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백열민(Yeul-Min Baek),김형준(Hyoung-Joon Kim),서병락(Byeong-Rak Seo),김회율(Whoi-Yul Kim) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
비디오 데이터의 장면전환 검출은 동영상 검색, 색인 등의 응용을 위한 첫 단계로서 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 점진적 장면전환의 하나인 wipe 장면전환의 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 wipe 구간 내에서 현재 장면과 이전 장면의 경계선의 이동 궤적을 이용하여 wipe 장면전환을 검출하는 기존의 방법에 허프 변환을 추가하는 것을 기반으로 한다. 이 방법은 보다 정확한 wipe 경계선의 이동 궤적을 구함으로써 기존의 방법에 비해 보다 높은 검출 성능을 보여준다.
백열민(Yeul-Min Baek),김형준(Hyoung-Joon Kim),이진언(Jin-Aeon Lee),오상근(Sang-Guen Oh),김회율(Whoi-Yul Kim) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
본 논문에서는 라플라시안 피라미드를 이용하여 컬러 영상의 밝기 및 색상을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 라플라시안 피라미드로 구성한 후 저해상도 근사 영상을 이용하여 영상의 전체적인 밝기를 개선하고 대역 통과 영상들을 이용하여 대비를 개선한 후 입력 영상의 밝기 값에 따라 적응적으로 색상을 재현함으로써 최종적으로 컬러 영상의 화질을 개선한다. 실험 결과 제안하는 방법은 영상 조명 특성에 강인한 화질 개선 성능을 보여주었으며 동영상에 적용시에도 자연스러운 화질 개선 결과를 얻을 수 있었고 실시간 처리가 가능한 수행 속도를 보여주었다.
전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도의 결합을 이용한 깊이 지도 생성
김진현(Jin-Hyun Kim),백열민(Yeul-Min Baek),김회율(Whoi-Yul Kim) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.7
본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
HOG 기반의 적응적 평활화를 이용한 스캔된 하프톤 영상의 잡음 제거
허규성(Hur Kyu-Sung),백열민(Baek Yeul-Min),김회율(Kim Whoi-Yul) 한국방송·미디어공학회 2010 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2010 No.7
본 논문에서는 적응적 평활화 필터를 이용한 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.
Time-of-Flight 카메라의 잡음 모델링을 통한 적응적 거리 잡음 제거 방법
김중식(Kim, JoongSik),백열민(Baek, Yeul-Min),김회율(Kim, Whoi-Yul) 한국방송·미디어공학회 2013 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2013 No.6
본 논문에서는 ToF(Time-of-Flight) 카메라의 거리 잡음을 제거하는 방법으로 거리와 진폭에 따른 거리 잡음 모델링을 이용한 적응적인 SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 필터를 제안한다. ToF 카메라의 거리 잡음 제거를 위해서 기존에 제안된 여러 가지 방법들은 거리 잡음의 특성을 고려하지 않거나 진폭에 따른 거리 잡음의 특성만을 고려하였다. 하지만 실제 ToF 카메라의 거리 영상에 포함되는 거리 잡음은 진폭과 거리에 따라서 변화하기 때문에 거리와 진폭을 모두 고려한 거리 잡음 모델링이 필요하다. 따라서 제안하는 방법은 우선 거리와 진폭의 변화에 따른 ToF 카메라의 거리 잡음 특성을 모델링 한다. 이후 제안하는 방법은 생성된 거리 잡음 모델에 의해 인자가 결정되는 적응적 SUSAN 필터를 이용하여 ToF 카메라의 거리 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 ToF 거리 영상의 거리 잡음 제거 방법에 비해 보다 효과적으로 거리 영상의 잡음을 제거하면서 디테일을 잘 보존하였다.
김원기(Wonki Kim),백열민(Yeul-Min Baek),윤재호(Jae-Ho Yun),김회율(Whoi-Yul Kim) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2011 No.11
A video stabilization method for in-vehicle front camera is proposed in this paper. The proposed method generates a histogram by projecting vertical edges in the image and then estimates motions via calculating a correlation between consecutive frames. Based on motion information estimated above, the proposed system stabilizes input images. Conventional methods can cause incorrect estimation due to zooming effect. In order to reduce zooming effect, the proposed method uses the area around the vanishing point as ROI for correlation matching. Traffic signs on the road which contribute to zooming effect are removed by using color information. When big objects such as vehicles or bridges comes close to the camera, edges belong to these objects cause false correlation matching. This false matching can be avoided by verifying the value of the correlation coefficient and skipping the frame. In our experiments, The proposed method shows better results compared with conventional methods.
PCA 복원과 HOG 특징 기술자 기반의 효율적인 보행자 인식 방법
김철문(Cheol-Mun Kim),백열민(Yeul-Min Baek),김회율(Whoi-Yul Kim) 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.10
최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다. In recent years, the interests and needs of the Pedestrian Protection System (PPS), which is mounted on the vehicle for the purpose of traffic safety improvement is increasing. In this paper, we propose a pedestrian candidate window extraction and unit cell histogram based HOG descriptor calculation methods. At pedestrian detection candidate windows extraction stage, the bright ratio of pedestrian and its circumference region, vertical edge projection, edge factor, and PCA reconstruction image are used. Dalal"s HOG requires pixel based histogram calculation by Gaussian weights and trilinear interpolation on overlapping blocks, But our method performs Gaussian down-weight and computes histogram on a per-cell basis, and then the histogram is combined with the adjacent cell, so our method can be calculated faster than Dalal’s method. Our PCA reconstruction error based pedestrian detection candidate window extraction method efficiently classifies background based on the difference between pedestrian"s head and shoulder area. The proposed method improves detection speed compared to the conventional HOG just using image without any prior information from camera calibration or depth map obtained from stereo cameras.