본 논문에서는 보정 영상을 프로젝터가 표현할 수 있는 범위로 콘트라스트(contrast)를 조절하여 주는 요소(scaling factor)를 적용하여 색 보정영상을 획득하는 방법을 제안한다. 이 조절 요소는 입력영상과 사용된 표면의 평균 밝기를 이용하여 계산하였다. 또한 사용된 프로젝터 및 카메라의 특성화 과정에서 오는 오차와 부정확성을 해결하기 위하여 프로젝터와 카메라 양단간의 관계를 적용한다. 실험 결과에서 제안한 색 보정 방법이 임의의 표면으로 입력된 다양한 영상에 대하여 밝기를 유지하면서 클리핑 결함은 감소되어 화질이 개선된 것을 확인하였다.
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 조명과 배경에 강인한 동적임계값을 이용한 손 영상 분할방법을 제안한다. 먼저 시간단위 입력 차영상을 구하여 움직이는 물체에 대한 손의 실루엣을 추출한다 그 후, 추출된 손 실루엣에 해당하는 영상의 R,G,B 히스토그램 분석을 통하여 R,G,B 각각에 대한 임계구간을 동적으로 구한다. 마지막으로 획득된 동적 임계값을 이용하여 영상에서 손영역을 분할한 다음 모폴로지, 연결요소 분석, 플러드필 연산을 이용한 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제시하는 기법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 기법들과 비교하여 별도의 고정임계값을 두지 않고 실행시간에 정확한 임계값을 추출 할 수 있으며, 다양한 배경과 조명에 대해서도 정확하게 손을 분할할 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 혼합 현실 응용을 위한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
모의 사격 시스템은 군사 훈련에 드는 많은 비용과 시간을 줄일 수 있음은 물론이고 사고의 위험을 배제할 수 있다. 특히 레이저를 이용한 모의 사격 시스템은 실탄을 사용한 훈련과 거의 유사한 환경을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 레이저빔을 인식하기 위한 효과적인 영상처리기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 방법은 인접한 두 영상에서 차 영상을 구하고 이 차 영상에서 빔을 배경과 구분하기 위해서 쓰레쉬홀딩 방법을 적용하였다. 이때 쓰레쉬홀드 값은 배경을 이루는 점들의 밝기 분포가 정규분포를 이룬다는 가정 하에 결정한다. 이 결과에 잡음제거와 영역분리 과정을 거쳐서 빔의 영역을 정한다. 이 영상처리 방법의 계산 복잡도는 영상의 크기와 잡음제거를 위해 사용한 마스크의 크기를 곱한 값에 비례한다. 실험에서 제안한 방법은 93.3%의 정확도를 보였다. 또한 부정확한 결과가 나오는 경우에도 항상 빔을 포함하여 영역을 잡는 것을 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose image process modeling as a part of location based surveillance system for unauthorized target recognition and tracking in harbor, airport, military zone. For this, we compress and store background image in lower resolution and perform object extraction and motion tracking by using sobel edge detection and difference picture method between real images and a background image. In addition to, we use Independent Component Analysis Neural Network for moving target recognition. Experiments are performed for object extraction and tracking of moving targets on road by using static camera in 20m height building and it shows the robust results.
Lee, Hun-Jung;Choi, Dong-Wook;Lee, Eun-Jung;Kim, Su-Young;Shin, Mi-Ok;Yang, Sun-A;Lee, Seung-Bae;Lee, Han-Yong;Berkeley, Brian H.
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1077-1080
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2009
In this paper, we propose a new method for measuring image sticking of an OLED display using a human visual test. We determined that the perceptual image sticking threshold is 2% of luminance difference at 200 nits and 1% at 100 nits, respectively. Color shift must also be considered when evaluating image sticking, as a ${\Delta}$(u', v') shift of just over 0.002 can be recognized regardless of background brightness. Perception of image sticking is affected by the background level, test pattern, and ambient illumination conditions. The evaluation standard must consider both luminance variation and color shift simultaneously.
The purpose of this study was to investigate the preference of plant environmental images for flower plant consumption. This study came up with a total of four treatments including one image without plants and three images with flower plants (three roses, rose gift, rose garden). We conducted a survey on 104 men and women through the Google (online) survey and analyzed the data. The preference was higher with statistical significance for environmental images with plants than the image without plants. The preference for environmental images of roses was highest in the order of rose gift > rose garden > three roses. As a result of the cross-tabulation analysis, it was found that there was a significant difference in the preference for environmental images of roses according to general characteristics such as educational background and residence type. In terms of educational background, 2-year college graduates showed higher preference for the three environmental images of roses with statistical significance compared to high school graduates, university graduates and masters or higher. As a result of determining the difference in preference according to residential types, residents of multiplex houses showed higher preference for the "rose garden" environment image than residents of detached houses (p < .05). As a result of examining stress and depression in everyday life, 48.1% (the highest) of the respondents answered that they were "under daily stress" and 48.1% (the highest) of the respondents claimed not to be "under much depression". This study investigated the difference in preference according to demographic characteristics and existence of plants, preference in environmental images using roses, correlation with daily stress and depression, and utility of publicity using photographic images of plants.
동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 추적과 얼굴영역 추출 방법을 제안한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 보다 안정적인 객체 추출을 위해 적응적 배경영상을 생성하고, 객체 위치 탐지 시 그물식 탐색방법을 이용하여 객체의 내부점을 추출한다. 추출된 점들을 이용하여 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 설정하여 객체의 실시간 추적을 가능하도록 하였다. 또한 설정된 MBR 내에서 얼굴영역을 추출함으로써 보안 및 감시 시스템의 효용성을 향상시켰다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경 하에서 실시간으로 빠른 객체의 추적을 보인다.
최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.
Automatic segmentation of foreground from background in video sequences has attracted lots of attention in computer vision. This paper proposes a novel framework for the background subtraction that the foreground is segmented from the background by directly subtracting a background image from each frame. Most previous works focus on the extraction of more reliable seeds with threshold, because the errors are occurred by noise, weak color difference and so on. Our method has good segmentations from the approximate seeds by using the Random Walks with Restart (RWR). Experimental results with live videos demonstrate the relevance and accuracy of our algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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