• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.369-375
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• 2009

본 논문에서는 완전 시차 배경 영상을 가지는 새로운 형태의 2D-3D 겸용 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 집적 영상 시스템과 기존의 2D 평면 디스플레이 구성이 되며, 3D 모드와 2D 모드에서 구동이 가능하다. 3D 모드에서는 집적 영상 기술을 이용하여 배경영상을 만들어서 주요 영상과 결합함으로써 3D 영상을 만든다. 2D 모드에서는 집적영상 시스템이 2D 평면 디스플레이의 백라이트 역할을 수행하고 2D 평면 디스플레이에 2D 영상이 표시된다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 기초 실험을 수행하고 성공적인 실험 결과를 보고한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.112-119
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• 2000

Two-color 적외선 탐색기는 표적의 대응 능력과 배경 잡음이 존재하는 상황에서 효율적인 표적 추적을 위해 두 개의 검출 대역을 사용한다. 본 논문은 Two-color 탐색기의 검출 대역 선정에 관한 연구이다. 검출 대역을 선정하기 위해, 표적, 섬광탄, 및 배경 잡음의 적외선 방사 특성을 분석하고, 수신 전력과 깊이 관련된 대기 투가 특성, 검출 가능 거리, 배경 잡음의 영향, 신호 대 잡음비 등의 특성을 분석한다. 분석 결과, two-color 적외선 탐색기의 적절한 대역은 표적 검출을 위한 3$\mu\textrm{m}$~5$\mu\textrm{m}$ 대역과 반대응 능력을 위한 $1.5\mu\textrm{m}$~1.7$\mu\textrm{m}$ 대역으로 나타났다. 본 논문의 연구 결과는 two-color 탐색기의 추후 연구에 중요한 역할을 할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권2호
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• pp.196-205
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• 2000

최근 차량 수의 급격한 증가로 인하여 도로에서 운행되고 있는 차량의 수는 도로가 수용할수 있는 한계치를 넘어서고 있다. 이러한 교통 과밀 지역의 교통 흐름을 분산시키기 위해 교통감시카메라의 영상에서 혼잡도를 산출하거나, 이동물체의 속도나 개수를 분석하는 방법들이 제시되었다. 그러나, 현재까지의 연구들은 교통 혼잡도를 측정하기 위해 배경 영상을 사용하기 때문에 적당한 배경 영상을 미리 준비하여야 한다. 본 논문에서는 배경 영상을 사용하지 않고 교통 혼잡도를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 에지 정보를 얻기 위해 도로 영상에 DCT를 수행하고 그 결과를 이용하여 교통 혼잡도를 측정하는 방법을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1752-1755
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• 2016

본 논문에서는 "축구 동영상"의 배경 분리 정확도 향상을 위한 "최적의" 수학적 모폴로지 연산자를 결정하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 여섯 가지 서로 다른 수학적 모폴로지 연산자를 동일한 실험 환경에서 비교 평가하였다. F-measure를 이용하여 평가한 결과 복구에 의한 닫기-복구에 의한 열기 연산자가 최적의 연산자임을 확인하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 지능형 축구 동영상 분석 시스템 개발을 위해 배경 분리 기술을 이용하거나 축구 동영상에 특화된 배경 분리 기술을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권12호
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• pp.3166-3179
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• 2013

A pre-processing system for adaptive noise removal is proposed based on the principle of identifying and filtering object regions and background regions. Human perception of images depends on bright, well-focused object regions; these regions can be treated with the best filters, while simpler filters can be applied to other regions to reduce overall computational complexity. In the proposed method, bright region segmentation is performed, followed by segmentation of object and background regions. Noise in dark, background, and object regions is then removed by the median, fast bilateral, and bilateral filters, respectively. Simulations show that the proposed algorithm is much faster than and performs nearly as well as the bilateral filter (which is considered a powerful noise removal algorithm); it reduces computation time by 19.4 % while reducing PSNR by only 1.57 % relative to bilateral filtering. Thus, the proposed algorithm remarkably reduces computation while maintaining accuracy.

• ETRI Journal
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• 제38권5호
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• pp.996-1007
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• 2016

This paper presents new hole-filling methods for generating multiview images by using depth image based rendering (DIBR). Holes appear in a depth image captured from 3D sensors and in the multiview images rendered by DIBR. The holes are often found around the background regions of the images because the background is prone to occlusions by the foreground objects. Background-oriented priority and gradient-oriented priority are also introduced to find the order of hole-filling after the DIBR process. In addition, to obtain a sample to fill the hole region, we propose the fusing of depth and color information to obtain a weighted sum of two patches for the depth (or rendered depth) images and a new distance measure to find the best-matched patch for the rendered color images. The conventional method produces jagged edges and a blurry phenomenon in the final results, whereas the proposed method can minimize them, which is quite important for high fidelity in stereo imaging. The experimental results show that, by reducing these errors, the proposed methods can significantly improve the hole-filling quality in the multiview images generated.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.939-945
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• 2009

In this paper, we proposed a method which corresponds people under the structured spaces with multiple cameras. The correspondence takes an important role for using multiple camera system. For solving this correspondence, the proposed method consists of three main steps. Firstly, moving objects are detected by background subtraction using a multiple background model. The temporal difference is simultaneously used to reduce a noise in the temporal change. When more than two people are detected, those detected regions are divided into each label to represent an individual person. Secondly, the detected region is segmented as features for correspondence by a criterion with the color distribution and context information of human body. The segmented region is represented as a set of blobs. Each blob is described as Gaussian probability distribution, i.e., a person model is generated from the blobs as a Gaussian Mixture Model (GMM). Finally, a GMM of each person from a camera is matched with the model of other people from different cameras by maximum likelihood. From those results, we identify a same person in different view. The experiment was performed according to three scenarios and verified the performance in qualitative and quantitative results.

• 한국정밀공학회지
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• 제31권3호
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• pp.233-241
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• 2014

This paper contributes to development of a new method for detecting rear-side vehicles and estimating the positions for blind spot region or providing the lane change information by using vision systems. Because the real image acquired during car driving has a lot of information including the target vehicle and background image as well as the noises such as lighting and shading, it is hard to extract only the target vehicle against the background image with satisfied robustness. In this paper, the target vehicle has been detected by repetitive image processing such as sobel and morphological operations and a Kalman filter has been also designed to cancel the background image and prevent the misreading of the target image. The proposed method can get faster image processing and more robustness rather than the previous researches. Various experiments were performed on the highway driving situations to evaluate the performance of the proposed algorithm.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1802-1808
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• 2003

본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(non­rigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1981-1986
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• 2009

본 논문은 인공신경망을 이용한 새로운 매팅 기법을 제안한다. 매팅이란 영상에서 객체의 불투명도를 추정하는 기술이다. 매팅 기법을 이용하면 객체를 자연스럽게 추출할 수 있다. 먼저 trimap을 이용하여 영상을 배경 영역, 전경 영역, 미지 영역으로 구분한다. 배경 영역과 전경 영역의 정보를 이용하여 미지 영역 화소의 불투명도를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 배경 영역과 전경 영역의 정보를 SOM을 이용하여 학습하고 그 결과를 이용하여 미지 영역의 각 화소의 불투명도를 추정한다. 본 논문에서는 배경 영역과 전경 영역의 정보를 학습하는 방법에 따라서 전역적 SOM matting과 지역적 SOM matting으로 구별한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 영상에 적용해보았다. 이를 통해 제안하는 알고리즘이 객체를 영상에서 분리 가능함을 확인 할 수 있다.