In intelligent surveillance systems, it is required to robustly track multiple people. Most of the previous studies adopted a Gaussian mixture model (GMM) for discriminating the object from the background. However, it has a weakness that its performance is affected by illumination variations and shadow regions can be merged with the object. And when two foreground objects overlap, the GMM method cannot correctly discriminate the occluded regions. To overcome these problems, we propose a new method of tracking and identifying multiple people. The proposed research is novel in the following three ways compared to previous research: First, the illuminative variations and shadow regions are reduced by an illumination normalization based on the median and inverse filtering of the L*a*b* image. Second, the multiple occluded and overlapped people are tracked by combining the GMM in the still image and the Lucas-Kanade-Tomasi (LKT) method in successive images. Third, with the proposed human tracking and the existing face detection & recognition methods, the tracked multiple people are successfully identified. The experimental results show that the proposed method could track and recognize multiple people with accuracy.
본 연구에서는 충격잡음이 부가되는 비정상 신호 및 잡음 환경하에서 실시간 시지연 추정이 가능한 SLMPTDE와 ZFLMSTDE의 새로운 적응 시지연 추정 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 중간직교 척도를 바탕으로 임의의 SαS 확률과정에 강건하게 적용할 수 있도록 유도된 확률적 경사형적응 추정 알고리즘으로 구성되었으며, SαS 분포를 갖는 다양한 충격잡음을 대상으로 모의 실험하여 알고리즘의 통계적 수렴특성 및 우정 오차에 대해 분석하였으며, 기존의 LMSTDE 방법과 일정시지연의 경우와 시변시지연의 경우에 대해 실시간 시지연 추정능력을 비교, 분석하였다. 실험결과로부터, LMSTDE 방법은 α≥1.9인 가우시안 잡음에 대해서만 시지연 추정이 가능하였고 P=1로 설정한 SLMPTDE 방법은 1〈α≤2인 경우의 SαS 잡음에 대해 정확한 시지연 추정능력을 보였으며, ZFLMSTDE 방법은 0〈α≤2인 모든 경우의 잡음 환경에 대해 그 능력이 입증되었다.
고화질의 멀티미디어 콘텐츠 수요 증가에 따라서 고전영화의 복원이 필요하다. 그러나 고전영화의 필름은 라인 스크래치와 먼지에 의해서 영상이 많이 훼손되어 있다. 본 논문에서는 필름상의 흑, 백 라인 스크래치를 검출하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 라인 스크래치 좌우 영역의 밝기 값을 고려하여 선형회귀 곡선 추적과 미디언 필터링으로 라인 스크래치 부분의 손상된 부분정보를 추정, 보간한다. 그 결과 흑, 백 라인 스크래치가 있는 PSNR 44.68인 필름영상을 48.60으로 향상시켰으며, 보간된 픽셀은 원 영상 픽셀에 14정도의 밝기 차로 접근되었다.
Digital image watermarking scheme using adaptive block division is proposed. To increase the perceptual invisibility, the image is divided into blocks by local properties and the human visual system (HVS), then the significant blocks are selected in the divided blocks. The significant coefficient is determined by Weber's law in these blocks. To increase the robustness, low frequency domains of the discrete cosine transform (DCT) and the discrete wavelet transform (DWT) are used. The watermark is embedded into the selected significant blocks of the DCT's and DWT's low frequency domains with adaptive watermark strengths. The watermark strength is determined by the variance and the local properties of the significant block. The experimental results prove that the proposed scheme has a good robustness against several image processing operations (e.g. median filtering, cropping, scaling, JPEG, JPEG2000, etc.) without significant degradation of the watermarked image.
지문 인식 시스템에서는 대부분 융선의 끝점과 분기점을 이용한다. 그러나 융선을 체인 코드화하여 이것을 이용한 훼손된 지문의 인식에 관해 연구하였다. 처리의 결과와 순서는 다음과 같이 요약 할 수 있다. (1)몇 개의 훼손된 지문획득, (2)전처리(잡음 제거를 위해 중간 값 필터링, 지역 또는 전역 히스토그램 균등화, 팽창과 침식, 세선화와 유사 이미지 제거), (3)최소 자승법 처리 후 융선 재구성, (4)체인 코드 벡터의 분포 계산, (5)전 처리된 지문 이미지에서 각 벡터의 값들은 거의 같은 결과 값을 보였다. 이 결과로부터 우리는 특징점을 이용한 시스템과 결합하여 사용한다면 더욱 성공적인 지문 인식 시스템이 될 것이라 추측한다.
