• 제목, 요약, 키워드: Mask Video

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예기치 못한 후두 입구 협착으로 인한 환기 부전 상황에서의 비디오 후두경의 유용성 1예 (A Case of Successful Use of C-MAC® Video Laryngoscope in 'Cannot Ventilate' Situation Due to Unexpected Severe Narrowing of Laryngeal Inlet)

  • 문정환;이선홍;강봉진
    • 대한후두음성언어의학회지
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    • v.27 no.2
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    • pp.122-125
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    • 2016
  • Although many factors associated with difficult intubation have been known, predictors of difficult mask ventilation are not well known. We experienced a case of nearly complete airway obstruction following usual anesthetic induction which needed various emergency treatments. The patient had a preoperative diagnosis of contact granuloma of right posterior vocal cord and bilateral vocal cord palsy but later was found out as invasive laryngeal cancer. Upon the surgical field of view, both vocal cords were showing significantly thickened and fixated appearance and was considered as in the critical narrowing state with the potential of complete obstruction. Using $C-MAC^{(R)}$ video laryngoscope we were able to see the narrowed vocal cord and choose proper size of endo-tracheal tube. Consequently, intubation was successfully done and operation was conducted. From this case, we have lessons that physicians should examine the patient's airway more carefully in case of laryngeal mass and prepare emergency measures.

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지능 영상 감시를 위한 흑백 영상 데이터에서의 효과적인 이동 투영 음영 제거 (An Effective Moving Cast Shadow Removal in Gray Level Video for Intelligent Visual Surveillance)

  • 응웬탄빈;정선태;조성원
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • v.17 no.4
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    • pp.420-432
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    • 2014
  • In detection of moving objects from video sequences, an essential process for intelligent visual surveillance, the cast shadows accompanying moving objects are different from background so that they may be easily extracted as foreground object blobs, which causes errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. Most of the previous research results about moving cast shadow detection and removal usually utilize color information about objects and scenes. In this paper, we proposes a novel cast shadow removal method of moving objects in gray level video data for visual surveillance application. The proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the corresponding regions in the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines moving object blob pixels from the blob pixels in the foreground mask. The minimal rectangle regions containing all blob pixles classified as moving object pixels are extracted. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Adative Gaussian Mixture Model-based object detection of intelligent visual surveillance applications, which is verified through experiments.

Low-bit Rate H.264/AVC 비디오에 적합한 개선된 디블럭킹 알고리즘 (The Improved Deblocking Algorithm for Low-bit Rate H.264/AVC)

  • 권동진;곽내정;유성필
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • pp.499-502
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    • 2006
  • H.264/MPEG4 Advanced Video coding joint standard 에서 복호기(디코더)의 디블럭킹 필터는 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-4 비디오에서 낮은 비트율과 대역폭에서도 화질을 보장하는 개선된 디블럭킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 디블럭킹 알고리즘은 간단한 shift, addition 그리고 comparison 만을 사용하기 때문에 복잡성이 줄어든다. 블록 왜곡의 유무를 판별하기 위해 마스크 블록의 경계강도를 구해 복잡영역, 중간영역 그리고 단순영역으로 분리해 처리한다 실험 결과, 본 논문에서 제안한 디블럭킹 알고리즘은 블록 왜곡이 줄어드는 것을 알 수 있다.

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3-DTIP: 깊이 데이터 기반 3차원 입체 TIP (3-DTIP: 3-D Stereoscopic Tour-Into-Picture Based on Depth Map)

  • 조철용;김제동;정다운;길종인;이광훈;김만배
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • pp.28-30
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    • 2009
  • 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.

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판타그라프 습판마모의 머신비젼 측정에서 우천시 발생하는 영상의 노이즈 제거방법에 관한 연구 (A Study on an Image Noise Erase Method By to be an Image Noise Frequent Occur for Raining, in Measurement Machine Vision System for using CCD Camera Of Pantograph Sliding Plate Abrasion)

  • 이성권;이대원;김길동;오상윤;김성민
    • 한국철도학회:학술대회논문집
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    • pp.872-898
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    • 2007
  • 전동차 자동검사 장치의 하나인 판타그라프 습판마모 자동측정 시스템은 첨단 기술인 머신비젼 기법을 이용하여 습판체의 마모상태를 검수자의 육안검사 없이 마모량과 교체시점 등을 판단하는 시스템이다. 본 논문에서는 우천시 빗물로 인한 노이즈(Noise)가 영상에 입력되어 판타그라프 습판의 에지(Edge)를 검출하는데 영향을 미쳐 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 노이즈 제거를 위해 평활화(Smoothing) 처리로서 필터링 기법을 적용한 평균 마스크(Averaging mask), 중간값 필터(Median filter) 기법을 사용하여 문제점 등을 확인하고, 머신비젼 기술에서 사용되는 영상측정에 있어 에지 추출(Edge Detection)이 노이즈의 영향을 받지 않고 안정된 결과를 획득할 수 있도록 유도하고자 한다.

