컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구

문성룡(Sung Ryong Moon),신성(Seong Shin) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.47 No.3

본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, ‘서다, 걷다, 눕다, 앉다’의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다. This paper is a study on implementation of intelligent image surveillance system using context information and supplements temporal-spatial constraint, the weak point in which it is hard to process it in real time. In this paper, we propose scene analysis algorithm which can be processed in real time in various environments at low resolution video(320*240) comprised of 30 frames per second. The proposed algorithm gets rid of background and meaningless frame among continuous frames. And, this paper uses wavelet transform and edge histogram to detect shot boundary. Next, representative key-frame in shot boundary is selected by key-frame selection parameter and edge histogram, mathematical morphology are used to detect only motion region. We define each four basic contexts in accordance with angles of feature points by applying vertical and horizontal ratio for the motion region of detected object. These are standing, laying, seating and walking. Finally, we carry out scene analysis by defining simple context model composed with general context and emergency context through estimating each context's connection status and configure a system in order to check real time processing possibility. The proposed system shows the performance of 92.5% in terms of recognition rate for a video of low resolution and processing speed is 0.74 second in average per frame, so that we can check real time processing is possible.

효율적인 영상처리를 위한 8방향 컴플렉스 웨이브렛 변환에 관한 연구

신성,문성룡,Shin, Seong,Moon, Sung Ryong 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.49 No.11

본 논문은 효율적인 영상처리를 위해 방향성 정보를 개선한 이중 트리 컴플렉스 웨이브렛에 관한 연구이다. 이중 트리 컴플렉스 웨이브렛 변환은 이동 불변 성질을 만족하며, 기존 이산 웨이브렛 보다 많은 6개의 방향성 정보를 포함한다. 하지만 간판, 건물과 같은 구조물의 경우 수평 수직 방향 에지 성분들이 많이 포함되어 있어서 6개의 방향성 부대역으로만 영상의 고주파 성분을 모두 표현하기에는 부족하다. 따라서 기존 이중 트리 컴플렉스 웨이브렛 변환의 6개 방향성 부대역 외에 수직 수평($0^{\circ}$, $90^{\circ}$) 부대역을 생성함으로써 우수한 고주파 분리 특성을 갖는 8방향 컴플렉스 웨이브렛 변환 방법을 제안한다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 다양한 방향성 성분 부대역 생성이 가능하며, 대표적 응용분야인 잡음제거에 활용해 봄으로써 성능을 평가한다. This paper is a study on Dual Tree Complex Wavelet Transform, which improved directional information for efficient image processing. Dual Tree Complex Wavelet Transform satisfies characteristics of shift invariance, and includes 6 directional information, which is more than previous Discrete Wavelet Transform. However, in images of buildings, there are many horizontal and vertical edge components. Therefore, all the high-frequency components of image are not expressed by 6 directional information subbands. This paper proposes 8-directional Complex Wavelet Transform with excellent high-frequency separation features by creating horizontal vertical($0^{\circ}$, $90^{\circ}$) subband besides 6 directional information subband of previous Dual Tree Complex Wavelet Transform. The proposed method can create and combine various directional information subbands according to features of image. Performance is evaluated by applying the method to noise removal.

영상처리를 위한 퍼지화된 대각형 Recurrent 신경망에 관한 연구

변오성(Oh-Sung Byun),이철희(Cheul-Hee Lee),문성룡(Sung-Ryong Moon) 대한전자공학회 1999 대한전자공학회 학술대회 Vol.1999 No.6

개선된 ANFIS 기반 퍼지 웨이브렛 신경망 시스템

변오성(Oh-Sung Byun),박인규(In-Kue Park),백덕수(Deok-Soo Baek),문성룡(Sung-Ryong Moon) 한국멀티미디어학회 2002 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2002 No.2

유전자 알고리즘의 퍼지 결정 함수를 이용한 FGNN 구현

변오성(Oh-Sung Byun),문성룡(Sung-Ryong Moon) 한국지능시스템학회 2000 한국지능시스템학회논문지 Vol.10 No.6

MAD연산자를 적용한 HD 정합 방법에 대한 영상처리 특성 및 분석

변오성(Oh-Sung Byun),문성룡(Sung-Ryong Moon) 한국통신학회 1999 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.1999 No.11

