• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.407-410
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• 2009

본 논문에서는 개선된 mean shift를 이용한 컬러 영상 분할을 소개한다. Mean shift는 Yizong Cheng에 의해 재조명되고 Dorin Comaniciu 등에 의해 정리되어 영상 필터링(image filtering), 영상 분할(image segmentation), 물체 추적(object tracking) 등 여러 응용 분야에 널리 활용되고 있다. 커널을 이용해 밀도를 추정하고 밀도가 가장 높은 점으로 커널을 연속적으로 이동함으로써 지역적으로 주요한 위치로 데이터 값을 갱신시킨다. 그러나 영상에 포함된 모든 화소에 대해 mean shift를 수행해야하기 때문에 연산 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 mean shift 필터링 과정을 분석하고 참조수렴방법과 강제수렴방법을 이용해 소요 시간을 단축시켰다. 모든 점에 대해 mean shift를 수행하는 대신 특정 조건을 만족하는 픽셀은 이웃 픽셀의 수렴 값을 참조하고, mean shift 과정에 진동 또는 미미한 이동을 계속하는 픽셀은 강제 수렴을 실시하였다. 개선된 방법과 기존의 mean shift 방식을 적용하여 영상 필터링과 영상 분할에 적용한 실험에서 결과 영상에는 차이가 적고 기존의 방법에 비해 수행 시간이 24% 정도 소요됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.89-92
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• 2001

In this paper, as a study of programmable software radio digital communication, we implemented ASK(Amplitude Shift Keying), FSK(Frequency Shift Keying), and PSK(Phase Shift Keying) modulation using programmable software(algorithm) of DSP(Digital Signal Processor). Moreover, it is possible to select one of those three modulation methods by realizing on single DSP. We adopted Motorola DSP56002 and Crystal CS4215(A/D and D/A converter) for our purpose. The DSP56002 is 24-bit and operates 20 MIPS at 40 MHz, and the CS4215 is 16-bit and supports the maximum 50 kHz sampling frequency.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.207-210
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• 2009

Edge detection is an important process in low level image processing. But many proposed methods for edge detection are not very robust to the image noise and are not flexible for different images. To solve the both problems, an algorithm is proposed which eliminate the noise by mean shift algorithm in advance, and then adaptively determine the double thresholds based on gradient histogram and minimum interclass variance, With this algorithm, it can fade out almost all the sensitive noise and calculate the both thresholds for different images without necessity to setup any parameter artificially, and choose edge pixels by fuzzy algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.123-126
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• 2001

영상내의 문자 정보는 색인에 필요한 유용한 정보를 제공하므로, 이를 이용한 멀티미디어 데이터의 인덱싱기법이 최근 많이 연구되고 있다. 본 논문은 mean shift 알고리즘을 이용한 텍스춰 기반의 문자 영역 추출 방법을 제안한다. 다양한 크기와 모양의 문자에 적응성을 가지는 필터를 만들기 위해 신경망을 이용한다. 문자 영역의 위치와 크기는 문자 확률 영상상에서 mean shift 알고리즘을 이용하여, 국소 탐색만으로 별도의 후처리 과정 없이 기존의 문자 추출 방법보다 우수한 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.566-569
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• 2010

레이저 포인터를 검출하는 과정은 포인터의 위치를 검출하는 과정과 입력된 레이저 포인터의 좌표를 모니터의 좌표로 변환하는 과정으로 나눌 수 있다. 레이저 포인터의 추적에 있어서 다변하는 환경의 영향으로 강건성의 확보가 어렵다. 기존의 추적 방식인 Mean-Shift 알고리즘의 경우에는 계산량이 많아서 실시간으로 입력되는 동영상에는 부적합하다. 반면에 CamShift 알고리즘은 빠른 수행이 가능하여 비디오 영상 및 실시간 영상에 적용하기에 적합하고 배경 변화의 영향을 적게 받는다. 또한 검출하려는 색과 같은 색에 의해서 간섭 받는 현상을 방지할 수 있다. 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 강건한 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 또는 화면으로부터 지나치게 멀어지거나 가까워져서 상대적인 크기가 변화할 수 있는 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.12 no.8
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• pp.746-751
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• 2006

In this paper, we present tracking algorithm for the indoor moving object. We research passive method using a camera and image processing. It had been researched to use dynamic based estimators, such as Kalman Filter, Extended Kalman Filter and Particle Filter for tracking moving object. These algorithm have a good performance on real-time tracking, but they have a limit. If the shape of object is changed or object is located on complex background, they will fail to track them. This problem will need the complicated image processing algorithm. Finally, a large algorithm is made from integration of dynamic based estimator and image processing algorithm. For eliminating this inefficiency problem, image based estimator, Mean-shift Algorithm is suggested. This algorithm is implemented by color histogram. In other words, it decide coordinate of object's center from using probability density of histogram in image. Although shape is changed, this is not disturbed by complex background and can track object. This paper shows the results in real camera system, and decides 3D coordinate using the data from mean-shift algorithm and relationship of real frame and camera frame.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.18 no.2
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• pp.68-75
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• 2017

This study deals with a color-based tracking method of a moving object effectively in case that the color of the moving object is same as or similar to that of background. The CamShift algorithm, which is the representative color-based tracking method, shows unstable tracking when the color of moving objects exists in the background. In order to overcome the drawback, this paper proposes the CamShift algorithm merged with depth information of the object. Depth information can be obtained from Kinect device which measures the distance information of all pixels in an image. Experimental result shows that the proposed tracking method, the Camshift merged with depth information of the tracking object, makes up for the unstable tracking of the existing CamShift algorithm and also shows improved tracking performance in comparison with only CamShift algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1597-1599
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• 2015

본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.8 no.2
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• pp.131-143
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• 2012

This paper introduces the double-density discrete wavelet transform using 3 direction separable processing method, which is a discrete wavelet transform that combines the double-density discrete wavelet transform and quincunx sampling method, each of which has its own characteristics and advantages. The double-density discrete wavelet transform is nearly shift-invariant. But there is room for improvement because not all of the wavelets are directional. That is, although the double-density DWT utilizes more wavelets, some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. The dual-tree discrete wavelet transform has a more computationally efficient approach to shift invariance. Also, the dual-tree discrete wavelet transform gives much better directional selectivity when filtering multidimensional signals. But this transformation has more cost complexity Because it needs eight digital filters. Therefor, we need to hybrid transform which has the more directional selection and the lower cost complexity. A solution to this problem is a the double-density discrete wavelet transform using 3 direction separable processing method. The proposed wavelet transformation services good performance in image and video processing fields.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.9 no.1
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• pp.165-176
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• 2013

This paper introduces the high density discrete wavelet transform using quincunx sampling, which is a discrete wavelet transformation that combines the high density discrete transformation and non-separable processing method, each of which has its own characteristics and advantages. The high density discrete wavelet transformation is one that expands an N point signal to M transform coefficients with M > N. The high density discrete wavelet transformation is a new set of dyadic wavelet transformation with two generators. The construction provides a higher sampling in both time and frequency. This new transform is approximately shift-invariant and has intermediate scales. In two dimensions, this transform outperforms the standard discrete wavelet transformation in terms of shift-invariant. Although the transformation utilizes more wavelets, sampling rates are high costs and some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. A solution to this problem is a non separable method. The quincunx lattice is a non-separable sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously than the separable two dimensional schemes. Proposed wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. Therefore, This method services good performance in image processing fields.