본 연구에서는 Optical Flow Method의 추적 성능을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Median Filter, Binarization, Morphology, Canny Edge, Contour Detecting 및 Approximation Method를 기반으로 개발되었다. Optical Flow 추적 성능 향상 여부를 평가하기 위해 Lucas-Kanade Optical Flow 알고리즘에 개발된 전처리 알고리즘을 적용하고, 전처리 알고리즘이 적용되지 않은 Optical Flow 영상과 추적 결과를 비교 분석하였다. 또한, Median Filter와 Histogram Equalization으로 구성된 기존 전처리 알고리즘과의 결과 비교를 통해, 개발된 전처리 알고리즘의 추적 성능 향상여부를 평가하였다. 실험결과, 전처리 알고리즘을 적용하지 않은 영상과 기존 전처리 알고리즘을 적용한 영상은 특징영역의 분할이 이루어지지 않아, Optical Flow의 추적 정확도가 매우 낮게 나타났다. 반면, 개발된 전처리 알고리즘을 적용한 영상에서는 외곽선이 내외부로 세분화되고, 외곽선 트리가 구성됨에 따라 Optical Flow의 추적 성능이 매우 높게 나타났다.
A detection algorithm, based on the combined local-global (CLG) optical-flow model and Gaussian pyramid for a moving target appearing against a dynamic background, can compensate for the inadaptability of the classic Horn-Schunck algorithm to illumination changes and reduce the number of needed calculations. Incorporating the hypothesis of gradient conservation into the traditional CLG optical-flow model and combining structure and texture decomposition enable this algorithm to minimize the impact of illumination changes on optical-flow estimates. Further, calculating optical-flow with the Gaussian pyramid by layers and computing optical-flow at other points using an optical-flow iterative with higher gray-level points together reduce the number of calculations required to improve detection efficiency. Finally, this proposed method achieves the detection of a moving target against a dynamic background, according to the background motion vector determined by the displacement and magnitude of the optical-flow. Simulation results indicate that this algorithm, in comparison to the traditional Horn-Schunck optical-flow algorithm, accurately detects a moving target undergoing illumination changes against a dynamic background and simultaneously demonstrates a significant reduction in the number of computations needed to improve detection efficiency.
본 논문에서는 광류를 이용한 적응 블록 정합 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 먼저 각 화소의 시간 경사값과 공간 경사값을 미분필터를 통하여 계산한 후, 이 경사값들로부터 최소 자승 추정법을 이용하여 광류를 추정하여 탐색영역의 위치와 크기를 결정하였다. 특히 움직임 특성에 따라 탐색영역을 결전함으로써 움직임 추정 오차가 큰 영역인 크고 복잡한 움직임을 갖는 영상에 대해서 뛰어난 성능을 갖는다. 다양한 움직임 특성을 가지는 실험 영상들에 대한 기존의 방법과 제안한 방법의 움직임 추정 성능 평가를 위한 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안한 방법이 움직임이 크고 복잡한 영상에 대해서 기존의 방법에 비해 우수한 PSNR을 나타냄을 확인하였다.
Kim, Kyoung-Kyoo;Ban, Seong-Won;Won Sik cheong;Lee, Kuhn-Il
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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pp.843-846
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2000
An optical flow-based motion estimation algorithm is proposed for video coding. The algorithm uses block-matching motion estimation with an adaptive search region. The search region is computed from motion fields that are estimated based on the optical flow. The algorithm is based on the fact that true block-motion vectors have similar characteristics to optical flow vectors. Thereafter, the search region is computed using these optical flow vectors that include spatial relationships. In conventional block matching, the search region is fixed. In contrast, in the new method, the appropriate size and location of the search region are both decided by the proposed algorithm. The results obtained using test images show that the proposed algorithm can produce a significant improvement compared with previous block-matching algorithms.