다층 도플러 유속계(ADCP)를 이용한 황토 살포 해역의 플랑크톤 평가

박주삼,추효상,문성룡,Park, Ju-Sam,Choo, Hyo-Sang,Moon, Sung-Ryong 해양환경안전학회 2010 해양환경안전학회지 Vol.16 No.2

우리나라에서는 적조가 발생하면 적조발생 해역에 황토를 살포하고 있다. 황토가 살포되는 해역은 대부분 가두리 양식장 주변이며 매년 권장 살포량이상으로 대량 살포되고 있다. 본 연구에서는 지금까지 적조가 발생하여 매년 황토가 살포되어온 해역과 황토가 살포되지 않은 해역을 대상으로 추계(2008년 10월)와 춘계(2009년 4월)에 플랑크톤 네트에 의한 채집과 ADCP에 의한 체적산란강도를 계측하여 플랑크톤 분포특성과 플랑크톤의 분포밀도를 조사하였다. 황토를 살포하지 않은 해역에서 채집된 생물의 종수 및 단위체적당 개체수는 높았으나, 황토를 살포한 해역에서는 낮았다. 각 정점에서 채집한 플랑크톤의 종별, 체장별 개체수와 분포밀도의 평균치를 이용한 체적산란강도 $SV_c$와 ADCP에 의해 계측된 체적산란강도 $SV_m$를 비교해 본 결과, 황토를 살포하지 않은 해역의 $SV_c$와 $SV_m$는 거의 일치하였으나, 황토를 살포한 해역의 $SV_m$는 $SV_c$보다 4.3 dB 높았다. 즉 황토를 살포한 해역에서는 부유물이 ADCP에 크게 영향을 미치고 있음을 확인하였다. ADCP에 의해 계측된 체적산란강도의 수평분포도에서 체적산란강도는 황토를 살포한 해역이 황토를 살포하지 않은 해역보다 높았으며, 봄철이 가을철보다 높았다. 또한 체적산란강도 추정에 ADCP를 이용하면 채집에 의한 분포밀도의 과대 또는 과소평가를 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다. Harmful algal blooms (HABs), commonly known as red tides, are aquatic phenomena caused by the rapid growth and accumulation of certain microalgae, which can lead to marked discoloration of surface waters, and severe impacts on public health, commerce, and the environment. In South Korea, the red tides have been a serious and recurrent problem, especially along the south coast. Plenty of yellow loess was used to control an outbreak of the red tides for 15 years from 1996 until now. Yellow loess was almost sprayed in the vicinity of a large fish farming industry. In this research, the distribution characteristics and density distribution of zooplankton were investigated in autumn (Oct. 2008) and spring (Apr. 2009) using volume backscattering strength (SV) calculated by the zooplankton collected with north pacific standard (NORPAC) net and the echo intensity measured with ADCP at stations on the study area in the spraying ocean of yellow loess (SOYL), and the non-spraying ocean of yellow ocean (NOYL) by the red tide generating every year. The species number and the individuals per unit volume of the zooplankton collected in NOYL was high and it which was collected in SOYL was low. As a result of comparing the volume backscattering strength ($SV_c$) calculated by species and length of the zooplankton collected with NORPAC net with the volume backscattering strength ($SV_m$) calculated by the echo intensity measured with ADCP at stations on the study area, although $SV_c$ and $SV_m$ of NOYL were generally in agreement, $SV_m$ of SOYL was higher than $SV_c$ 4.3dB, i.e. ADCP is greatly influenced by suspended solid in SOYL. The horizontal distribution map of $SV_m$ at the study area in autumn (Oct. 2008) and spring (Apr. 2009) was drawn. $SV_m$ of SOYL is higher than NOYL and autumn is higher than spring. $SV_m$ can suppress the overestimate or underestimate of $SV_c$.

