• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1-12
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• 2008

본 논문에서는 카메라 회전에 의한 배경의 왜곡이 존재하는 환경에서 조명변화와 대상물체의 흔들림에도 강건한 에지 세그먼트 정합을 통한 이동물체 자동 검출방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위한 기존의 연구는 카메라가 고정되어 있는 환경을 대상으로 한 연구가 주를 이루지만 응용분야의 확대로 카메라를 회전함으로써 하나의 카메라로 보다 넓은 영역을 커버할 수 있는 시스템에 대한 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 왜곡이 적은 에지세그먼트 기반 배경 파노라마 영상 생성 방안, 왜곡이 포함된 파노라마 영상에서 신속하게 현재 영상의 배경에지영상을 추출할 수 있는 에지특징 기반 GHT를 이용한 배경영상생성 방안, 시점의 차이와 왜곡을 극복하고 신뢰성 있게 이동 에지 세그먼트를 추출할 수 있는 에지 정합방안을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 조명 변화와 카메라의 흔들림에도 정확한 이동물체 검출이 가능함이 입증되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.221-222
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• 2007

This paper presents wavelet-based moving object segmentation using double change detection and background registration. Three successive frame differences for detection change were used in the wavelet domain. The background was constructed with the wavelet coefficients in the lowest frequency subband which are the approximated version of an image. Combining double change detection and background registration, we can obtain an efficient moving object segmentation algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.138-148
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• 2015

Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.402-404
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• 2003

We present two methods for the automatic selection of the threshold values in unsupervised change detection. Both methods consist of the same two procedures: 1) to determine the parameters of Gaussian mixtures from a difference image or ratio image, 2) to determine threshold values using the Bayesian rule for minimum error. In the first method, the Expectation-Maximization algorithm is applied for estimating the parameters of the Gaussian mixtures. The second method is based on the iterative thresholding that successively employs thresholding and estimation of the model parameters. The effectiveness and applicability of the methods proposed here are illustrated by an experiment on the multi-temporal KOMPAT-1 EOC images.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.975-988
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• 2020

변화탐지는 서로 다른 시점에 촬영된 영상에서 일어난 변화를 관측하는 기술로 위성영상을 활용한 원격탐사 분야에서 중요한 기술이다. 변화탐지 기법 중 하나인 무감독 변화탐지 기법은 단시간 내에 변화지역을 추출할 수 있는 장점을 지니지만, 임계값을 통해 변화된 지역을 이진영상으로 나타내기 때문에 토지피복변화를 파악하기 어렵다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 무감독 변화탐지의 단점을 보완하기 위해 공간정보를 기반으로 생성된 격자 포인트를 이용하여 위성영상의 토지피복변화 및 정확도 평가를 수행하였다. 변화탐지 알고리즘은 Spectral Angle Mapper(SAM)를 사용하였으며, 김제자유무역지역 일대를 촬영한 KOMPSAT-3A(K3A) 위성영상을 대상으로 진행하였다. 변화탐지결과는 자동 임계값 추출 알고리즘들 중 Otsu, Kittler, Kapur, Tsai 방법을 사용하여 이진영상으로 나타냈다. 또한, 변화탐지에 사용된 두 시점의 위성영상은 계절에 의한 식생 변화가 존재하기 때문에 확률밀도함수를 통한 Differenced Normalized Difference Vegetation Index(dNDVI)의 임계값으로 계절적 영향을 받는 지역을 제거하였다. 연구 결과, 자동 임계값 추출 알고리즘 중 Otsu와 Kapur의 정확도가 58.16%로 나타났고, dNDVI를 통해 계절적 영향을 제거하였을 때 85.47%로 정확도가 개선된 결과를 보였다. 본 연구결과를 기반으로 생성된 알고리즘은 무감독 변화탐지를 수행할 때 정확도 평가와 토지피복변화를 정량적으로 파악하여 기존의 단점을 보완할 수 있다고 판단된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.177-185
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• 2013

