METHOD AND APPARATUS FOR IMAGE FRAME INTERPOLATION USING SUPPLEMENTAL INFORMATION

영상 프레임의 보간 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 영상 프레임의 보간 방법 및 장치는 원 영상의 프레임을 복수 영역으로 분할한 세그먼트와 관련된 보충 정보를 수신하고, 보충 정보를 이용하여 제 1 프레임 세그먼트 및 제 2 프레임 세그먼트 간의 움직임 벡터를 예측하며, 제 1 프레임 세그먼트 및 제 2 프레임 세그먼트 중 하나와 예측된 움직임 벡터에 기초하여 제 1 프레임 세그먼트와 제 2 프레임 세그먼트 사이의 제 3 프레임 세그먼트를 보간한다

모트 절연체 기반 이완 발진기를 활용한 광대역 인공 광 통각 수용체

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적응적인 템플릿 크기 갱신 방법을 이용한 적외선 영상에서의 물체 추적 방법

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학전공, 2008. 8., [ vii, 38 p. ]As navigation and surveillance systems are widely introduced, an object tracking method becomes an important component of the systems. The template matching methods have been developed and frequently used for object tracking, which is fast enough, but not robust to a shape- and size-changed object. In order to overcome the limitation of the template matching method, this thesis proposed a template update technique. Firstly, after finding an object position using the correlation-based adaptive predictive search, the proposed method selects blocks which include object’s boundary and have high edge energy. Then, this method judges motion of boundary using block matching. This method finally updates the template considering the boundary block matching. For verifying the proposed method, we applied it to IR image sequences including an approaching object. From the experimental results, the proposed method showed successful performance to track object until final frame.한국과학기술원 : 전기및전자공학전공

APPARATUS FOR TRACKING TARGET USING INTENSITY ORDER RELATION

본 발명에 의한 밝기 대소를 이용하여 표적을 추적하기 위한 장치가 개시된다.본 발명에 따른 밝기 대소를 이용하여 표적을 추적하기 위한 장치는 입력받은 영상이 첫 번째 프레임인 경우, 입력받은 영상으로부터 표적모델을 추출하는 표적모델 추출부; 입력받은 영상이 첫 번째 프레임이 아닌 경우, 입력받은 영상으로부터 표적후보 모델을 추출하는 표적후보모델 추출부; 추출된 상기 표적모델과 상기 표적후보 모델 간의 유사도를 계산하는 유사도 계산부; 상기 계산한 결과로 상기 표적 모델과 유사도가 가장 높은 위치를 표적의 위치로 결정하는 표적위치 결정부; 및 결정된 상기 표적의 위치를 기반으로 상기 표적 모델을 갱신하는 표적모델 갱신부를 포함한다

METHOD FOR TRACKING TARGET USING INTENSITY ORDER RELATION

본 발명에 의한 밝기 대소를 이용하여 표적을 추적하기 위한 방법이 개시된다.본 발명에 따른 밝기 대소를 이용하여 표적을 추적하기 위한 방법은 (a)입력받은 영상이 첫 번째 프레임인 경우, 입력받은 영상으로부터 표적모델을 추출하는 단계; (b)입력받은 영상이 첫 번째 프레임이 아닌 경우, 입력받은 영상으로부터 표적후보 모델을 추출하는 단계; (c)추출된 상기 표적모델과 상기 표적후보 모델 간의 유사도를 계산하는 단계; (d)상기 계산한 결과로 상기 표적 모델과 유사도가 가장 높은 위치를 표적의 위치로 결정하는 단계; 및 (e)결정된 상기 표적의 위치를 기반으로 상기 표적 모델을 갱신하는 단계를 포함한다