• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.96-105
• /
• 2004

2차원 이미지로부터 3차원 이미지 복원은 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문의 목표는 카메라가 이동하는 중에, 획득된 단안 영상에서 영역의 상대적인 깊이 정보를 추출하는 것이다. 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보에 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 전역 탐색 기법을 사용하여 획득한 움직임 벡터에서 카메라 회전과 배율에 관해서 보상을 한다. 움직임 벡터를 분석하여 평균 깊이를 측정하고, 평균 깊이에 대한 각 영역의 상대적 깊이를 구하였다. 실험결과 영역의 상대적인 깊이는 인간이 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권8호
• /
• pp.1025-1034
• /
• 2004

본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 적응적 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 정방형의 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 비정방형의 적응적 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 시간적으로 움직임이 연속될 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행하여 탐색의 정확성을 높이고 탐색 시간을 줄일 수 있다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 탐색 방법들에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권7호
• /
• pp.1121-1130
• /
• 2003

본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 새로운 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 영향을 끼칠 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행한다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 FSA 방법에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 유지하는 것을 볼 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
• /
• pp.469-472
• /
• 2005

In this paper, we propose a new deinterlacing algorithm based on motion estimation and compensation with variable block size. Motion compensated methods using a fixed block size tend to produce undesirable artifacts when there exist complicated motion and high frequency components. In the proposed algorithm, the initial block size of motion estimation is determined based on the existence of global motion. Then, the block is divided depending on block characteristics. Since motion compensated deinterlacing may not always provide satisfactory results, the proposed method also use an intrafield spatial deinterlacing. Experimental results show that the proposed method provides noticeable improvements compared to motion compensated deinterlacing with a fixed block size.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제45권3호
• /
• pp.20-29
• /
• 2008

본 논문에서는 관심영역(ROI : Region Of Interest) 단위의 적분 프로젝션(Integral Projection) 기반 움직임 추정(ME : Motion Estimation)을 사용한 순차주사화(De-interlacing) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 적은 계산량을 사용하여 주어진 관심영역의 움직임을 정확히 추정한다. 이를 위해 먼저, 시간적 예측을 통한 블록 단위의 움직임 종류 및 공간적 위치를 고려하여 영상을 여러 개의 ROI로 분할한다. 본 논문에서는 전역 움직임을 추정하기 위한 1개의 ROI와 지역 움직임을 추정하기 위한 4개의 ROI를 구성하여 총 5개의 움직임 벡터를 생성한다. 추정된 움직임 벡터를 사용하여 프레임 변환 시 수직해상도 향상에 기여하는 움직임 보상을 실행한다. 마지막으로, 움직임 보상의 신뢰도에 따라서 필드 내 보간된 결과와 움직임 보상된 결과를 결합하여 최종 프레임 영상을 출력한다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제38권2호
• /
• pp.160-168
• /
• 2001

목표물의 위치 정보를 알아내고 그것을 추적하기 위한 대표적인 방법 중의 하나로 차영상을 이용한 움직임 영역 검출 기법이 지금까지 많이 사용되어 왔다. 이 방법은 배경이 고정되어 있는 상황이라는 가정이 필요하며, 카메라가 움직이는 경우에는 전역 움직임 보상 기법이 반드시 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 카메라가 움직이는 경우에도 차영상 정보를 이용하여 실제 이동하는 목표물을 포함하는 최소 사각형을 정확하게 찾는 방법을 제안한다. 전역 움직임 보상을 위해서 움직임 계수를 구할 때, 오류 벡터로 인해서 전역 움직임 계수를 잘못 추정하게 되면 이동 목표물의 검출에 실패하는 결과를 낳는다. 이러한 문제점으로 인하여 여기에서는 배경 영상의 신뢰성 있는 움직임 벡터를 선별하여 보다 정확한 전역 보상이 이루어지는 알고리즘을 제안하여, 결과적으로 정확한 이동 목표물의 위치를 얻는 방법에 대해서 기술하고 있다. 제안된 기법으로 다양한 영상에 적용한 결과, 배경을 효과적으로 제거하고 목표물의 위치를 대체로 정확하게 찾을 수 있다는 것을 보여 주었다. 특히 움직이는 카메라에서 얻은 영상에 대해서는 기존의 방법보다 매우 우수한 결과를 얻는다는 것을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제5권8호
• /
• pp.1423-1443
• /
• 2011

