• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.425-427
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• 1999

본 논문에서는 시간 간격을 두고 활영한 흉부의 단순 x선 영상의 차영상을 이용하여 컴퓨터 도움 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 흉부 단순 x선 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 특히, 이 방법은 폐암과 같이 조기진단이 매우 어려운 질병에 대하여 정기검진 등에서 정기적으로 촬영한 단순 x선 영상을 이용하여 조기진단을 할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다. 그러나, 촬영시의 여러 가지 조건들, x선의 세기와 조영시간, 환자의 촬영 자세 및 호흡 상태 등에 따라 단순 x선 영상이 크게 달라져 단순한 뺄셈에 의한 차영상은 진단에 도움이 되지 못한다. 진단에 도움을 주기 위해서는 두 영상 사이의 전체적인 밝기와 대조도를 맞추고 늑골, 쇄골 등 해부학적 구조물의 위치와 크기를 서로 맞추어 차영상을 얻는 영상처리 방법이 필요하다. 또한, 폐의 크기와 위치도 서로 맞추어 차영상을 얻어야 한다. 그러나, 이러한 방법도 늑골과 폐의 크기와 위치 변화가 서로 일치하지 않는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 영상처리를 통하여 차영상을 얻는 방법에 대하여 논하고 방법상의 문제점과 해결 방법을 제시한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.35 no.5
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• pp.151-151
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• 2020

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.231-234
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• 2016

본 논문에서는 전송하고자 하는 원영상 대신에 전혀 다른 영상을 전송하여 원영상 정보를 보호하는 스테가노그래피(steganography) 기법을 제안한다. 전송할 영상의 자연스러움을 잃어버리지 않으면서 원영상을 복구할 수 있는 차영상 정보를 LSB(Least Significant Bit)에 담고, 픽셀간의 위치 관계를 무작위로 섞어 줌으로써, 원영상을 보호하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 우선 원영상과 전송할 영상 (cover image)의 차영상을 생성하고, 각 픽셀의 차이값을 큰 범위로 양자화하여 차영상의 데이터 크기를 줄인다. 그리고, 각 픽셀의 차이값을 전송할 영상의 4 픽셀에 걸쳐서 하위 2bit 에 나누어 담는다. 8bit 영상에서 하위 2 bit 를 다루기 때문에, 각 채널 밝기값의 최대 차이값은 3 으로 설정되어 자연스럽게 영상을 생성할 수 있다. 끝으로 신호의 보호를 위하여 차영상의 픽셀과 전송할 영상의 픽셀간의 대응위치를 무작위 순열로 변환하여 외부에서 쉽게 복원할 수 없도록 한다. 이러한 스테가노그래피 제안 기법을 통하여 원영상 대신에 커버 영상을 전송함으로써, 자연스러운 정보전송이 가능하며, 외부의 감시와 복원에 안전한 정보보호 기능이 강화될 수 있다. 여러 영상에 대한 실험을 통한 제안 기법에 의하면, 전송되는 커버 영상이 자연스럽기 때문에 외부에서 정보가 숨겨진 사실을 느끼지 못하며, 송수신 장치에 내장된 무작위 순열을 통하여 외부에서는 원영상 정보를 복구하는 것도 매우 어렵게 되어 있음을 확인하였다. 본 제안 기법은 군사통신이나 중요한 정보를 다루는 기관에서의 정보 전달 및 정보보호 시스템에서 사용될 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.3A
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• pp.249-257
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• 2002

본 논문에서는 스테레오/다시점 영상을 효율적으로 압축할 수 있는 차 영상 부호화 방법을 제안한다. 예측된 영상과 원 영상의 차이 정보를 보다 효율적으로 전송하기 위하여 DCT를 기반으로 차 영상 부호화를 하게 되는데 DCT 계수들의 방향성을 이용하여 양자화 및 스캔 방법을 각 블록의 특성에 따라 다르게 적용하였다. 특히 다시점 영상의 부호화는 첫 번째 시점 영상을 기준 영상으로 정하여 나머지 시점 영상을 기준 영상으로부터 변이를 추정하여 복원하는 방식과 다시점 영상 중 가려진 영역의 비율을 고려하여 가려진 영역이 상대적으로 제일 적은 영상을 기준 영상으로 설정하여 나머지 영상을 변이 추정하여 복원하는 방법으로 나누어 실험하였다. 실험 결과 모든 압축률에 대하여 제안 방식이 기존의 차 영상 부호화 방법보다 우수함을 확인하였고, 가려진 영역의 상대적인 비율을 고려하여 다시점 영상을 부호화한 제안 방식이 기존의 방식 및 첫 번째 시점을 기준 영상으로 설정하여 부호화한 제안 방식보다 우수함을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.2
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• pp.93-100
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• 2009

