Kim, Wan-Cheol;Hwang, Cheol-Ho;Park, Su-Hyeon;Lee, Jang-Myung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.41.3-41
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2002
Motion estimation using Full-Search(FS) and Block-Matching Algorithm(BMA) is often used in the case of moving object tracking by vision sensors. However these methods often miss the real-time vision data because these schemes suffer the heavy computational load. When the image size of moving object is changed in an image frame according to the distance between the camera of mobile robot and the moving object, the tracking performance of a moving object may decline with these methods because of the shortage of active handling. In this paper, the variable-representative block that can reduce a lot of data computations, is defined and optimized by changing the size of representative block accor...
This paper proposes new algorithms for the estimation of displacement vector and moving object extraction using difference picture. First, the relations between the boundary of moving objects in two consecutive image and the boundary of difference picture regions are analyzed, then displacement vector estimation algorithm is proposed. Using the estimated displacement vector, moving objects are directly extracted from difference picture. Since the proposed algorithms do not process gray-valued image, they have a short processing time and are suitable to real time processing. From the experimental results, we observed that, if difference picture is wel extracted, the proposecd algorithms work well even in the circumstances of complex background, fast or slow motion, rotation etc., including occlusion where is not moving area.
동영상 정보에 대한 효과적인 검색도구로 메타데이터를 제안하였다. 메타데이터 체계를 구축하기 위한 기반으로는 인터넷 정보자원에 대한 대표적인 메타데이터인 더블린 코어와 MPEG의 새로운 표준이며 국제표준으로 개발되고 있는 MPEG-7을 이용하였다. 메타데이터 기술의 기반으로 RDF를 사용하였으며, 이에 따라 RDF 스키마인 Moving Image Core를 구축하였다. 아울러 ASP를 이용한 웹기반 메타데이터 데이터베이스 시스템을 구축하였으며 이를 통해 RDF/XML형식으로 기술된 동영상정보의 메타데이터를 웹에서 검색할 수 있다.
Park, Jae-Gark;Kim, Munchurl;Lee, Myoung-Ho;Ahn, Chei-Teuk
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.171-176
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1998
This paper resents a spatio-temporal video segmentation method. The algorithm segments each frame of video sequences captured by a static or moving camera into moving objects (foreground) and background using a statistical hypothesis test. In the proposed method, three consecutive image frames are exploited and a hypothesis testing is performed by comparing two means from two consecutive difference images, which results in a T-test. This hypothesis test yields change detection mask that indicates moving areas (foreground) and non-moving areas (background). Moreover, an effective method for extracting object mask form change detection mask is proposed.
Moving Object segmentation extracts an interested moving object on a consecutive image frames, and has been used for factory automation, autonomous navigation, video surveillance, and VOP(Video Object Plane) detection in a MPEG-4 method. This paper proposes new segmentation method using difference images are calculated with three consecutive input image frames, and used to calculate both coarse object area(AI) and it's movement area(OI). An AI is extracted by removing background using background area projection(BAP). Missing parts in the AI is recovered with help of the OI. Boundary information of the OI confines missing parts of the object and gives inital curves for active contour optimization. The optimized contours in addition to the AI make the boundaries of the moving object. Experimental results of a fast moving object on a complex background scene are included.
카메라를 이용한 실시간 시정측정은 인간의 시정 감각과 유사하고 현실성 있는 시정자료를 획득할 수 있으며 기존 고가의 광학기기를 이용한 측정방법을 대체할 수 있는 새로운 측정방식이다. 영상으로부터 깊이정보나 3차원 구조의 추출 등을 통해 시정을 측정하려는 시도가 있으나, 단순하고 빠른 처리가 요구되는 실시간 시정측정과 이동물체가 많이 나타나는 경우에는 많은 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 시정의 감소는 영상에서 지수적인 대비의 감소로 나타난다는 점에 착안하여 영상으로부터 이동영역 필터를 이용하여 대비를 추출하고 영상대비와 시정간의 상관관계를 수학적으로 모델링함으로써 쉽고 빠르게 시정을 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 이동영역 필터는 영상으로부터 시정측정에 영향을 주는 하늘과 물체의 이동영역을 효과적으로 제거하기 위해 사용된다. 제안된 방법은 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 실시간 시정측정이 가능할 뿐만 아니라 도로와 같이 차량의 이동이 많은 경우에도 안정적인 시정측정이 가능하다.
본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 잠망경을 탐지할 수 있는 항공용 레이다를 이용한 MMTI(Maritime Moving Target Indicator)에 대해 기술한다. 먼저 해상 클러터와 해상 표적의 특성을 알아보고, GMTI(Ground Moving Target Indicator)와 MMTI의 차이를 분석하여, 최적의 MMTI 운용환경 및 운용방법을 제안한다. 그리고 저속의 작은 해상 표적을 탐지하기 위하여 STAP(Space-Time Adaptive Processing)을 활용한 신호처리 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 다양한 RCS에 대한 2채널 시스템과 3채널 시스템의 최소탐지속도 탐지확률을 분석하고, 거리 정확도, 속도 정확도, 방위각 정확도와 같은 주요 성능 변수를 분석한다.
본 논문에서는 움직이는 표적에 대한 ISAR(Inverse SAR) 영상의 움직임 보상 기법에 대해서 기술하였다. 움직이는 표적에 대해서 단순히 퓨리에 변환만을 이용하여 ISAR 영상을 얻으면 일반적으로 영상에 퍼짐 현상이 나타난다. 이러한 영상의 퍼짐 현상에 대한 문제는 시간-주파수 변환 기법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 ISAR 영상의 움직임 보상 기법 중에서도 짧은 시간 퓨리에 변환과 Gator 웨이브릿 변환의 방법에 대해서 기술하고 있다. 이러한 각 알고리즘에 대한 성능을 나타내기 위해서 우리는 이상적인 점 산란체와 simulated MIG-25에 대한 산란파를 이용하여 움직임 보상이 된 ISAR 영상을 획득하였다. 또한 짧은 시간 퓨리에 변환과 Gabor 웨이브릿 변환을 이용하여 구한 ISAR 영상의 해상도를 나타내고 있다.
LCD의 동화상 퍼짐(blur) 노이즈를 측정하고 그 특성을 평가하였다. 실험결과, 퍼짐 노이즈는 시선이 동화상을 추적하면서 이동할 경우에 발생하며 시선이 고정되어 있을 경우에는 발생하지 않았다. 그리고 화상 퍼짐에 의한 계조 감소는 선형적이며 속도 의존성이 있었다. 이 실험결과를 근거로 한 퍼짐 노이즈 시뮬레이터를 개발하고 퍼짐 노이즈를 시뮬레이션 한 결과, 화상의 이동속도가 빠를수록 퍼짐 노이즈가 증가하였으며 이것은 측정결과와도 일치하였다. 백라이트 점등비 제어에 의한 퍼짐 노이즈 특성을 시뮬레이션 한 결과, 점등비가 낮을수록 노이즈가 저감되나 백라이트의 점등 타이밍이 2개의 인접한 프레임에 걸쳐서 있으면 오히려 노이즈가 심해졌다. 또한 프레임을 120[Hz]로 배속시켜 구동하는 경우에는 기존의 두 화상 사이에 새로운 화상이 생김으로써 얻는 화상 이동속도의 감소가 퍼짐 노이즈를 저감시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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