비선형 함수 학습 근사화를 위한 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망

변오성(Oh-Sung Byun),문성룡(Sung-Ryong Moon) 한국지능시스템학회 2002 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.5

본 논문에서는 퍼지와 웨이브렛 변환의 다해상도 분해(MRA)를 가진 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망을 제안하고, 또한 이 시스템을 이용하여 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하고자 한다. 여기에서 퍼지 개념은 벨(bell)형 퍼지 소속함수를 사용하였다. 그리고 웨이브렛의 구성은 단일 크기를 가지고 있으며, 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 웨이브렛 변환의 다해상도 분해, 벨형 퍼지 소속 함수 그리고 학습을 위한 역전파 알고리즘을 이용한 이 구조는 기존의 알고리즘보다 근사화 성능이 개선됨을 모의 실험을 통하여 1차원, 2차원 함수에서 확인하였다. In this paper, it is proposed wavelet neural network using the fuzzy concept with the fuzzy and the multi-resolution analysis(MRA) of wavelet transform. Also, it wishes to improve any nonlinear function learning approximation using this system. Here, the fuzzy concept is used the bell type fuzzy membership function. And the composition of wavelet has a unit size. It is used the backpropagation algorithm for learning of wavelet neural network using the fuzzy concept. It is used the multi-resolution analysis of wavelet transform, the bell type fuzzy membership function and the backpropagation algorithm for learning. This structure is confirmed to be improved approximation performance than the conventional algorithms from one dimension and two dimensions function through simulation.

효과적인 영상처리를 위한 α-LTSHD 기반의 FCNN 구조 연구

변오성(Oh-Sung Byun),문성룡(Sung-Ryong Moon) 한국지능시스템학회 2002 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.5

본 논문에서, 영상에서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하고, 연산 속도를 개선하기 위해 Fuzzy Cellular Neural Network(FCNN)구조에 Hausdorff distance(HD)를 적용한 α-Least Trimmed Square HD(α-LTSHD) 기반 FCNN 구조를 제안한다. FCNN는 Cellular Neural Network(CNN) 구조에 퍼지 이론을 적용한 것이고, HD는 특징 대상의 대응 없이 이진 영상의 두 픽셀 집합 사이의 거리를 구하는 척도로 물체의 정합에 널리 사용한다. 성능 평가를 위해, 제안된 방법을 MSE와 SNR을 이용하여 기존 FCNN, Opening-Closing(OC) 그리고 LTSHD 연산자를 적용한 FCNN과 비교 분석하였다. 그 결과, 본 논문에서 제안된 망(network) 구조의 성능이 다른 필터보다 임펄스 잡음 제거에 우수함을 확인하였다. In this paper, we propose a Fuzzy Cellular Neural Network(FCNN) that is based on a-Least Trimmed Square Hausdorff distance(a-LTSHD) which applies Hausdorff distance(HD) to the FCNN structure in order to remove the impulse noise of images effectively and also improve the speed of operation. FCNN incorporates Fuzzy set theory to Cellular Neural Network(CNN) structure and HD is used as a scale which computes the distance between set of two pixels in binary images without confrontation of the feature object. This method has been widely used with the adjustment of the object. For performance evaluation, our proposed method is analyzed in comparison with the conventional FCNN, with the Opening-Closing(OC) method, and the LTSHD based FCNN by using Mean Square Error(MSE) and Signal to Noise Ratio(SNR). As a result, the performance of our proposed network structure is found to be superior to the other algorithms in the removal of impulse noise.

복잡한 영상에서 적응적 에지검출을 이용한 텍스트 추출 알고리즘 연구

신성(Seong Shin),김선동(Sung-dong Kim),백영현(Young-hyun Baek),문성룡(Sung-ryong Moon) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7

The thesis proposed the Text Extraction Algorithm which is a text extraction algorithm which uses the Coiflet Wavelet, YCbCr Color model and the close curve edge feature of adaptive LoG Operator in order to complement the demerit of the existing research which is weak in complexity of background, variety of light and disordered line and similarity of text and background color. This thesis is simulated with natural images which include naturally text area regardless of size, resolution and slant and so on of image. And the proposed algorithm is confirmed to an excellent by compared with an existing extraction algorithm in same image.