• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.199-205
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• 2011

This paper presents an algorithm capable of detecting free space for the autonomous vehicle navigation. The algorithm consists of two main steps: 1) estimation of longitudinal profile of road, 2) detection of free space. The estimation of longitudinal profile of road is detection of v-line in v-disparity image which is corresponded to road slope, using v-disparity image and hough transform, Dijkstra algorithm. To detect free space, we detect u-line in u-disparity image which is a boundary line between free space and obstacle's region, using u-disparity image and dynamic programming. Free space is decided by detected v-line and u-line. The proposed algorithm is proven to be successful through experiments under various traffic scenarios.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.252-255
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• 2020

Unsupervised deep learning methods have shown impressive results for the challenging monocular depth estimation task, a field of study that has gained attention in recent years. A common approach for this task is to train a deep convolutional neural network (DCNN) via an image synthesis sub-task, where additional views are utilized during training to minimize a photometric reconstruction error. Previous unsupervised depth estimation networks are trained within a fixed depth estimation range, irrespective of its possible range for a given image, leading to suboptimal estimates. To overcome this suboptimal limitation, we first propose an unsupervised adaptive depth estimation method guided by minimum and maximum (min-max) depth priors for a given input image. The incorporation of min-max depth priors can drastically reduce the depth estimation complexity and produce depth estimates with higher accuracy. Moreover, we propose a novel network architecture for adaptive depth estimation, called the AdaMM-DepthNet, which adopts the min-max depth estimation in its front side. Intensive experimental results demonstrate that the adaptive depth estimation can significantly boost up the accuracy with a fewer number of parameters over the conventional approaches with a fixed minimum and maximum depth range.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.372-374
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• 2003

The optical flow theory can be utilized for automatically tracking and positioning homologous points in digital video (DV) image sequences. In this paper, the Lucas-Kanade optical flow estimation (LKOFE) method and the normalized cross-correlation (NCC) method are compared and analyzed using the DV image sequences acquired by our SONY DCRPC115 DV camera. Thus, an improved optical flow estimation procedure, called 'Iterated Optical Flow Estimation (IOFE)', is presented. Our test results show that the trackable range of 3${\sim}$4 pixels in the LKOFE procedure can be apparently enlarged to 30 pixels in the IOFE.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.35-38
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• 2000

The method of Content-based Triangular Mesh Image representation in moving pictures makes better performance in prediction error ratio and visual efficiency than that of classical block matching. Specially if background and objects can be separated from image, the objects are designed by Irregular mesh. In this case this irregular mesh design has an advantage of increasing video coding efficiency. This paper presents the techniques of mesh generation, motion estimation using these mesh, uses image warping transform such as Affine transform for image reconstruction, and evaluates the content based mesh design through computer simulation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권8호
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• pp.2749-2763
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• 2021

The desirable result of infrared (IR) and visible (VIS) image fusion should have textural details from VIS images and salient targets from IR images. However, detail information in the dark regions of VIS image has low contrast and blurry edges, resulting in performance degradation in image fusion. To resolve the troubles of fuzzy details in dark regions of VIS image fusion, we have proposed a method of reflectance estimation for IR and VIS image fusion. In order to maintain and enhance details in these dark regions, dark region approximation (DRA) is proposed to optimize the Retinex model. With the improved Retinex model based on DRA, quasi-Newton method is adopted to estimate the reflectance of a VIS image. The final fusion outcome is obtained by fusing the DRA-based reflectance of VIS image with IR image. Our method could simultaneously retain the low visibility details in VIS images and the high contrast targets in IR images. Experiment statistic shows that compared to some advanced approaches, the proposed method has superiority on detail preservation and visual quality.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.1-8
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• 2006

본 논문은 다중 참조영상(multiple reference image)에 적용 가능한 새로운 고속 전역탐색 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 비트율을 고려한 연속제거알고리즘(rate constrained successive elimination algorithm: RSEA)을 다중 참조영상에 확대 적용하는 방법이다. 첫 번째 참조영상에 대한 움직임 추정의 계산량에 비해 그 이후 참조영상에 대한 움직임 추정의 계산량이 적어질 수 있음을 보일 것이다. 계산량 감축을 위해, 본 논문에서 최적 움직임 벡터의 후보 블록의 개수를 감소시킬 수 있는 새로운 조건을 소개한다. 실험 결과을 통해 제안된 방법이 기존의 RSEA과 동일한 움직임 추정오차를 가지면서도 계산량을 감소시킴을 보일 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.153-155
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• 2004

