Stereoscopic conversion has been an important and challenging issue for many 3-D video applications. Usually, there are two different stereoscopic conversion approaches, i.e., image motion-based conversion that uses motion information and object-based conversion that partitions an image into moving or static foreground object(s) and background and then converts the foreground in a stereoscopic object. As well, since the input sequence is MPEG-1/2 compressed video, motion data stored in compressed bitstream are often unreliable and thus the image motion-based conversion might fail. To solve this problem, we present the utilization of key-motion that has the better accuracy of estimated or extracted motion information. To deal with diverse motion types, a transform space produced from motion vectors and color differences is introduced. A key-motion is determined from the transform space and its associated stereoscopic image is generated. Experimental results validate effectiveness and robustness of the proposed method.
비디오에 의한 감시 및 관측(VSAM; Video Surveillance And Monitoring)에서 동적 영역의 검출에 의한 전경의 추출은 가장 기본이 되는 작업이다. 그런데 추출된 전경에는 동적인 물체뿐 아니라 물체의 그림자도 포함되게 되며, 이는 후행하는 비디오 영상의 처리 작업에서 오류를 발생시키는 요인이 된다. 이의 제거를 위하여 본 논문에서는 VSAM 카메라 영상의 전경 내 그림자 화소의 새로운 판정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 모든 화소에 일률적인 판정 기준을 적용하는 기존의 기법과는 달리 화소의 배경 자기에 따라 그림자에 의한 영향이 달라지는 사실을 확인하고, 이를 그림자 화소 판정에 이용한다 이와 같은 접근법은 영상내 국부적인 특성을 자연스럽게 수용할 수 있게 하고, 변화하는 환경 내에서도 성능을 유지할 수 있게 한다. 제안된 기법은 실제 실험에서 기존의 기법과 비교하여 향상된 결과를 보였다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제13권4호
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pp.315-321
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2009
In this paper, a level set based energy functional is proposed, the minimization of which results in simultaneous reference background image modeling and foreground segmentation. Due to the mutual constraint of the two processes, a good estimate of the background can be obtained with a small number of frames, and due to the use of the level set, an Euler-Lagrange equation that directly solves the problem can be derived.
본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.
리바이저 시스템은 프로젝션 화면 상에서 종이 문서의 수정시 사용되는 교정 제스처와 동일한 제스처를 이용한 온라인 문서 교정 시스템이다. 이를 위해, 프로젝션 화면 상에서 손이나 문서와 같은 전경물체추출 기술과 연속 동작으로 부터의 제스처 인식 기술이 필요하다. 많은 조명 변화와 복잡한 배경 상에서 전경물체를 검출하기 위해서 기하보정과 색상보정을 수행하고, HMM 기반 제스처 인식기를 구현하였다. 실험 결과로부터 연속 제스처에서 93.22%의 인식률을 나타남을 볼 수 있다.
This paper describes a 3-DTIP(3-D Tour Into Picture) using depth map for a Korean classical painting being composed of persons and landscape. Unlike conventional TIP methods providing 2-D image or video, our proposed TIP can provide users with 3-D stereoscopic contents. Navigating inside a picture provides more realistic and immersive perception. The method firstly makes depth map. Input data consists of foreground object, background image, depth map, foreground mask. Firstly we separate foreground object and background, make each of their depth map. Background is decomposed into polygons and assigned depth value to each vertexes. Then a polygon is decomposed into many triangles. Gouraud shading is used to make a final depth map. Navigating into a picture uses OpenGL library. Our proposed method was tested on "Danopungjun" and "Muyigido" that are famous paintings made in Chosun Dynasty. The stereoscopic video was proved to deliver new 3-D perception better than 2-D video.
영상 처리에서 전경 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 전경 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 전경 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 전경 이미지를 일정시간 누적시켜서 히트맵(Heat Map) 이미지를 결과 이미지로 보여준다. 마지막으로 마우스 트랙킹 프로그램을 이용하여 마우스 이동 영역을 검출하고 히트맵 이미지와 비교함으로써 플레이어의 관심 영역을 유도할 수 있다.
최근 3D 프린터의 보급과 함께 3D 모델에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 3D 모델의 생성은 숙달된 전문가가 전문 소프트웨어를 이용하여 작성하여야 한다. 본 연구는 한 장의 2차원 정면 얼굴사진으로 부터 3D 모델링하는 방법에 대한 것으로 일반인들도 쉽게 3D모델을 생성할 수 있도록 한다. 사진으로부터 배경과 전경을 분리하고 분리한 전경 영역에 일정간격으로 2차원 상에 버텍스를 배치하고 배치한 버텍스 위치를 이미지의 계조 값과 눈썹과 코 등의 특성을 고려하여 버텍스를 3차원으로 확장한다. 전경과 배경을 분리하는 방법으로 에지정보를 사용하였으며 눈과 코의 위치를 찾기 위하여 Haar-like feature를 이용하는 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다. 알고리즘으로 생성한 3D 모델은 수작업에 의한 후처리가 필요하지만 3D 프린터를 위한 콘텐츠 제공에 매우 유용하게 활용될 것이다.
본 논문에서는 비전 기반 게임 인터페이스를 위한 배경영역으로부터 전경영역을 추출하기 위해 빠르고 강건한 새로운 방법을 소개한다. Background Subtraction 방법은 추적하고자 하는 이미지의 특징을 추출하기 전에 필수적으로 거쳐야 하는 전처리 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 이미지를 지역 셀로 나누어 가우시안 커널이 적용된 Local Histogram을 계산하고 히스토그램의 Bhattacharyya 거리를 계산하여 전경확률을 결정한다. 이처럼 지역적 히스토그램에 기반한 방법은 급격한 조명변화나 잡음 또는 작은 배경오브젝트의 움직임에 부분적으로 강간함을 보인다. 히스토그램을 계산하는데에서 Multi-Scaled Integral Histogram을 사용하여 잡음을 억제하면서 계산의 속도를 높였다.
Park, Jae-Gark;Kim, Munchurl;Lee, Myoung-Ho;Ahn, Chei-Teuk
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.171-176
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1998
This paper resents a spatio-temporal video segmentation method. The algorithm segments each frame of video sequences captured by a static or moving camera into moving objects (foreground) and background using a statistical hypothesis test. In the proposed method, three consecutive image frames are exploited and a hypothesis testing is performed by comparing two means from two consecutive difference images, which results in a T-test. This hypothesis test yields change detection mask that indicates moving areas (foreground) and non-moving areas (background). Moreover, an effective method for extracting object mask form change detection mask is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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