In this paper, we have implemented a low-cost mobile robot supporting the person tracking by detection using RGB-D cameras and ROS(Robot Operating System) framework. The mobile robot was developed based on the Kobuki mobile base equipped with 2's Kinect devices and a high performance controller. One kinect device was used to detect and track the single person among people in the constrained working area by combining point cloud data filtering & clustering, HOG classifier and Kalman Filter-based estimation successively, and the other to perform the SLAM-based navigation supported in ROS framework. In performance evaluation, the person tracking by detection was proved to be robustly executed in real-time, and the navigation function showed the accuracy with the mean distance error being lower than 50mm. The mobile robot implemented has a significance in using the open-source based, general-purpose and low-cost approach.
본 논문에서는 내용기반 영상검색을 보다 효과적인 알고리즘 설계를 위해 칼라 RGB 특징정보 추출에 median 필터링을 이용한 영상검색의 성능을 분석하였다. 칼라영상에서 각각의 R,G,B칼라영상으로 나눈 후 일정크기의 블록으로 분할하여 R,G,B 각각의 중간값을 추출하고 크기순과 레벨의 특징자를 이용한 영상검색 기법을 제안한다.
본 논문에서는 영상처리에서 많이 사용하는 양방향 필터링(bilateral filtering)과 평균 이동 분할(mean shift segmentation)을 이용하여 일반적인 사진을 수채화 효과가 나도록 하는 리터칭 기법에 대하여 제안한다. 먼저 양방향 필터링을 이용하여 사진의 외곽선 부분은 보존하면서 고주파 성분을 약화시키도록 한다. 그리고 양방향 필터링된 영상에서 각각 DoG(Difference of Gradient) 에지 추출과 평균 이동 분할을 수행한다. 이때 DoG 에지 추출은 원영상의 RGB 색상 공간을 CIELAB 공간으로 변환 후 휘도(luminance) 성분만 이용하여 추출하도록 하며 두 결과를 결합하여 최종 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 기법으로 다양한 사진에 대하여 실험한 결과 수채화 효과가 잘 나타나는 것을 확인하였으며 특히 주광에서 촬영한 풍경 사진들에 대하여 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.
팩맨(Pacman)은 세계적으로 사랑을 받는 클래식 게임의 종결자로 알려져 있다. 본 논문에서는 클래식 게임인 팩맨을 키보드나 마우스를 사용하지 않고 간단한 손동작만으로 게임을 플레이 할 수 있도록 한다. 즉, 손의 좌표 중심점을 이용하여 방향키를 대신할 수 있도록 한 모션을 이용한 게임이다. 또한 캠을 이용하여 MFC 다이얼로그에 영상을 받아 손에 대한 포인터를 추출하여 손의 움직임에 따라 몬스터의 움직임도 바뀌도록 한다. 본 논문에서 피부색 추출을 위해 RGB 영상을 YCbCbr영상으로 변환하고, 보다 좋은 영상을 얻기 위하여 곱 연산과 하이브리드 미디언 필터링을 이용하였다. 그리고 손 영역의 무게 중심을 구하여 이를 중심으로 손 영역의 움직임을 구하는 방법을 사용하였다.
하천을 복원하거나 정비하는데 있어서 중요한 하천의 실태를 파악하는데, 하천 피복상태 정보는 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 하천의 피복상태 정보를 효율적이고 경제적으로 획득하기 위해 고해상도 항공정사영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 방법을 시험하고 하천토지피복지도 작성을 위한 최적 분류 방법을 검증하였다. 항공 정사영상의 CIR 영상과 RGB 영상을 이용한 하천토지피복 분석과정은 하천토지피복분류 항목 선정, 감독분류, 정확도 평가 및 분류지도 작성의 순서로 수행하였다. 분류 항목은 수역, 도로, 건물, 초지, 산림, 나지, 밭의 7가지 항목을 선정하였다. 감독 분류 알고리즘으로는 최대우도분류, 최소거리분류, 평행육면체분류, 마하라노비스거리분류 기법을 적용하였다. 감독분류의 분류정확도를 개선하기 위해 필터링과 훈련지역의 왜도 검증을 수행한 결과 CIR 영상을 이용한 최대우도분류 기법이 가장 높은 정확도를 보였다.
실감형 360도 미디어는 기존 영상보다 고품질, 초대용량으로 영상의 크기가 크며, 다양한 렌더링 방식을 사용하여 기존방식으로 이미지 처리할 경우 영상인식 속도가 느려지는 문제가 있다. 또한, 실감형 360도 미디어의 특성상 특정 장소에서 카메라를 고정시켜 한 장면만 촬영하는 경우가 대부분이기 때문에, 모든 영상에서 특징정보를 추출할 필요가 없다. 본 논문에서는 실감형 360 미디어의 프레임 추출과정, 프레임 다운사이징, 구형 형태의 렌더링 과정을 거치고, 렌더링 과정에서 영상을 16개 프레임으로 분할 캡처하여 캡처된 프레임에서 객체 정보가 많은 중앙 부분에서 픽셀당 RGB 벡터와 딥 러닝을 이용하여 객체를 추출한 뒤, 객체 특징정보를 이용하여 대표 프레임을 선정하는 방법을 제안한다.
The BVR CCD photometry was performed for the globular cluster M13 down to $V=19^m$ over the region from the center to the west 13 arcmin and the CMD of M13 is investigated. The major photometric error in the crowded field which is due to the variation in the sky background was corrected by the median filtering method and the direct sky method. Some characteristics of the CMD of M13 obtained in the present study are as follows: Firstly, the distribution of stars on the CMD is well consistent with the mean lines of Sandage(1970) along the red giant branch(RGB), horizontal branch(HB) and asymtotic giant branch(AGB). Secondly, some gaps exists along the RGB and blue horizontal branch(BHB). Thirdly, the UV-bright stars are more concentrated at the inner region of the cluster.
본 논문은 그레이 영상을 컬러영상으로 변환하고 컬러농도를 변환하여 출력영상을 향상시킨 연구이다. RGB 컬러성분을 추출하기 위한 의사컬러링은 2D고속웨이브릿 변환(FWT)에 의한 필터뱅크 재배열을 적용하고 후처리에서 각각의 모노컬러는 노이즈제거와 영상향상을 위해 이산 컬러농도변환(CIT)을 적용한다. 실험결과 출력영상은 일반 웨이블릿 변환 적용보다 PSNR 30dB이상 개선된다.
영상물에 대한 학습과 분류를 위해 단순 베이지안, N-Nearest 방법 등이 사용된다. 이 방법들은 단순하면서 높은 정확도를 갖는다. 본 논문에서는 2단계 투표를 통해 이들 방법들을 조합하여 사용하였다. 유해 영상물들을 대상으로 학습 및 분류를 실험하였다. 결과로 색상분포에 따른 영상 분류가 실시간 처리 및 유해 영상 인식에 효과적임을 보였다. 또한 2단계 투표 방식의 알고리즘으로 약 2000장 이상의 사진을 가지고 학습 및 분류를 시행했으며 결과 80%에 가까운 높은 정확도와 대상 사진에 영향 받지 않는 안정도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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