• 제목/요약/키워드: Mask Video

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적응적 배경영상과 그물형 픽셀 간격의 윤곽점 검출을 이용한 객체의 움직임 검출 (Motion Detection using Adaptive Background Image and A Net Model Pixel Space of Boundary Detection)

  • 이창수;전문석
    • 한국통신학회논문지
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    • v.30 no.3C
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    • pp.92-101
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    • 2005
  • 카메라를 통한 객체의 움직임검출은 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확한 움직임검출 하는 것은 어렵다. 또한 객체의 유입 후 일정시간 동안 움직임이 없을 경우에는 배경으로 인식될 수도 있다. 본 논문에서는 초기의 배경영상을 기준으로 입력영상과의 차를 구하고 시간에 따라 변화하는 배경영상을 N×M 픽셀 마스크만큼 교체하여 갱신한다. 이미지 픽셀 검사는 모든 픽셀을 연산에 참여시키지 알고 일정한 간격의 그물형으로 이미지의 픽셀을 검색하여 보다 효과적으로 움직임을 검출한다. 또한 픽셀검사를 통하여 검출된 객체의 윤곽점을 이용하여 객체의 최소영역을 설정하여 객체의 움직임을 검출하므로, 매 프레임마다 이미지 검사를 하지 않고도 빠르고 정확하게 움직임 검출이 가능하다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

국부 마스크의 화소 분포를 이용한 Salt & Pepper 잡음 제거에 관한 연구 (A Study on Salt & Pepper Noise Removal using the Pixel Distribution of Local Mask)

  • 권세익;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • v.19 no.9
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    • pp.2167-2172
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    • 2015
  • 최근 IT 기술의 발전에 따라 디스플레이 등 영상장치들에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 일반적으로 영상은 전송과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 이러한 잡음을 제거하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 잡음 밀도에 따라 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt & pepper 잡음(P = 60%)의 고밀도 잡음에 훼손된 Goldhill 영상은 30.49[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, SWMF, A-TMF에 비해 각각 17.74[dB], 11.52[dB], 13.76[dB] 개선되었다.

전처리한 픽셀을 이용한 Salt and Pepper 잡음 제거 (Salt and Pepper Noise Removal using Processed Pixels)

  • 백지현;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • v.23 no.9
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    • pp.1076-1081
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    • 2019
  • 최근 IT 기술이 발전함에 따라서 디스플레이 등 영상장치들에 대한 수요가 갈수록 높아지고 있다. 그러나 영상 데이터를 전송하는 과정에서 다양한 이유로 잡음이 발생하고 주로 Salt and Pepper noise가 대표적이다. 이러한 잡음을 제거하는 대표적인 방법으로는 A-TMF, CWMF, AMF 등이 있고, 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 고밀도 잡음 환경에서 효과적으로 잡음 처리를 하기 위해, 잡음 유무를 판단하여 비잡음인 경우 원 화소를 대치하고 잡음인 경우 $3{\times}3$의 국부마스크를 처리한 요소의 영역과 처리할 요소의 영역으로 구분한다. 그리고 각 요소마다 다르게 가중치를 적용하여 평균필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 성능 판단을 위해서 PSNR을 이용하여 기존의 Salt and Pepper noise의 제거 방법들과 비교하였다.

임펄스 잡음 환경에서 고주파 성분을 보존하기 위한 영상 복원 필터 (Image Restoration Filter for Preserving High Frequency Components in Impulse Noise Environments)

  • 천봉원;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • v.23 no.4
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    • pp.394-400
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    • 2019
  • 잡음 제거는 디지털 영상처리 과정에서 필수적으로 이루어지며, 다양한 분야에서 그 목적과 환경에 맞는 알고리즘을 개발하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분 및 고주파 성분의 잡음 제거에 다소 미흡한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파 성분을 보존하기 위해 잡음 판단에 따른 잡음 밀도에 따라 마스크의 범위를 확장하였다. 선택된 마스크는 임펄스 잡음을 제외한 내부 화소의 메디안 값과 표준편차를 기준으로 화소 범위가 설정된다. 그리고 화소 범위에 존재하는 화소는 거리에 따른 가중치를 적용하여 최종 출력 계산에 사용하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 영상의 에지 부분 및 고주파 성분이 많은 영역에서 잡음 제거성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였다.

팬데믹 시대, 텍스트 마이닝을 통한 의학드라마의 시청자 반응 연구-<슬기로운 의사생활>을 중심으로- (Pandemics Era, A Study one the Viewers' Responses of Medical Drama through Text Mining. -Focused on -)

  • 안성훈;오세종;정달영
    • 문화기술의 융합
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    • v.6 no.4
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    • pp.385-389
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    • 2020
  • 의학드라마 <슬기로운 의사생활>은 '사람' 중심의 스토리로 전개되어 시청자의 공감대를 높였다. 드라마의 스토리는 의사, 환자, 가족들의 진정한 삶의 이야기이다. 또한 '평범한 우리들의 조금 특별한 매일'을 떠오르게 하는 이야기이다. 그리고 드라마 5명 캐릭터가 직접 연주하고 불렀던 노래는 향수를 자극하고, 몰입을 높이는 요소가 되었다. 최고시청률 14.1%를 달성했으며, 블로그만 51,584건이 등록되었다. 빅데이터 분석에 따르면, 연관어는 '슬기로운 OST', '앨범명', '아티스트명', '2시간 연속재생', '음원', '리메이크', 'OST 공개', '슬기의사생활 전곡방송본', '광고수익', '신청곡', '플레이리스트', '아로하', '조정석'이 추출되었다. 의학드라마의 상품화는 '드라마 OST 앨범 판매', '온라인 라이브 콘서트 주최(광고 PPL)', '피아노 악보 출간', '사람 중심의 사진전', '드라마 하이라이트를 편집한 뮤직 비디오 제작', '유튜브 업로드 수익', '마스크', '소독제'가 있다. <슬기로운 의사생활2>에서는 코로나19에 발생한 감동적인 사연과 매력적인 인간미가 있는 이야기가 펼쳐질 것으로 예측한다. 연구의 한계점은 장르별 다양한 작품의 분석과 업종에 따른 소비자 가치 분석 시도가 필요하겠다.