• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.428-435
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• 2017

In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권1호
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• pp.130-140
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• 1998

This paper presents a method to estimate subpixel accuracy motion vectors using a mathermatical model withoug interpolation. the proposed method decides the coefficients of mathematical model, which represents the motion vector which is achieved by full search. And then the proposed method estimates subpixel accuracy motion vector from achieved mathematical model. Step by step mathematical models such as type 1, type 2, type 3, modified bype 2, modified type 3, and Partial Interpolation type 3 are presented. In type 1, quadratic polynomial, which has 9 unknown coefficients and models the 3by 3 pixel plane, is used to get the subpixel accuracy motion vectors by inverse matrix solution. In type 2 and 3, each quadratic polynomial which is simplified from type 1 has 5 and 6 unknown coefficients and is used by least square solution. Modified type 2 and modified type 3 are enhanced models by weighting only 5 pixels out of 9. P.I. type 3 is more accurate method by partial interpolation around subpixel which isachieved by type 3. LThese simulation results show that the more delicate model has the better performance and modified models which are simplified have excellent performance with reduced computational complexity.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.149-156
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• 2008

애니메이션 영상에서 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 특성과 움직임 벡터의 중심 분포 특성을 이용하는 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위해서 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 장면전환 검출 방식들 보다 재요청 측면에서 더 좋은 성능을 나타내었으며, 제안된 방법은 빠르고 정확하며 저장 공간을 적게 사용하는 장점을 가진다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.408-412
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• 2009

In this paper, a new efficient algorithm for global motion estimation is proposed. This algorithm uses a previous 4-parameter model based global motion estimation algorithm and M-estimator for improving the accuracy and robustness of the estimate. The first algorithm uses the block based motion vector fields and which generates a coarse global motion parameters. And second algorithm is M-estimator technique for getting precise global motion parameters. This technique does not increase the computational complexity significantly, while providing good results in terms of estimation accuracy. In this work, an initial estimation for the global motion parameters is obtained using simple 4-parameter global motion estimation approach. The parameters are then refined using M-estimator technique. This combined algorithm shows significant reduction in mean compensation error and shows performance improvement over simple 4-parameter global motion estimation approach.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.275-280
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• 2004

본 논문에서는 움직임 벡터(motion vector)를 추정하는 새로운 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드 알고리즘의 움직임 추정 정확도를 유지하면서 연산량을 감소시키기 위하여 Efficient Multilevel Successive Elimination Algorithm의 diamond mesh기법을 개선한 후, 탐색점에서의 MAD추정기법을 적용하여 블록 합 피라미드 알고리즘에 적용한 것이다. 실험을 통하여 제안된 기법이 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2343-2352
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• 2015

본 논문에서는 U-시차 지도(U-disparity map)와 정방향-역방향 에러 제거를 통하여 자동차 환경에서의 새로운 모션 필드 예측기법을 제안한다. 일반적으로 자동차에 장착된 카메라로 획득된 영상에서는 자동차의 움직임에 따라 모션 벡터가 발생하게 된다. 그러나 이러한 모션 벡터는 주변 환경에 영향을 받기 때문에 정확도가 떨어진다. 특히 도로면에서는 인접한 화소값이 유사하기 때문에 정확한 모션 벡터의 추출이 어렵다. 따라서 제안하는 기법에서는 U-시차 지도를 이용하여 도로면을 제거하고 나머지 부분에 대하여 옵티컬 플로우(optical flow)를 수행한다. 또한 모션 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 정방향-역방향 에러 제거 방법을 활용한다. 최종적으로 획득한 모션 벡터에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)을 적용하여 차량의 움직임을 예측하고 모션 필드를 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.156-162
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• 2022