Background compensation plays an important role in detecting and isolating object motion in visual tracking. Here, we propose a Genetic Hough Transform, which combines the Hough Transform and Genetic Algorithm, as a method for eliminating background motion. Our method can handle cases in which the background may contain only a few, if any, feature points. These points can be used to estimate the motion between two successive frames. In addition to dealing with featureless backgrounds, our method can successfully handle motion blur. Experimental comparisons of the results obtained using the proposed method with other methods show that the proposed approach yields a satisfactory estimate of background motion.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권3호
• /
• pp.353-361
• /
• 2016

폐암 환자의 영상유도 방사선 치료의 경우 환자의 호흡 및 심장박동에 따라 종양의 움직임이 변화할 수 있으므로 치료 시 종양의 움직임을 추적하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 치료계획용 4D MDCT 영상과 치료 시 획득한 4D CBCT 영상의 3차원 영상 정보를 기반으로 종양 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 첫째, 효율적으로 치료 시 종양의 움직임을 추적하기 위해 치료계획용 4D MDCT 영상에서 획득한 종양 움직임 모델을 통해 종양의 전역적 움직임을 예측한다. 둘째, 종양 움직임 추적의 정확성을 높이기 위해 4D CBCT 영상에서 종양 주변의 구조적 정보를 이용해 세부적 움직임을 보정하여 종양의 지역적 움직임을 예측한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 디지털 팬텀을 이용해 실험한 결과, 지역적 움직임을 고려했을 때 전역적 움직임만 보정한 경우보다 종양 위치화 오류가 45% 감소하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제2권4호
• /
• pp.189-196
• /
• 2013

This paper presents a two-stage approach to detect pedestrians in video sequences taken from a moving vehicle. The first stage is a preprocessing step, in which potential pedestrians are hypothesized. During the preprocessing step, a difference image is constructed using a global motion estimation, vertical and horizontal edge maps are extracted, and the color difference between the road and pedestrians are determined to create candidate regions where pedestrians may be present. The candidate regions are refined further using the vertical edge symmetry features of the pedestrians' legs. In the next stage, each hypothesis is verified using the integral channel features and an AdaBoost classifier. In this stage, a decision is made as to whether or not each candidate region contains a pedestrian. The proposed algorithm was tested on a range of dataset images and showed good performance.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.356-364
• /
• 2000

블록정합에 기초한 고속 움직임 추정 알고리듬은 탐색점의 수를 줄이기 위해 정해진 탐색패턴을 사용하며, 평균절대 오차 공간에서 오차는 전역 최소해 (global minimum)에 근접할수록 단조 감소한다는 가정을 바탕으로 하고 있다. 따라서, 탐색영역 내에 여러 최소점이 있는 다중 모달(multimodal) 해공간에서는 국소 최소해(local minima)에 고립될 가능성이 크며, 전역 최소해를 얻는 것은 초기 탐색점에 크게 의존한다. 이러한 현상은 서로 다른 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 더욱 부각된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시공간적으로 인접한 블록의 움직임 정보에 기초하여 탐색영역 내에 탐색 후보영역들을 정의하고, 국소 최소해로의 고립 가능성을 줄이기 위해 여러 후보영역들에 대한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다 또한, 다중 국소 탐색 법에서는 전체 후보영역들의 탐색으로 인한 부가적인 계산량을 줄이기 위해 탐색점 맵 상에 후보영역들을 표시하고 후보영역에 대한 중복탐색을 배제한다. 모의실험 결과 제안한 방법은 다른 경사법에 의한 결과보다 특히, 움직임 경계에서의 탐색에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서는 탐색점의 수를 증가시키지 않는 범위 내에서 전역 탐색법(full search : FS)에 의한 결과와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.