히스토그램 프로젝션을 이용한 움직이는 카메라로 부터의 이동물체 추적 알고리즘

설성욱,이희봉,김효성,남기곤,이철헌 한국융합신호처리학회 2001 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.2 No.4

본 논문에서는 히스트로그램 백 프로제션(HBP: histogram back projection); 히스트로그램 인터섹션(HI:histogram intersection )그리고 XY-프로젝션(XY-projectipn)을 이용하여 움직이는 카메라로부터 이동 물체를 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 히스토그램 백 프로젝션을 이용하여 물체를 분할하고 히스토그램 인터섹션과 XY-프로젝션을 사용하여 추적물체를 정합하고 추출하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 방법이 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 물체를 분할하고 정합하여 큰 오차 없이 추적함을 보였다. In this paper, we propose an algorithm for moving object tracking from moving camera using histogram back program intersection(HI) and XY-projection The proposed method segments objects using histogram back projection, matches tracing objects using histogram intersection and extracts them using XY- projection. Through the simulation this paper shows that the proposed method segments. matches and tracks objects without significant error image sequences obtained by moving camera.

질감 정보를 활용한 신뢰성이 향상된 관심영역 검출 방법

염승환(Seung-Hwan Yeom),강대성(Dae-Seong Kang) 한국정보기술학회 2014 Proceedings of KIIT Conference Vol.2014 No.5

본 논문은 관심영역의 검출에 있어 질감 정보를 활용한 신뢰성 향상을 목표로 한다. 총 네 단계의 색 공간기반으로 간단하게 제작된 산불 감지 시스템으로 실험 하였으며 내용은 다음과 같다. 첫 번째 단계로 전처리를 위한 가우시안 블러링 두 번째로 HSV 색 공간 적용 세 번째로 직관적인 결과를 위한 적응 임계값을 사용하였으며 마지막으로 영역 검출을 위한 라벨링을 사용하였고 실험을 통해 시스템의 유효성을 확인하였다. 하지만 예외적인 상황에서 영역 검출에 대한 신뢰성을 잃어버리는 문제가 발견되어 이 문제를 해결하기 위해 이미지와 영상 정보 분석에 사용되는 히스토그램을 사용한 패치 기반 역투영 방법을 이용하여 얻을 수 있는 질감 정보를 활용하였다 실험을 통해 예외적인 상황에서의 신뢰성 유지 및 향상된 관심영역 검출 방법을 증명한다. In this paper, A region of interest in the detection aim improving the reliability using by texture information. The color space consist of four steps and briefly do experience about fire detection systems. Following this. As a first step, a Gaussian blur for the preprocessing and the second step is applied HSV color space. Thirdly, the adaptive threshold were used for intuitive results. Finally, labeling was used for the detected region. Experiment confirmed the validity of the system. However, the reliability of the detection area was lost in exceptional circumstances. To solve this problem, an image analysis and image information used for histogram-based back-projection method using a patch can be obtained by using texture information was utilized. In exceptional circumstances the experiment maintenance and improved reliability of the detection method proves to be a region of interest.

윤곽선 정보를 이용한 동영상에서의 객체 추출

김재광(Jaekwang Kim),이재호(Jaeho Lee),김창익(Changick Kim) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.48 No.1

본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘을 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프레임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한, 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며, 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다. In this paper, we present a method for extracting video objects efficiently by using the modified graph cut algorithm based on contour information. First, we extract objects at the first frame by an automatic object extraction algorithm or the user interaction. To estimate the objects' contours at the current frame, motion information of objects' contour in the previous frame is analyzed. Block-based histogram back-projection is conducted along the estimated contour point. Each color model of objects and background can be generated from back-projection images. The probabilities of links between neighboring pixels are decided by the logarithmic based distance transform map obtained from the estimated contour image. Energy of the graph is defined by predefined color models and logarithmic distance transform map. Finally, the object is extracted by minimizing the energy. Experimental results of various test images show that our algorithm works more accurately than other methods.

객체 기반 영상 분류를 위한 히스토그램 역투영을 이용한 클래스 샘플 추출 기법에 관한 연구

예철수 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.2

고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.

기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템에 관한 연구

안명수,강대성 한국정보기술학회 2014 한국정보기술학회논문지 Vol. No.