This paper proposes a real-time approach on the rotational motion estimation and correction for the roll stabilization of the sight system. This method first estimates a rotation center by the least-mean square algorithm based on the motion vectors of some feature points. And, then, a rotation angle is searched for a best matching block between a reference block image and seccessive input images using MPC(maximum pixel count) matching criterion. Finally, motion correction is performed by the bilinear interpolation technique. Various computer simulations show that the estimation performance is good and the proposed algorithm is a real-time implementable one to the TMS320C6415(500MHz) DSP.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.21-29
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• 2020

This paper presents an effective single image haze removal using edge-preserving and adaptive transmission estimation to enhance the visibility of outdoor images vulnerable to weather and environmental conditions with computational complexity reduction. The conventional methods involve the time-consuming refinement process. The proposed transmission estimation however does not require the refinement, since it preserves the edges effectively, which selects one between the pixel-based dark channel and the patch-based dark channel in the vicinity of edges. Moreover, we propose an adaptive transmission estimation to improve the visual quality particularly in bright areas like sky. Experimental results with various hazy images represent that the proposed method is superior to the conventional methods in both subjective visual quality and computational complexity. The proposed method can be adopted to compose a haze removal module for realtime devices such as mobile devices, digital cameras, autonomous vehicles, and so on as well as PCs that have enough processing resources.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.56-65
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• 2009

스테레오 영상은 단일 영상과는 달리 오른쪽과 왼쪽, 2개의 영상으로 구성되어 있기 때문에 단일 영상에 비하여 더욱 많은 데이터량을 가지게 된다. 따라서 이를 효율적으로 처리하기 위한 영상 압축 기술이 필요하게 되었고, 이를 위해 DPCM기반의 예측 부호화 압축 기술을 대부분의 비디오 압축 표준에서 사용한다. 예측 부호화 기술의 구현을 위해 움직임 추정 및 변이 추정이 필요한데 이를 수행하는 알고리즘으로 여러 가지 비디오 코딩 표준들에서 블록 정합 알고리즘을 사용한다. 블록 정합 알고리즘 중 완전탐색 알고리즘은 기준 블록을 탐색영역 안에 존재하는 모든 블록과 비교하여 최적의 블록을 찾아낸다. 이 알고리즘은 최적의 블록을 찾을 수 있어 효율은 좋으나 많은 연산량이 단점이 된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 움직임 벡터 정보와 전 프레임의 변이벡터 정보를 이용하여 고속으로 현재 프레임의 변이 벡터를 추정할 수 있는 방안을 제시한다. 변이 벡터 추정시 전역 변이 벡터를 사용하여 탐색 영역을 줄이고, 전 프레임들 사이에서 구한 변이 벡터 정보를 재사용하면서 움직임 벡터 정보를 이용하여 탐색 위치를 제한함으로 연산량을 줄여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 하였다. 실험결과 제안 알고리즘은 움직임이 많은 복잡 영상 보다는 움직임이 적은 단순 영상에서의 성능이 훨씬 뛰어났으며, 움직임이 적은 단순 영상에서의 변이 벡터 추정 시에 약간의 residual 증가는 있지만 빠른 처리 속도를 제공하여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.23-31
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• 2012

본 논문은 움직임이 큰 저해상도 영상을 초고해상도 영상으로 복원하는 움직임 추정기반의 초고해상도 알고리즘을 제안한다. 일반적인 실험영상에 비해 실제 사용되는 움직임이 큰 영상은 부화소 움직임을 찾기가 어렵다. 또한 일반 움직임 추정기법을 이용한 참조이미지와 후보이미지를 찾기 위해서는 매우 높은 계산 복잡도를 가지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 2차원적 움직임 추정기법을 이용하여 제안한 임계값을 기준으로 등록 조건을 만족하는 참조이미지를 결정하고, 후보 이미지들 사이의 최소 가중치를 가진 최적의 후보 이미지들을 찾아 초고해상도 복원과정을 진행하는 새로운 영상 등록 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과에 따르면, 제안한 기법은 평균 PSNR이 31.89dB로 전통적인 초고해상도 기법보다 높은 PSNR을 보이며 계산 복잡도도 향상되는 결과가 나타났다.