파이프 용접은 중력의 영향으로 인하여 위치에 따라 같은 용접변수라도 비드 형상이 매우 달라 지게 된다. 또한 지금까지 많은 용접 기술자들이 위험하고 까다로운 환경에서 수작업으로 용접을 실행하였다. 따라서 이러한 이유로 용접 자동화 공정이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 FCAW를 사용하여 파이프 모재 대신 필릿 평판을 아래보기, 위보기 자세를 포함하여 9개 자세에서 실행하였다. 용접 자세를 비롯한 용접 변수와 비드 형상 변수간의 관계를 비선형 회귀 분석과 구간적 3차 에르미트 보간법을 이용하여 주어진 용접 변수에서의 비드 단면의 형상을 예측하고, 비드의 결함 유무를 파악하였다. 이러한 방법을 통하여 자세에 따라서 용접 결함이 없는 용접 변수를 구할 수 있었다. 시각센서를 이용하여 용접 후 비드 형상에 대해 모니터링을 실시하였다. 모니터링의 알고리즘은 영상획득, 이진화, 세선화, 적응형 미디언 필터링, 적응형 허프 변환, 용접 결함 검출의 순서로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 보다 빠른 영상처리를 위하여 적응형 미디언 필터링을 제시하였다. 모니터링을 통하여 2차원 비드 단면뿐만 아니라, 디루니 삼각법을 적용하여 3차원으로 비드 표면을 표현할 수 있다. 보간법을 사용하여 얻은 비드 형상과 시각 센서를 통하여 얻은 비드 형상간의 비교를 통하여 본 연구의 적합성 여부를 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3873-3887
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2018
In this paper, we propose a novel method to recover images corrupted by impulse noise. The proposed method uses two stages: noise detection and filtering. In the first stage, we use pixel values, rank-ordered logarithmic difference values, and median values to train a neural-network-based impulse noise detector. After training, we apply the network to detect noisy pixels in images. In the next stage, we use group-based weighted couple sparse representation to filter the noisy pixels. During this second stage, conventional methods generally use only clean pixels to recover corrupted pixels, which can yield unsuccessful dictionary learning if the noise density is high and the number of useful clean pixels is inadequate. Therefore, we use reconstructed pixels to balance the deficiency. Experimental results show that the proposed noise detector has better performance than the conventional noise detectors. Also, with the information of noisy pixel location, the proposed impulse-noise removal method performs better than the conventional methods, through the recovered images resulting in better quality.
오늘날 컴퓨터의 발달과 인터넷의 확산으로 멀티미디어 컨텐츠의 보급이 급격히 확대되고 있으며, 이들 컨텐츠에는 원거리 화상회의, 감시시스템, 주문형 비디오(VOD), 주문형 뉴스(NOD), 디지털 편집 시스템 등 동영상이 포함되어 있다. 이처럼 동영상은 정보교환과 정보표현의 매개물로서 중요한 역할을 한다. 그러나 이와 같은 동영상은 노이즈나 전송과정 중 발생하는 문제 등으로 인해 항상 좋은 품질을 보장되지 않는다. 이런 훼손된 영상을 원영상으로 복원하거나 사용자가 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 지정 처리함으로서 다양한 정보를 획득할 수 있다. 일반적으로 pc에서 사용되어지는 대부분의 동영상은 $15fps{\sim}30fps$이다. 대부분의 동영상 편집 기술은 각각의 frame을 추출하여 수동적으로 처리하므로 비용과 시간이 많이 든다. 이런 단점을 해결하기 위해 여러 방법이 기존에 시도되고 있다. 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 전 frame에서 처리하기 위해 움직임 검출 및 추적기법이 사용되며, 제거 혹은 복원하기 위해 median filtering, image inpainting 처리 방법들이 있다. 본 연구에서는 사용자에 의해 미리 정의된 바운딩 박스내의 객체를 추적하여 객체의 중심값을 찾는 mean-shift algorithm을 이용하여 움직이는 객체를 추적하였고 image Inpainting algorithm을 이용하여 훼손된 영역을 복원하거나 제거하고자 하는 객체를 제거하였다.
디지털 영상의 저작권 보호를 위해 PIM을 이용한 웨이블릿 패킷 기반의 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 웨이블릿 패킷 계수를 블록으로 나누고 PIM을 이용하여 각 블록의 복잡도를 계산한다. 인간의 시각 특성은 복잡한 영역에서는 변화에 둔감하므로 복잡도를 나타내는 PIM에 의해 선택된 계수에 워터마크를 삽입하여 비가시성을 높인다. 실험결과는 제안된 알고리즘을 이용한 워터마킹이 JPEG, SPIHT와 같은 손실 영상 압축, 미디언 필터링 등의 일반적인 영상처리에도 견고함을 보여준다. 특히 고주파 성분이 많이 포함되어 있는 영상을 고압축하는 경우에 좋은 성능을 보여준다.
A straightforward strategy for particle image velocimetry (PIV) interrogation and post-processing has been proposed, aiming at reducing errors and clarifying vortex structures. The interrogation window size should be kept small to reduce bias error and improve spatial resolution. A spatial filter is then applied to the velocity field to reduce random error and clarify flow structure. The performance of three popular spatial filters were assessed: box filter, median filter, and local quadratic polynomial regression filter. In order to quantify random uncertainty, the image matching (IM) method is applied to an experimental dataset of homogeneous and isotropic turbulence (HIT) obtained by 2D-PIV. We statistically analyze the uncertainty propagation through the spatial filters, and verify the reduction in random uncertainty. Moreover, we illustrate that the spatial filters help clarify vortex structures using vortex identification criteria. As a result, PIV random uncertainty was reduced and the vortex structures became clearer by spatial filtering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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