big-rotation and top-bottom movement element. It is a method that reduce computation quantity to be required to find an exact correspondent position using geometry-phase information of extracted points in images and DT map which set the distance value among feature points and other points on the basis of each feature point of a image. The proposed method shows good performance especially in the part to search a exact correspondent position between adjacent images that included big-rotation and top-bottom movement element.
In this paper, we propose a method of producing a stereoscopic image from multiple images captured from a monoscopic camera. By translating a camera in the horizontal direction, left and right images are chosen among N captured images. For this, image edges are extracted and a rotational angle is estimated from edge orientation. Also, a translational vector is also estimated from the correlation of projected image data. Then, two optimal images are chosen and subsequently compensated using the rotational angle as well as the translational vector in order to make a satisfactory stereoscopic image. The proposed method was performed on thirty-two test image set. The subjective visual fatigue test was carried out to validate the 3D quality of stereoscopic images. In terms of visual fatigue, the 3D satisfaction ratio reached approximately 84%.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2007.05a
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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.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.3
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pp.35-45
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2008
Realtime visibility measurement using camera is a new method which can collect some realtime visibility data similar to those of the human eyes, and can replace the existing methods using the expensive optical equipment. There have been a few attempts to measure visibility by extracting depth and three-dimensional structure under bad weather conditions. However, if there are many movements of objects in the image, these approaches seem to be inappropriate. In addition, the realtime visibility measurement will require a relatively simple and fast processing. Typically the contrast degrades exponentially in the bad weather. Therefore, in this paper we propose an easy and quick method that extract contrast from images using a moving area filter and measure visibility by mathematically modelling of the relationship between image contrast and visibility. The moving area filter is used for removing the area of the sky and moving objects that affect visibility measurement on images. The method proposed here can make possible not only realtime visibility measurement from images taken by CCD cameras, but also steady visibility measurement by using the moving area filter in case of much traffic on the road.
The position of stereoscopic objects is an important parameter to induce three-dimensional effects such as convergence control and image distortions. There are three kinds of stereoscopic cameras : Parallel, Toed-in, and Horizontal-Moving cameras. In this paper we proposed the method for estimating stereoscopic object position with a horizontal-moving camera. In the previous methods, viewing angle ratios are used to estimate the object positions. Our method based on the horizontal movements of the camera to estimate the positions. Using geometrical models of shooting and display we experimented with two methods. Results of experiments showed the distance of stereoscopic objects on virtual screen related to horizontal movement.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.4
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pp.511-518
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2007
This paper presents an efficient face recognition method by using both centroid shift and mutual information estimation of images. The centroid shift is to move an image to center coordinate calculated by first moment, which is applied to improve the recognition performance by excluding the needless backgrounds in face image. The mutual information which is a measurements of correlations, is applied to efficiently measure the similarity between images. Adaptive partition mutual information(AP-MI) estimation is especially applied to find an accurate dependence information by equally partitioning the samples of input image for calculating the probability density function(PDF). The proposed method has been applied to the problem for recognizing the 48 face images(12 persons * 4 scenes) of 64*64 pixels. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances(speed, rate) than a conventional method without centroid shift. The proposed method has also robust performance to changes of facial expression, position, and angle, etc. respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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