PURPOSES : This study attempts to design and establish the road surface condition detection system by using the image processing that is expected to help implement the low-cost and high-efficiency road information detection system by examining technology trends in the field of road surface condition information detection and related case studies. METHODS : Adapted visual information collecting method(setting a stereo camera outside of the vehicle) and visual information algorithm(transform a Wavelet Transform, using the K-means clustering) Experiments and Analysis on Real-road, just as four states(Dry, Wet, Snow, Ice). RESULTS : Test results showed that detection rate of 95% or more was found under the wet road surface, and the detection rate of 85% or more in snowy road surface. However, the low detection rate of 30% was found under the icy road surface. CONCLUSIONS : As a method to improve the detection rate of the mobile road surface condition information detection system developed in this study, more accurate phase analysis in the image processing process was needed. If periodic synchronization through automatic settings of the camera according to weather or ambient light was not made at the time of image acquisition, a significant change in the values of polarization coefficients occurs.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.777-786
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• 2018

GF(Guided Filtering)는 영상에 존재하는 에지 정보를 보존하면서 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 대표적인 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 GF를 이용하여 다시기 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 무감독 변화 탐지 기법을 수행하고, 이에 대한 성능을 평가하고자 하였다. GF를 변화탐지에 활용하기 위하여, GF를 기반으로 교차융합영상을 생성하였으며, 생성된 교차융합영상에 CVA(Change Vector Analysis) 기법을 적용하여 변화 지역을 추정하고자 하였다. KOMPSAT-3 위성영상을 이용한 실험결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 영상융합 기법을 기반으로 하는 CVA 결과들과 비교하여 효과적으로 변화지역을 탐지하는 데에 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.47-52
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• 2003

변화탐지 기법은 지표상의 중요하거나 시간에 따른 작은 변화에 대하여 효율적으로 인지를 할 수 있는 방법으로 원격탐사 기술을 이용하는 중요한 응용 분야 중에 하나이다. 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 복합적으로 활용을 하면 주기적이며 장기적인 관측을 보다 효과적으로 수행을 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화탐지 기법을 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 홍수지역의 침수에 따른 변화지역 인지에 적용하였다. 연구지역은 한반도 낙동강 하류 지역이며, 여러 가지 변화탐지 기법 중에 change vector analysis(CVA)를 중심으로 하여 주성분분석, 화상 대차법을 각각 적용하였으며, 이를 비교하였다. CVA는 영상의 여러 밴드를 이용하여 변화에 대한 크기와 방향의 정보를 제공한다는 장점이 있다. 각각의 변화탐지 기법을 정확도 평가를 통하여 비교한 결과, CVA에 의한 방법이 overall accuracy 97.27%, Kappa 계수 94.45%로 가장 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구를 통하여 홍수지역의 변화탐지에 대하여 효율적인 변화탐지 기법을 제안할 수 있다고 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제81권4호
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• pp.346-356
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• 1992

미서부(美西部)의 광대한 Snake강(江) 범람평원은 홍수로 인하여 수로(水路) 및 식생형(植生型)의 빈번한 변화 및 침해를 받아왔다. 1985년과 1988년 기간 동안의 습지대 식생형의 변화를 탐지하기 위하여, 원격탐사의 변화탐지 기법(技法) 중 구분후(區分后) 비교(比較) 및 영상대차법(映像對差法) 등을 Landsat-5호 TM 디지탈 데이타를 이용하여 비교 고찰 하였다. 대차(對差)된 적외선대(外線帶) 영상들이 가시대(可視帶) 영상을보다 나은 정확도 지표(指標)를 보였으며, 역기법(閾技法)을 적용하여, 영상대차법에 의하여 변형된 영상들로부터 변화(變化)와 무변화(無變化)를 구분하였다. 또한, 여러 정확도 지표들 즉, 카파 일치계수(一致係數), 총정확도, 생산자 정확도, 이용자 정확도 및 평균정확도(생산자 및 이용자 정확도 등에 근거한) 등을 이용하여 최적역영역(最適閾領域)을 결정함에 있어서의 문제점들을 고찰하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.76-83
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• 2012

In a real-time indoor place recognition system using image features detection, specific markers included in input image should be detected exactly and quickly. However because the same markers in image are shown up differently depending to movement, direction and angle of camera, it is required a method to solve such problems. This paper proposes a technique to extract the features of object without regard to change of the object scale. To support real-time operation, it adopts SURF(Speeded up Robust Features) which enables fast feature detection. Another feature of this system is the user mark designation which makes possible for user to designate marks from input image for location detection in advance. Unlike to use hardware marks, the feature above has an advantage that the designated marks can be used without any manipulation to recognize location in input image.