Journal of Satellite, Information and Communications
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v.9
no.4
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pp.1-6
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2014
Color image processing based on smoke detection is suitable detecting target to early detection of fire smoke. A method for detecting the smoke is processed in the pre-processing movement and color. And Next, characteristics of smoke such as diffusion, texture, shape, and directionality are used to post-processing. In this paper, propose the detection method of density distribution characteristic in characteristics of smoke. the generate a candidate regions by color thresholding image in Detecting the movement of smoke to the 10Frame interval and accumulated while 1second image. then check whether the pattern of the smoke by candidate regions to applying OBTP(Object Block Ternary Pattern). every processing is Block-based processing, moving detection is decided the candidate regions of the moving object by applying an adaptive threshold to frame difference image. The decided candidate region accumulates one second and apply the threshold condition of the smoke color. make the ternary pattern compare the center block value with block value of 16 position in each candidate region of the smoke, and determine the smoke by compare the candidate ternary pattern and smoke ternary pattern.
Liquid crystal displays (LCDs) have slow responses, so motion blurs are often perceived in fast moving scenes. To reduce this motion blur, we propose a novel method of robust motion compensated frame interpolation (MCFI) based on bidirectional motion estimation (BME) and weight-overlapped block motion compensation (WOBMC) with variable block sizes. In most MCFI methods, a static block size is used, so some block artefacts and motion blurs are observed. However, the proposed method adjusts motion block sizes and search ranges by comparing matching scores, so the precise motion vectors can be estimated in accordance with motions. In the MCFI, overlapping ranges for WOBMC are also determined by adjusted block sizes, so the accurate MCFI can be performed. In the experimental results, the proposed method strongly reduced motion blurs arisen from large motions, and yielded interpolated images with high visual performance and peak signal-to-noise ratio (PSNR).
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.4
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pp.495-502
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2003
This paper focuses on the implementation of an efficient tracking method of a moving object using optimal representative blocks by way of a pan-tilt camera. The key idea is derived from the fact that when the image size of a moving object is shrunk in an image frame according to the distance between the mobile robot camera and the object in motion, the tracking performance of a moving object can be improved by reducing the size of representative blocks according to the object image size. Motion estimations using Edge Detection (ED) and Block-Matching Algorithm (BMA) are regularly employed to track objects by vision sensors. However, these methods often neglect the real-time vision data since these schemes suffer from heavy computational load. In this paper, a representative block able to significantly reduce the amount of data to be computed, is defined and optimized by changing the size of representative blocks according to the size of the object in the image frame in order to improve tracking performance. The proposed algorithm is verified experimentally by using a two degree-of- freedom active camera mounted on a mobile robot.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.4
no.3
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pp.126-133
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2003
This paper is related to a morphological segmentation method for extracting the moving object in video sequence using global motion compensation and two-dimensional spatio-temporal entropic thresholding. First, global motion compensation is performed with camera panning vector estimated in the hierarchical pyramid structure constructed by wavelet transform. Secondly, the regions with high possibility to include the moving object between two consecutive frames are extracted block by block from the global motion compensated image using two-dimensional spatio-temporal entropic thresholding. Afterwards, the LUT classifying each block into one among changed block, uncertain block, stationary block according to the results classified by two-dimensional spatio-temporal entropic thresholding is made out. Next, by adaptively selecting the initial search layer and the search range referring to the LUT, the proposed HBMA can effectively carry out fast motion estimation and extract object-included region in the hierarchical pyramid structure. Finally, after we define the thresholded gradient image in the object-included region, and apply the morphological segmentation method to the object-included region pixel by pixel and extract the moving object included in video sequence. As shown in the results of computer simulation, the proposed method provides relatively good segmentation results for moving object and specially comes up with reasonable segmentation results in the edge areas with lower contrast.
Side information generation techniques play a great role in determining the overall performance of the DVC (Distributed Video Coding) coding system. Most conventional techniques for side information generation are mainly based on the block matching algorithm with symmetric motion estimation between the previously reconstructed key frames. But, these techniques tend to show mismatches between the motion vectors and the real placements of moving objects. So these techniques need to be modified so as to search well the real placements of moving objects. To overcome this problem, this paper proposes a block-centered symmetric motion estimation technique which uses the same coordinates with the given block. Through computer simulations, it is shown that the proposed algorithm outperforms the conventional schemes in the objective quality.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.3
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pp.694-701
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2004
In this paper, we proposed a feature-based tracking system that traces moving objects with a pan-tilt camera after separating the global motion of an active camera and the local motion of moving objects. The tracking system traces only the local motion of the comer features in the foreground objects by finding the block motions between two consecutive frames using a block-based motion estimation and eliminating the global motion from the block motions. For the robust estimation of the camera motion using only the background motion, we suggest a dominant motion extraction to classify the background motions from the block motions. We also propose an efficient clustering algorithm based on the attributes of motion trajectories of corner features to remove the motions of noise objects from the separated local motion. The proposed tracking system has demonstrated good performance for several test video sequences.
In this paper, we propose a real tine moving object tracking system based on block-based image processing technique and human visual processing. The system has two nun features. First, to take advantage of the merit of the biological mechanism of human retina, the system has two cameras, a CCD(Charge-Coupled Device) camera equipped with wide angle lens for more wide scope vision and a Pan-Tilt-Zoon tamers. Second, the system divides the input image into a numbers of blocks and processes coarsely to reduce the rate of tracking error and the processing time. Tn an experiment, the system showed satisfactory performances coping with almost every noisy image, detecting moving objects very int and controlling the Pan-Tilt-Zoom camera precisely.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.5
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pp.55-63
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2011
This paper describes new moving target detection technique combining two algorithms to detect targets and reject clutters in video frame images for surveillance system: One obtains the region of moving target using phase correlation method using $N{\times}M$ sub-block images in frequency domain. The other uses adaptive threshold using learning weight for extracting target candidates in subtracted image. The block region with moving target can be obtained using the characteristics that the highest value of phase correlation depends on the movement of largest image in block. This technique can be used in camera motion environment calculating and compensating camera movement using FFT phase correlation between input video frame images. The experimental results show that the proposed algorithm accurately detects target(s) with a low false alarm rate in variety environment using the receiver operating characteristics (ROC) curve.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.4
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pp.102-107
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2002
Compression coding based on block coding has been applied in image and video compression standard. But there is no block effect measurement due to block based image coding. In this paper, we propose a objective block effects measurement to reconstructed image using subblock DCT coding. Experimental results show that the block effects measures given by the suggested method agree well with the subjective ranking. This new objective measurement is simple and effective in measuring the block effect in the reconstructed image.
In a ship block logistics application, acquisition of locations is required in order to identify location of the ship blocks. A Smart device equipped with a GPS sensor can be used as a mobile client for a ship block logistics application. However the precision of GPS components on a commercial smart device is not high enough. Therefore, using the GPS for localization may produce significant positioning errors in a ship block logistics system. This paper proposes a method to reduce errors in measuring locations using a smart device. Based on the knowledge of how the location information is used in a ship block logistics application, and the predictability of the client's moving line based on geographical layout of a shipyard area, our proposed technique enables a better prediction of the ship blocks location. Performance evaluation shows that the proposed technique can significantly reduce the positional error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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