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대화형 멀티미디어 방송을 위한 객체 저장 방법 (Object Store Method for Interactive Multimedia Broadcasting)

  • 한대영;황부현;김대인;김재인;나철수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • v.9 no.2
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    • pp.51-59
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    • 2009
  • 통방융합으로 인한 데이터 방송이 상용화됨에 따라 멀티미디어 객체에 대한 다양한 부가 정보를 제공하는 대화형 멀티미디어 방송 서비스가 가능하게 되었다. 대화형 멀티미디어 방송의 중요한 요소 중 하나는 방송 제공자와 시청자와의 데이터 상호 운용성이다. 상호 운용성이 높을수록 사용자의 요청이 있을때 즉각적으로 시청자 관심 객체에 대한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 멀티미디어 방송의 상호 운용성을 높이기 위한 객체 저장 방법을 제안한다. 제안 방법은 객체의 마스크 영상에서 객체 영역을 균등 분할하고, 각 영역에 대하여 객체정보 포함 최소 비율 검사를 통해 저장 영역을 비트합 형태로 군집화하여 저장한다. 그리고 실험을 통하여, 제안하는 방법이 기존의 대화형 멀티미디어 방송에 비하여 객체영역 정보 저장을 위한 공간 사용을 줄임으로써 보다 효율적임을 확인한다.

비디오 객체 생성을 위한 자동 영상 분할 방법 (An Automatic Segmentation Method for Video Object Plane Generation)

  • 최재각;김문철;이명호;안치득;김성대
    • 방송공학회논문지
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    • v.2 no.2
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    • pp.146-155
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    • 1997
  • 본 논문은 MPEG-4와 같이 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 필요한 동영상의 자동 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 통계적 가설 검증(statistical hypothesis test)을 사용하여 영상 시퀀스내에 포함된 비디오 객체들(video objects)을 움직임 물체(moving objects)와 배경 (background)으로 자동 분할하는 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 기존 방법들이 두 개의 연속된 영상을 사용하는 반면에, 제안된 방법은 3개의 연속된 영상을 사용하여, 2개의 차영상의 평균값을 비교하여 가설검증을 행함으로써 잡음에 강한 특성을 나타낸다. 그리고 제안된 방법은 기존 방법과는 달리 참분산(true variance)을 사전에 알고 있을 필요가 없는 장점을 갖고 있다[18]. 또한 시간정보만을 이용한 변화 검출 방법의 문제점인 불규칙하고 부정확한 영역의 경계를 공간정보를 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 시험 결과에서 주어진 것처럼 제안된 시공간정보를 이용한 영상 분할 알고리즘이 시각적으로 의미있는 분할 결과를 제공함을 알 수 있고, 정확한 영역 경계를 추출할 수 있기 때문에 MPEG-4와 같은 객체 기반 영상 부호화에 적용할 경우에 영역 경계에서 상당히 우수한 재생 화질을 얻을 수 있다.

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딥 러닝 기반의 영상처리 기법을 이용한 겹침 돼지 분리 (Separation of Occluding Pigs using Deep Learning-based Image Processing Techniques)

  • 이한해솔;사재원;신현준;정용화;박대희;김학재
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • v.22 no.2
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    • pp.136-145
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    • 2019
  • The crowded environment of a domestic pig farm is highly vulnerable to the spread of infectious diseases such as foot-and-mouth disease, and studies have been conducted to automatically analyze behavior of pigs in a crowded pig farm through a video surveillance system using a camera. Although it is required to correctly separate occluding pigs for tracking each individual pigs, extracting the boundaries of the occluding pigs fast and accurately is a challenging issue due to the complicated occlusion patterns such as X shape and T shape. In this study, we propose a fast and accurate method to separate occluding pigs not only by exploiting the characteristics (i.e., one of the fast deep learning-based object detectors) of You Only Look Once, YOLO, but also by overcoming the limitation (i.e., the bounding box-based object detector) of YOLO with the test-time data augmentation of rotation. Experimental results with two-pigs occlusion patterns show that the proposed method can provide better accuracy and processing speed than one of the state-of-the-art widely used deep learning-based segmentation techniques such as Mask R-CNN (i.e., the performance improvement over Mask R-CNN was about 11 times, in terms of the accuracy/processing speed performance metrics).

전자총 히터(electron gun heater) 자동검사를 위한 머신비젼 알고리즘

  • 김인수;이문규
    • 한국정밀공학회지
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    • v.17 no.3
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    • pp.58-67
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    • 2000
  • Electron gun heaters are used to heat a cathode in video(TV) monitors. Major defects of the electron gun heaters include dimensional inaccuracy and pollution with dirty materials. In this paper, to save the labor and time being taken to inspect the heaters, a machine vision system is considered. For the system, a new algorithm is developed to measure the 9 different dimensions of each heater and to detect polluted defects. The algorithm consists of three stages. In the first stage, the center of the heater image is obtained and then its boundary detection is performed. For the efficient boundary detection, a mask called the sum mask is used. In the second stage of the algorithm, a set of fiducial points are determined on the boundary image. Finally, using the fiducial points specified dimensions are measured and the amount of polluted area is computed in the third stage. The performance of the algorithm is evaluated for a set of real specimens. The results indicate that measurements obtained by the algorithm satisfy the tolerance limits fur most of the dimensions and the algorithm detects the polluted defects successfully.

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임펄스 잡음 환경에서 영상복원 필터에 관한 연구 (A Study on Image Restoration Filter in Impulse Noise Environments)

  • ;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • v.18 no.2
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    • pp.475-481
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    • 2014
  • 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 영상복원 등 디지털 영상처리 기술분야에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하는 대표적인 방법은 SM(standard median)필터, CWM(center weighed median)필터 등이 있지만, 이들은 잡음밀도가 낮은 영역에서는 우수한 잡음 제거 특성을 나타내고, 잡음밀도가 높은 영역에서는 잡음제거 특성이 미흡하다. 본 논문에서는 임펄스(Salt & Pepper) 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 훼손된 화소를 중심으로 하여 마스크를 확장 세분화하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 판단의 기준으로 사용하였다.