In this paper, we propose a Difference Image Entropy based gaze direction recognition system. The Difference Image Entropy is computed by histogram levels using the acquired difference image of current image and reference images or average images that have peak positions from $-255{\sim}+255$ to prevent information omission. There are two methods about the Difference Image Entropy based gaze direction. 1) The first method is to compute the Difference Image Entropy between an input image and average images of 45 images in each location of gaze, and to recognize the directions of user's gaze. 2) The second method is to compute the Difference Image Entropy between an input image and each 45 reference images, and to recognize the directions of user's gaze. The reference image is created by average image of 45 images in each location of gaze after receiving images of 4 directions. In order to evaluate the performance of the proposed system, we conduct comparison experiment with PCA based gaze direction system. The directions of recognition left-top, right-top, left-bottom, right-bottom, and we make an experiment on that, as changing the part of recognition about 45 reference images or average image. The experimental result shows that the recognition rate of Difference Image Entropy is 97.00% and PCA is 95.50%, so the recognition rate of Difference Image Entropy based system is 1.50% higher than PCA based system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.73-75
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• 2007

이 논문은 얼굴인식에 있어서 중요한 얼굴 영역과 머리 영역을 차영상을 이용하여 분리하는 방법을 제안한다. 먼저 입력영상에 대한 CMYK 영상 중 K 영상을 가지고 머리 영역을 분리한 후에 YIQ 영상의 Y영상과 머리 영상과의 차영상을 이용하여 얼굴영역을 분리한다. 분리한 머리영역과 얼굴영역에 대하여 라벨링을 하여 각 영역을 얻는다. 제안한 방법은 머리와 얼굴 영역을 뚜렷하게 분리하여 특징 점 추출 시 매우 유용할 것이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.5
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• pp.361-368
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• 2007

In this paper, we propose a smoke detection method which is based on block-wise difference of image frames in video. Our proposed method is composed of three steps which are (a) the detection step of the changed regions against the background, (b) the background update step, and (c) the smoke determination step from the changed regions. We first construct the block mean Image of frames in video. And to extract the changed regions against the background, we use a block-wise difference between background's block mean image and a current input frame's block mean image. After applying projections in block-based difference images, we can determine the changed regions as rectangles using projections of difference images. we propose a update scheme of background's block mean image using the projections. We decide the smoke region using the femoral statistics of the central position and YUV color in the changed region.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.355-358
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• 2012

배경 영상에서 움직이는 물체 검출은 대상의 정확한 분류나 움직임, 패턴의 이해 또는 감시 시스템에 활용이 된다. 동적 물체 검출을 위한 여러 방법이 연구되고 제시되었으며, 그 중 일반적으로 차 영상 검출 방법이 많이 사용된다. 이는 시간적으로 연속된 영상 프레임간의 차를 구하고, 이 차 영상에 임계값을 설정하여 이진 영상을 만들어 물체를 검출한다. 기존 여러 연구에서는 이 임계값을 대부분을 고정하여 사용하거나 특정 환경에만 적합하게 설정하였다. 본 논문에서는 주변 환경에 적응하여 임계값을 자동으로 설정하는 방법을 제시하였고, 차 영상 검출 방법에 실제 적용하여 기존 방법에 비해 더 나은 결과를 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.6
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• pp.122-128
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• 1998

This paper presents compression of image sequences based on the classification of interframe difference image blocks. classification process consists of image activity classification and energy distribution classification. In the activity classification, interframe difference image blocks are classified into activity blocks and non-activity blocks using the edge detection. In the distribution classification, activity blocks are further classified into vertical blocks, horizontal blocks, and small activity blocks using the AC energy distribution features. The RBFN, trained with numerical classification results, successfully classifies difference image blocks according to image details. Image sequence compressing based on the classification of interframe difference image blocks using the RBFN shows better compression results and less training time than the classical sorting method and the MLP network.