• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권3호
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• pp.321-329
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• 1999

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.11-23
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• 2011

본 논문에서 우리는 실시간 성능이 요구되는 비디오 화상회의 시스템을 위해 사전정보 없이 정확하면서도 완전히 자동으로 비디오 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다: 1) 초기 프레임에서의 정확한 객체 추출, 2) 객체 추출 결과를 이용한 그 이후 프레임에서의 실시간 객체 추출. 초기 프레임에서의 객체 추출은 초기 프레임들의 차영상으로부터 구한 에지들을 누적시킨 누적 에지맵 생성으로부터 시작된다. 즉, 객체의 초기 움직임의 누적으로부터 객체의 형상을 추측하고자 하는 것이다. 이 추측된 형상은 그래프 컷(Graph-Cut) 영상 분할을 위한 객체 씨드(seeds)와 배경 씨드를 할당하는데 이용된다. 그래프 컷 기반 객체 추출 이후 프레임부터는 객체 추출 결과와 연속된 프레임의 차영상의 에지맵을 이용하여 실시간 객체 추출이 수행된다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 이전 연구들과 달리 VGA 크기의 비디오에 대해서도 실시간으로 동작함을 보이고, 따라서 몰입적인 비디오 화상회의 시스템의 개발을 위한 유용한 도구임을 보이고자 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.429-432
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• 2000

The new MPEG-4 video coding standard enables content-based functionalities. In order to support the philosophy of the MPEG-4 visual standard, each frame of video sequences should be represented in terms of video object planes (VOP’s). In other words, video objects to be encoded in still pictures or video sequences should be prepared before the encoding process starts. Therefore, it requires a prior decomposition of sequences into VOP’s so that each VOP represents a moving object. A parallel processing system is required an automatic segmentation to be processed in real-time, because an automatic segmentation is time consuming. This paper addresses the parallel processing: system for an automatic segmentation for separating moving object from the background in image sequences. The proposed parallel processing system comprises of processing elements (PE’s) and a multi-access memory system (MAMS). Multi-access memory system is a memory controller to perform parallel memory access with the variety of types: horizontal, vertical, and block access way. In order to realize these ways, a multi-access memory system consists of a memory module selection module, data routing modules, and an address calculation and routing module. The proposed system is simulated and evaluated by the CADENCE Verilog-XL hardware simulation package.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.493-500
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• 2001

동영상 데이터의 장면 분할은 내용기반 분석을 위해 필요한 기초작업이다. 본 논문에서는 동영상의 매 프레임을 워터쉐드 알고리즘을 통해 객체 중심의 작은 영역들로 나누어 각 영역이 연속적인 프레임 상에서 계속 존재하는가를 파악하는 방법을 통해 장면을 구분하는 새로운 영역기반 장면 분할 기법을 제안한다. 이를 위해 각 영역들에 대한 형태와 공간상의 유사도를 측정해 영역들의 움직임 정도에 따라 동영상 데이터를 동적 구간과 정적 구간으로 나누고 인접한 구간간의 유사도에 따라 그룹화 하는 방법을 통해 장면 분할을 시도한다. 제안하는 기법은 객체들을 표현하는 각 영역을 비교 대상으로 삼기 때문에 명암 변화나 변화에도 오검출 하지 않으면서 효과적으로 장면을 구분해낼수 있는 장점을 갖는다.

• ETRI Journal
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• 제45권5호
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• pp.795-810
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• 2023

Unmanned aerial vehicles (UAV) and ground vehicles (UGV) require advanced video analytics for various tasks, such as moving object detection and segmentation; this has led to increasing demands for these methods. We propose a zero-shot video object segmentation method specifically designed for UAV and UGV applications that focuses on the discovery of moving objects in challenging scenarios. This method employs a background memory model that enables training from sparse annotations along the time axis, utilizing temporal modeling of the background to detect moving objects effectively. The proposed method addresses the limitations of the existing state-of-the-art methods for detecting salient objects within images, regardless of their movements. In particular, our method achieved mean J and F values of 82.7 and 81.2 on the DAVIS'16, respectively. We also conducted extensive ablation studies that highlighted the contributions of various input compositions and combinations of datasets used for training. In future developments, we will integrate the proposed method with additional systems, such as tracking and obstacle avoidance functionalities.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.617-623
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• 2018