본 논문에서는 피라미드 기반 광류 추정 방법과 이를 이용하여 영상 내 임의의 점 추적 알고리즘에 대해 설명한다. 본 논문에서는 Lucas-Kanade 광류 추정 방법을 기반으로 광류를 계산하였다. 작은 움직임에 민감하면서 큰 움직임까지 계산할 수 있도록 영상 피라미드를 사용하였고, 영상 피라미드와 Lucas-Kanade 광류 추정 방법을 혼합하는 과정에서 영상 피라미드의 하위수준으로 내려갈수록 증폭되는 광류 추정 오차를 줄이기 위한 정제방범을 제안하였다. 또한 광류의 제약조건과 부화소 보간을 이용하여 광류 추정의 정확도를 높였으며, 추적하고자 하는 영상내의 임의의 점 주변의 광류 값을 이용하여 테두리나 모퉁이 같은 특징이 없는 점들의 추적도 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 웹 카메라를 이용하여 제안된 알고리즘의 광류 계산 결과와 임의의 점 추적 결과를 제시한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.539-544
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2009
An estimation of 3D velocity field including occluded parts without maxing tracer to the fluid had not only never been proposed but also impossible by the conventional computer vision algorithm. In this paper, we propose a new method of three dimensional optical flow of the fluid based on physical model, where some boundary conditions are given from a priori knowledge of the flow configuration. Optical flow is obtained by minimizing the mean square errors of a basic constraint and the matching error terms with visual data using Euler equations. Here, Navier-Stokes motion equations and the differences between occluded data and observable data are employed as the basic constrains. we verify the effectiveness of our proposed method by applying our algorithm to simulated data with partly artificially deleted and recovering the lacking data. Next, applying our method to the fluid of observable surface data and the knowledge of boundary conditions, we demonstrate that 3D optical flow are obtained by proposed algorithm.
본 논문에서는 전송되는 메시지의 무결성과 출처 인증을 위해 광범위하게 사용되는 메시지 인증 코드 (Message Authentication Code :MAC) 알고리즘을 제안하고 안전성을 분석한다. 제안된 MAC 알고리즘은 기본 블록 암호로 64-비트 블록과 56-비트 키를 가진 64비트 블록 암호 알고리즘을 이용하여 MAC 값의 길이를 64-비트와 32-비트를 사용하였을 경우의 안전성을 비교한다. 또한, 128-비트 블록과 128-비트 키를 가진 128비트 블록 암호 알고리즘을 이용하여, MAC 값의 길이를 128비트와 64-비트를 사용하였을 경우의 안전성을 비교한다 그래서 메시지의 길이와 MAC값의 길이에 따른 위장 공격의 안전성을 분석한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.319-324
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2011
In computing the optical flow. Horn and Schunck's method which is a representative algorithm is based on differentiation. But it is difficult to estimate the velocity for a large displacement by this algorithm. To cope with this problem multigrid method has been proposed. In this paper, we have proposed a scaled multigrid algorithm which the initial flow for a level is calculated by the summation of the optimally scaled flow and error flow. The optimally scaled flow is the scaled expanded flow of the previous level, which can generate an estimated second image having the least RMS error with respect to the original second image, and the error flow is the flow between the estimated second image (generated by the optimally scaled flow) and the original second image. The flow for this level is then estimated using the original first and second images and the initial flow for that level. From among the various coarsest starting levels of the multigrid algorithm, we select the one that finally gives the best estimated flow. Better results were achieved using our proposed method compared with Horn and Schunck's method and a conventional multigrid algorithm.
본 논문에서는 조세단계의 광류검출 알고리즘을 제안하였다. 검출된 광류 값이 2차원 공간상에서의 영상 움직임에 대하여 신뢰성 있는 근사 값을 얻을 수 있다면 이 광류의 값은 3차원에서의 물체의 움직임에 대한 정보를 역산할 수 있을 것이나 일반적으로 이는 매우 어렵다. 본 논문에서 제안한 방범은 Horn의 방법을 이용하여 광류를 일단 검출하고 이 광류 정보와 TPS를 이용하여 초기 영상을 차기 영상이 되도록 워핑한다. 워핑된 영상과 차기 영상과의 자승평균 오차가 일정 수준 이하로 될 때 까지 이 과정을 반복한다. 이 과정은 또한 저급 해상도의 영상에서 고 해상도의 영상으로 반복된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 일반 동영상에서 실험하였다. 이 알고리즘은 밀한 광류를 얻을 수 있다.
In this paper, we propose a non-invasive method to estimate blood velocity from the real medical images. To measure the magnitude and direction components associated with the blood velocity, we apply the optical flow analysis algorithm. It is demonstrated that the accuracy of the blood velocity estimate could possibly be increased by segmenting the optical flow region. We call this the Region Optical Flow(ROF) algorithm. We carried out some preliminary experiments using the aorta medical images, and corresponding regional optical flow diagrams are provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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