The forest fires and weather conditions have a close relationship. The meteorological factors which make impact on forest fire are relative humidity, temperature, wind speed, precipitation and so on. In this paper, we proposed an effective fire monitoring system by utilizing the meteorological information and image information. First, the sample of forest fire image converted from RGB color space to HSI color space, and a H-S histogram model generated by color characteristics of forest fire. And that, for the input image, H-S histogram patch applied to detect the forest fire based on histogram back-projection method. Then, we can aware the weather environment of location of forest fire occurred by analyzing the temperature and humidity data, wind direction and speed data collected from meteorological observation instruments. And it can be used as useful information to predict the direction and magnitude of forest fire for possible expansion. Through the experimentation, we evaluated the performance of meteorological observation instruments, and confirmed the effectiveness of fire detection algorithm. 산불과 기상은 밀접한 관계를 가지고 있다. 산불에 영향을 주는 기상인자는 상대습도, 온도, 풍속, 강수량 등이 있다. 본 논문에서는 산불에 영향을 주는 기상정보와 영상정보를 활용하여 효율적으로 산불을 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 먼저 RGB기반 샘플 산불 영상을 HSI 색상공간으로 변환시키고, 산불색상 특징을 기반으로 H-S 히스토그램 모델을 생성한다. 그리고 입력된 영상에서 H-S 히스토그램 패치를 적용하여 히스토그램 역투영 기법으로 산불 영역을 검출한다. 또한 기상관측 센서 모듈에서 관측된 온·습도, 풍향, 풍속 데이터를 분석하여 산불이 발생한 지역의 기상환경을 파악할 수 있으며, 산불이 확장할 수 있는 방향과 규모를 예측하는데 활용할 수 있다. 실험을 통해 기상관측기기의 성능과 산불 검출 알고리즘의 효율성을 확인하였다.

Spatial color histogram based center voting method for subsequent object tracking and segmentation

Suryanto,Kim, D.H.,Kim, H.K.,Ko, S.J. Butterworths ; Elsevier Science Ltd 2011 Image and vision computing Vol.29 No.12

In this paper, we introduce an algorithm for object tracking in video sequences. In order to represent the object to be tracked, we propose a new spatial color histogram model which encodes both the color distribution and spatial information. Using this spatial color histogram model, a voting method based on the generalized Hough transform is employed to estimate the object location from frame to frame. The proposed voting based method, called the center voting method, requests every pixel near the previous object center to cast a vote for locating the new object center in the new frame. Once the location of the object is obtained, the back projection method is used to segment the object from the background. Experiment results show successful tracking of the object even when the object being tracked changes in size and shares similar color with the background.

A Simplified Forest Fire Detection System and Improved Area Detection Method for Handling Exception

Seung-Hwan Yeom,Hye-Youn Lim,Dae-Seong Kang 보안공학연구지원센터 2014 International Journal of Multimedia and Ubiquitous Vol.9 No.7

피드백과 박스 보정을 이용한 Particle Filtering 객체추적 방법론

안정호 통신위성ㆍ우주산업연구회 2013 한국위성정보통신학회논문지 Vol.8 No.1

최근 주목을 받고 있는 Particle Filtering은 실제 객체 추적에서 발생하는 비선형, 비 가우시안 분포를 가지는 상태 벡터의 사후확률 을 추정하기 위한 Monte Carlo 시뮬레이션에 기반을 둔 추적 방법론이다. 우리는 본 논문에서 Particle Filtering을 이용한 객체 추적 성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째는 확률이 가장 낮은 샘플을 이전 프레임의 추정된 상태 벡터로 대치하 는 피드백 방법론이고, 두 번째는 객체 확률 분포를 추정된 객체 후보영역에 역투영하여 신뢰구간을 구함으로써 추적 박스의 정확도 를 향상시키는 방법이다. 또한, 실험을 통해 구한 추적 샘플의 진화 방정식을 제시하였다. 우리는 다양한 상황이 설정된 실험 데이터 셋을 구성하여 실험을 실시하여 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다.

자동 비행 소형 무인 회전익항공기의 영상정보를 이용한 지상 이동물체 추적 연구

강태화(Taehwa Kang),백광열(Kwangyul Baek),목성훈(Sunghoon Mok),이원석(Wonsuk Lee),이동진(Dongjin Lee),임승한(Seunghan Lim),방효충(Hyochoong Bang) 한국항공우주학회 2010 韓國航空宇宙學會誌 Vol.38 No.5

본 논문에서는 소형 무인항공기에 영상 획득용 카메라를 장착하여 지상의 이동물체를 자동으로 추적하고 지상으로 영상정보를 지속적으로 전송하는 기술 및 관련 이론에 대한 연구를 다루고 있다. 본 연구에 사용된 회전익 무인항공기에는 소형·고성능의 영상획득 장치와 지상표적에 대한 식별·지향·자동추적 알고리즘이 탑재되었고 더욱 안정된 영상추적을 위해 영상 안정화 기법을 추가적으로 적용하였다. 최종적으로 모든 연구내용에 대해 비행시험을 수행하여 그 성능을 검증하였다. This paper presents an autonomous target tracking approach and technique for transmitting ground control station image periodically for an unmanned aerial vehicle using onboard gimbaled(pan-tilt) camera system. The miniature rotary UAV which was used in this study has a small, high-performance camera, improved target acquisition technique, and autonomous target tracking algorithm. Also in order to stabilize real-time image sequences, image stabilization algorithm was adopted. Finally the target tracking performance was verified through a real flight test.