본 논문에서는 형태 정합 및 포아송 방정식을 기반으로 객체와 배경과의 이음매가 없는 효율적인 동영상 합성 기법을 제안한다. 동영상 합성 기법은 영상 분할 과정과 영상 조합 과정으로 구성된다. 영상 분할 과정에서는 먼저 첫번째 프레임에 대해 사용자가 3 영역 지도를 설정한 후, 그랩 컷(grab cut) 알고리즘을 수행한다. 그리고 객체와 배경의 색상, 밝기, 텍스쳐 등이 유사할 경우 영상 분할의 성능이 감소될 수 있음을 감안하여, 현재 프레임과 이전 프레임 객체들 간의 형태 정합을 통해 현재 프레임에서 영상 분할된 객체를 보정한다. 영상 조합 과정에서는 포아송 방정식을 이용하여 객체와 목표 동영상의 배경이 서로 이음매 없이 조합되도록 하며, 또한 사용자가 설정한 움직임 경로에 따라 객체를 배치한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 합성된 동영상의 자연성 뿐만 아니라 수행 시간 면에서 우수함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.255-274
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• 2006

비디오에서 움직이는 객체의 외곽선은 객체를 정확하게 분할하기 위하여 매우 중요하다. 그러나 움직이는 객체의 외곽선에는 단락된 외곽선들이 존재하게 된다. 우리는 단락된 외곽선을 연결할 수 있는 새로운 외곽선 연결 알고리즘을 개발하였다. 외곽선 연결 알고리즘은 단락된 외곽선의 말단 픽셀에 사분면을 형성하고 동심원을 구성하면서 반지름 내에서 다른 말단 픽셀을 찾는 탐색을 전진하면서 수행한다. 외곽선 연결 알고리즘은 객체의 외곽선에서 가장 짧게 외곽선을 연결한다. 그리고 시스템은 비디오로부터 배경을 구하여 저장한다. 시스템은 외곽선 연결로부터 객체 마스크를 생성하고, 배경된 저장으로부터 또 하나의 객체 마스크를 생성하여 이 두 개의 객체 마스크를 보완적으로 사용하여 움직이는 객체를 분할한다. 논문의 주요 장점은 정확한 객체 분할을 위한 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘의 개발이다. 제안된 알고리즘은 개발된 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘과 배경 저장을 이용하여 정확한 객체 분할, 다중 객체 분할, 내부에 구멍이 존재하는 객체의 분할, 가느다란 객체의 분할, 그리고 복잡한 배경을 가진 객체를 자동으로 분할하여 보여주었다. 우리는 알고리즘들을 표준 MPEG-4 실험 영상과 카메라로 입력된 실제 영상을 가지고 실험하였다. 제안된 알고리즘들은 매우 효율이 좋으며 펜티엄-IV 3.4GHz CPU에서 평균적으로 QCIF 영상을 1초당 70.20 프레임 그리고 CIF 영상을 1초당 19.7 프레임을 실시간 객체 응용을 위하여 처리할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.1240-1245
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• 2004

본 논문에서는 움직임 영역의 추적 및 움직임 물체의 추출을 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 카메라의 움직임이 고정되어있는 감시카메라나 비디오폰과 같은, 배경이 고정된 시스템으로 가정하였다. 제안된 움직임 영역검색 알고리즘을 이용하여 움직임부분을 먼저 찾은 후, 움직임영역 안에서 다시 움직임 물체만을 분할하는 기법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 노이즈에 대해 보다 강인한 특성을 가지며 움직임영역의 추적 및 추출이 효율적으로 수행되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.1023-1032
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• 2003

MPEG-4와 같은 객체 기반 부호화는 멀티미디어 응용을 위한 다양한 내용 기반 기능들을 제공한다. 압축 효율의 향상과 더불어 이러한 기능들이 지원되도록 하기 위해서는 비디오 데이터의 각 프레임은 비디오 객체로 분할되어야 한다. 본 논문에서는 비선형 다중스케일 필터링과 시공간 정보를 사용한 효과적인 비디오 객체 분할 기법을 제안한다. 제안된 방법은 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)에 기반한 비선형 다중스케일 필터링을 사용하여 공간적 분할을 수행한다. 또한 구해진 초기 분할된 영역들은 인접 영역 그래프 (Region Adjacency Graph : RAG)를 사용하여 병합된다. 본 논문에서는 통계적 유의성 검사(Statistical significance test)와 시변 메모리(Time-variant memory)를 시간적 분할 방법으로 사용하며 구해진 공간적 분할과 시간적 분할을 결합하여 최종 객체 영역을 효과적으로 분할한다. 본 논문에서 제안된 공간적 분할 방법은 기존의 형태학적 Watershed 알고리즘에 비해 잡음에 강인한 분할 특성을 나타내었으며 기존의 A. Neri의 방법과 비교하였을 때, 최종 분할된 객체 영역의 정확도 비율이 Akiyo는 43%, Claire는 29% 정도 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1537-1545
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• 2016

실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.