This study estimates the relative position between body segments using segment orientation and segment-to-joint center (S2J) vectors. In many wearable motion tracking technologies, the S2J vector is treated as a constant based on the assumption that rigid body segments are connected by a mechanical ball joint. However, human body segments are deformable non-rigid bodies, and they are connected via ligaments and tendons; therefore, the S2J vector should be determined as a time-varying vector, instead of a constant. In this regard, our previous study (2021) proposed a method for determining the time-varying S2J vector from the learning dataset using a regression method. Because that method uses a deformation-related variable to consider the deformation of S2J vectors, the optimal variable must be determined in terms of estimation accuracy by motion and segment. In this study, we investigated the effects of deformation-related variables on the estimation accuracy of the relative position. The experimental results showed that the estimation accuracy was the highest when the flexion and adduction angles of the shoulder and the flexion angles of the shoulder and elbow were selected as deformation-related variables for the sternum-to-upper arm and upper arm-to-forearm, respectively. Furthermore, the case with multiple deformation-related variables was superior by an average of 2.19 mm compared to the case with a single variable.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권2호
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• pp.20-28
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• 2003

최근 들어 ASIC(Application Specific IC)이나 소형 시스템에서 사용할 수 있는 더 빠르고 정확한 움직임 벡터 예측방법이 요구되고 있다. 전역탐색(Full Search: FS) 방법은 탐색영역의 모든 화소들을 탐색하여 움직임 벡터를 예측하는 방법으로 화질과 PSNR은 좋지만 반면에 많은 계산량이 요구된다. 기존의 고속 알고리즘들은 탐색 회수를 제한함으로써 계산량을 줄였기 때문에 움직임 벡터 예측의 정확도가 낮고, 움직임 보상시 SAD(Sum of Absolute Difference) 값이 높아지는 것을 감수해야한다. 본 논문에서는 영상에서의 현재 블록과 주변 블록과의 공간적인 상관도를 고려하여 예측된 움직임 벡터 (Predicted Motion Vector: PMV)를 이용하는 고속 움직임 탐색 방법을 제안한다. PMV 방법은 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 기존 방법들 보다 명확하고 간결하게 탐색을 수행할 수 있다. PMV 방법이 대표적인 기존 방법인 Nearest-Neighbors Search(NNS) 방법보다 속도 및 정확도 면에서 성능이 양호함을 대표적인 실험 시퀀스를 통하여 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.9-12
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• 2002

In this Paper, we propose an efficient de-interlacing algorithm using temporal and spatial domain information. In the proposed scheme, motion estimation is performed same parity fields, i.e., if current field is even field, reference fields are previous even field and forward even field. And then motion vector refinement is performed to improve the accuracy of motion vectors. In the interpolating step, we use median filter to reduce the interpolation error caused by incorrect motion vector. Simulations conducted for various video sequences have shown the efficiency of the proposed interpolator with significant improvement over previous methods in terms of both PSNR and perceived image quality.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.87-95
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• 2002

반화소 단위 움직임 추정(half pixel accuracy motion estimation, HPAME)과 블록 분류(block classification)를 이용한 계층적 고속 움직임 추정 알고리듬을 제안하였다 제안한 알고리듬은 기존의 MRME(multi-resolution motion estimation)알고리듬보다 우수한 화질을 유지하면서 계산량 및 비트량을 크게 줄일 수 있는 장점을 갖는다. 제안한 알고리듬에서는 다해상도 영상에 대한 움직임 추정 시 고주파 부대역의 움직임 추정에 기준 움직임으로 사용되는 기저대역의 움직임 벡터를 정확하게 추정하기 위하여 HPAME을 행한다. 그리고 고주파 부대역에서는 기저대역에서의 HPAME로 인한 계산량 및 비트량의 증가를 보상하기 위하여 움직임 추정이 필요한 블록들에 대하여서만 선별적으로 미소 움직임을 추정한다. 이때 고주파 부대역에서의 미소 움직임 추정의 수행 여부는 대응되는 기저대역 블록의 움직임 벡터 특성과 블록 분류에 따른 클래스 정보를 이용하여 결정한다 제안한 알고리듬의 성능은 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 확인하였다.