• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.62-70
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• 2012

본 논문에서는 참조 프레임 모델링과 차영상에 기반한 포격 탐지 기법을 제안한다. 차영상은 표적 탐지 분야에서 가장 기본적으로 활용되는 기법이며, 움직임 변화가 심한 표적에 대한 탐지기법에 주로 사용된다. 제안하는 기법은 포격 표적을 목적으로 하고 있으며, 포격 표적은 시간에 따라 크기 및 에너지가 급격히 변화하는 표적이다. 따라서, 차영상 기반의 접근이 가능하며, 초고속 영상 장비 내에서 우수한 성능을 보장할 수 있다. 차영상 기반의 기법은 참조 프레임을 설정하는 방법이 매우 중요하다. 제안하는 기법은 표적이 발생하기 전의 프레임의 정보를 이용하여 참조 프레임을 모델링하여 실시간으로 갱신하며, 프레임 내 각 픽셀에 대하여 개별적인 통계적 계산을 수행한다. 본 논문에서는 포격 표적을 포함하는 73개의 적외선 영상에 대하여 탐지 및 오경보 성능을 실험하였으며, 오경보율을 시간당 1회 이하로 설정할 경우 95.7%의 탐지 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.153-156
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• 2003

This paper proposes a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model. In order to decide the convergent directions of the contour points automatically, a new energy function based on a frame difference map and an updating rules of the frame difference map are presented. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track a speedy deformable object while extracting the boundary of the object exactly in every frame.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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• pp.1043-1046
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• 2008

In this paper, we propose a Motion Estimation (ME) using new blocks based on the Frame Difference (FD) between two adjacent frames for Frame Rate-up Conversion (FRC). The proposed algorithm decides the shape of blocks by the FD. The experimental results show that the proposed method has better performance than conventional methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8C호
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• pp.598-604
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• 2008

본 논문에서는 프레임 보간을 수행하여 영상 끌림 현상(motion blur)을 줄이기 위해 적용되는 프레임 차이 기반의 적응형 확장 블록을 이용한 움직임 추정을 제안한다. 제안된 방법은 상관도 높은 주변 블록의 픽셀 정보를 이용하여 움직임 추정을 수행하기 때문에 정확한 움직임 벡터를 추출할 수 있고, 프레임 차이를 이용하여 연산할 블록과 연산하지 않을 블록을 구분함으로써 연산량을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 시뮬레이션 결과를 통하여 기존외 방법들보다 적은 연산량으로 정확한 움직임 벡터를 찾는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.301-312
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• 2005

이동물체 추적은 카메라와 물체사이의 이동관계에 따라 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우, 물체는 고정되어 있고 카메라가 움직이는 경우와 물체가 이동하고 카메라도 움직이는 경우로 분류된다. 이동 물체를 추적하는 기존의 방법으로는 차영상 기반의 방법과 광류(Optical Flow)를 이용한 방법이 있다. 광류를 이용한 방법은 카메라와 물체 중에서 하나가 고정되어 있는 경우에 주로 쓰인다. 이 방법은 이전 프레임에서 구한 물체가 다음 프레임의 한 위치에 있을 때 시공간 벡터를 이용하여 물체의 이동을 인식하고 추적한다. 그러나 이 방법은 계산 량이 많아 처리속도가 느리기 때문에, DVR(Digital Video Recorder)과 같이 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에서는 사용할 수 없다. 차영상을 이용한 방법은 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우에 적용 가능하며 배경영상과 차영상을 이용하여 물체를 추적한다. 이 방법은 계산 량이 적어 처리속도가 빠르기 때문에, 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에 적합하다. 하지만, 카메라가 움직일 경우에는 배경영상을 구하기가 어려우므로 물체 검출을 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서 설계, 구현한 PTZ(Pan-Tilt-zoom) 제어에 의한 차영상 기반의 이동물체 추적 시스템은 카메라와 물체가 모두 이동하는 상황에서 사용할 수 있다. 이 이동물체 추적 시스템은 차영상 기반방식의 장점을 이용, 실시간 처리가 가능하기 때문에 DVR과 같은 실시간 처리가 필요한 보안 시스템 구축을 용이하게 해 줄 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1995년도 학술대회
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• pp.143-148
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• 1995

In this paper, we describe a fast 3D video segmentation method using mathematical morphology. The proposed 3D video segmentation algorithm is composed of intra-frame segmentation step and inter-frame segmentation step. In the intra-frame segmentation step, the first frame is segmented using the fast hierarchical segmentation method. Then, in the inter-frame segmentation step, the next frames are segmented using markers that are extracted from the difference of previous segmentation result and simplified present image. Experimental results show that the proposed method has more fast structure and is suitable for video segmentation.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.153-163
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• 2004

본 논문은 연속 영상에서 능동 윤곽선 모델을 이용하여 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 변형 가능한 형상을 가지는 이동 물체의 경계를 정확하게 추출하기 위해서는 윤곽점들의 국부적인 수렴 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해서, 차 영상 맵을 이용하는 방향성 에너지 항을 Greedy 알고리듬에 추가하여 능동 윤곽선 모델에서 이용되는 새로운 에너지 함수를 정의하였다. 부가적으로 윤곽점들을 안정적으로 수렴시키기 위하여 차 영상 맵의 갱신 규칙을 고안하였다. 실제 연속 영상을 이용한 실험 결과로부터 제안하는 방법은 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 효과적으로 추적하는 동시에 그 물체의 경계선이 매 프레임마다 정확하게 추정됨을 보여 주었다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제19권2호
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• pp.208-214
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• 2001

In this study, we constructed a visual sensor system for weld seam tracking in real time in GMA welding. A sensor part consists of a CCD camera, a band-pass filter, a diode laser system with a cylindrical lens, and a vision board for inter frame process. We used a commercialized robot system which includes a GMA welding machine. To extract the weld seam we used a inter frame process in vision board from that we could remove the noise due to the spatters and fume in the image. Since the image was very reasonable by using the inter frame p개cess, we could use the simplest way to extract the weld seam from the image, such as first differential and central difference method. Also we used a moving average method to the successive position data or weld seam for reducing the data fluctuation. In experiment the developed robot system with visual sensor could be able to track a most popular weld seam. such as a fillet-joint, a V-groove, and a lap-joint of which weld seam include planar and height directional variation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1044-1051
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• 2018

In this paper, we propose a new method to improve low light image. In order to improve the image quality of a night image with a moving object as much as the quality of a daytime image, the following tasks were performed. Firstly, we reduce the noisy of the input night image and improve the night image by the tone mapping method. Secondly, we segment the input night image into a foreground with motion and a background without motion. The motion is detected using both the difference between the current frame and the previous frame and the difference between the current frame and the night background image. The background region of the night image takes pixels from corresponding positions in the daytime image. The foreground regions of the night image take the pixels from the corresponding positions of the image which is improved by the tone mapping method. Experimental results show that the proposed method can improve the visual quality more clearly than the existing methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1049-1052
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• 2000

In this paper, an efficient method to find cut in the MPEG stream data is proposed. For this purpose, histogram difference and pixel difference is considered as a noise signal. The signal is then filtered out by a median filter to make the frame difference larger. The frame difference obtained in this way is classified into cut frame and non-cut frame by the 2-means clustering without using any threshold value. To improve the classification ratio, a back-propagation neural network is constructed, where outputs of 2-means clustering are used as the inputs of the network. The simulation results demonstrate the performance of the proposed methods.