The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.2C
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pp.147-161
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2003
Video object segmentation is one of the core technologies for content-based real-time MPEG-4 encoding system. For real-time requirement, the segmentation algorithm should be fast and accurate but almost all existing algorithms are computationally intensive and not suitable for real-time applications. The MPEG-4 VM(Verification Model) has provided basic algorithms for MPEG-4 encoding but it has many limitations in practical software development, real-time camera input system and compression efficiency. In this paper, we implemented the preprocessing system for real-time camera input and VOP extraction for content-based video coding and also implemented motion detection to achieve the 180 : 1 compression rate for real-time and high compression MPEG-4 encoding.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.2
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pp.25-30
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2003
Recently, development of digital technology is occupying a large part of multimedia information like character, voice, image, video, etc. Research about video indexing and retrieval progresses especially in research relative to video. In this paper, we propose new algorithm(Frame Feature Comparison) for MPEG video segmentation. Shot, Scene Change detection is basic and important works that segment it in MPEG video sequence. Generally, the segmentation algorithm that uses much has defect that occurs an error detection according to a flash of camera, movement of camera and fast movement of an object, because of comparing former frames with present frames. Therefore, we distinguish a scene change one more time using a scene change point detected in the conventional algorithm through comparing its mean value with abutted frames. In the result, we could detect more corrective scene change than the conventional algorithm.
Kim, Jin-Woong;Kim, Mun-Churl;Lee, Kyu-Won;Kim, Jae-Gon;Ahn, Chie-Teuk
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06a
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pp.165.1-170
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1999
Object segmentation fro natural video scenes has recently become one of very active research to pics due to the object-based video coding standard MPEG-4. Object detection and isolation is also useful for object-based indexing and search of video content, which is a goal of the emerging new standard, MPEG-7. In this paper, an automatic segmentation method of moving objects in image sequence is presented which is applicable to multimedia content authoring for MPEG-4, and two different segmentation approaches suitable for surveillance applications are addressed in raw data domain and compressed bitstream domains. We also propose an object-based video description scheme based on object segmentation for video indexing purposes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.1C
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pp.92-101
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2004
This paper proposes a algorithm to extract the variety region (object) from video for the real-time encoding of MPEG-4 based. The previous object segmentation methods cannot used the videophone or videoconference required by real-time processing. It is difficult to transfer a video to real-time because it increased complexity for the operation of each pixel on the spatial segmentation and temporal segmentation method proposed by MPEG-4 Working Group. But algorithm proposed for this thesis not operates a pixel unit but operates a macro block unit. Thus this enables real-time transfer. But this algorithm cannot extract several object for a image using proposed algorithm as previous algorithm. On system constructed by encoder and decoder. A proposed algorithm inserted for encoder as pre-process.
Video object segmentation is an important component for object-based video coding scheme such as MPEG-4. In this paper, a robust algorithm for segmentation of moving objects in video sequences and VOP(Video Object Planes) extraction is presented. The points of this paper are detection, of an accurate object boundary by associating moving object edge with spatial object edge and generation of VOP. The algorithm begins with the difference between two successive frames. And after extracting difference image, the accurate moving object edge is produced by using the Canny algorithm and morphological operation. To enhance extracting performance, we app]y the morphological operation to extract more accurate VOP. To be specific, we apply morphological erosion operation to detect only accurate object edges. And moving object edges between two images are generated by adjusting the size of the edges. This paper presents a robust algorithm implementation for fast moving object detection by extracting accurate object boundaries in video sequences.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.1
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pp.17-31
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2002
The new MPEG-4 video coding standard enables content-based functionalities. Image segmentation is an indispensable process for it. This paper addresses an effective segmentation of non-rigid objects. Non-rigid objects are deformable objects with fuzzy, blurred and indefinite boundaries. So it is difficult to segment deformable objects precisely. In order to solve this problem, we propose an effective segmentation of non-rigid objects using watershed algorithms in still pictures. And we propose an automatic segmentation through intra-frame and inter-frame segmentation process in video sequences. Automatic segmentation preforms boundary-based and region-based segmentation to extract precise object boundaries.
The new MPEG-4 video coding standard enables content-based functionalities. In order to support the philosophy of the MPEG-4 visual standard, each frame of video sequences should be represented in terms of video object planes (VOP’s). In other words, video objects to be encoded in still pictures or video sequences should be prepared before the encoding process starts. Therefore, it requires a prior decomposition of sequences into VOP’s so that each VOP represents a moving object. A parallel processing system is required an automatic segmentation to be processed in real-time, because an automatic segmentation is time consuming. This paper addresses the parallel processing: system for an automatic segmentation for separating moving object from the background in image sequences. The proposed parallel processing system comprises of processing elements (PE’s) and a multi-access memory system (MAMS). Multi-access memory system is a memory controller to perform parallel memory access with the variety of types: horizontal, vertical, and block access way. In order to realize these ways, a multi-access memory system consists of a memory module selection module, data routing modules, and an address calculation and routing module. The proposed system is simulated and evaluated by the CADENCE Verilog-XL hardware simulation package.
In this paper, we propose new algorithms to construct video object planes(VOP’s) for MPEG-4. VOP’s allow the new video standard MPEG-4 to enable content-based funtionalities. A comprehensive review summarizes some of the most important VOP’s generation techniques that have been proposed. The proposed algorithm use segmentation technique as labeling and motion estimation as three-step search algorithm(TSS). It is improved by a labeling technique that distinguishes background and object from a frame.
This paper describe an interactive video object segmentation tool which can be used to generate MPEG-4 video object planes for multimedia broadcasting and enables content based functionalities. In order to apply these functionalities, each frame of video sequence should be represented in terms of video objects. Semiautomatic segmentation can be thought of as a user-assisted segmentation technique. A user can initially mark objects of interest around the real object boundaries. Then the user-guided and selected objects are continuously separated from the unselected areas though time evolution in the image sequences. We proposed method shows very promising result and this encourages the development of object based video editing system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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