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[국내논문] 저속 카메라 통신용 자동 디스플레이 검출을 위한 Lambertian 색상 분할 및 Canny Edge Detection 알고리즘 연구
A Study on Lambertian Color Segmentation and Canny Edge Detection Algorithms for Automatic Display Detection in CamCom 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.11 no.5, 2018년, pp.615 - 622  

한정도 (Dept. of Integrated IT Engg, Seoul National Univ. of Science and Tech.) ,  누그마노브 사이드 (Dept. of Integrated IT Engg, Seoul National Univ. of Science and Tech.) ,  이바딤 (Dept. of Integrated IT Engg, Seoul National Univ. of Science and Tech.) ,  차재상 (Dept. of Electronics and IT Media Engg, Seoul National Univ. of Science and Tech.)

초록
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최근 가시광원을 사용하는 카메라 통신 기술의 발전과 더불어 디스플레이를 통해 가시광 데이터를 표출하고 이를 인식하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 기존의 디스플레이 기반 CamCom 기법은 사용자가 설정한 RoI 영역 기반의 2차원 컬러코드를 인식하는 방식을 사용하였으나, 이는 보행 상황 등 수신위치가 변동되는 상황에 적합하지 않은 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 카메라 통신에서 자동 RoI 설정을 위해 적용될 수 있는 Lambertian 색상 분할과 Canny 엣지 검출이 결합된 알고리즘 기반의 자동 디스플레이 검출 기법에 대하여 제안하였다. 기존 디스플레이 검출 기법은 디스플레이에서 표출되고 있는 콘텐츠의 변화가 발생하면 검출율이 현저히 감소하는 문제점이 존재하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 lambertian 색상 분할 및 canny 엣지 검출을 결합한 알고리즘 적용을 통헤 자동으로 디스플레이를 검출 할 수 있는 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 디스플레이 엣지 인식을 위해 사용되는 다양한 알고리즘을 분석하고 변화하는 컬러코드 콘텐츠 인식시 성능을 측정하였으며, 제안한 저속 카메라 통신용 자동 디스플레이 검출을 위한 lambertian 색상 분할 및 Canny Edge Detection 알고리즘을 적용한 실험 결과 약 96%의 검출율을 달성함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recent advancements in camera communication (CamCom) technology using visible light exploited to use display as an luminance source to modulate the data for visible light data communication. The existing display-CamCom techniques uses the selected region of interest based camera capturing approach t...

Keyword

#Display-Camera Communication   #CamCom   #Automatic Display Detection   #Block Level Canny Edge Detection   #Camera Communication   #Edge Detection   #Lambertian Color Segmentation  

표/그림 (4)

AI 본문요약
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제안 방법

  • The proposed method is emulated to use built-in smartphone camera as CamCom receiver to decode the display based visual light transmitter.
  • There are various methods which described in [4, 5, 6, 7, 10, 11]. The main purpose of these methods is to recognize objects based on various assumptions about the model of image formation, changes in the brightness of the image which indicate: changes in depth, change the orientation of surfaces, changes in the properties of the material.
  • This paper proposed the knowledge based method to detect display based on Lambertian color model and Canny edge detection methods to precisely detect the display screen in realtime when dynamic visual sequences played on screen.
  • In this proposed method evaluation, We used to play the advertisement media content several times and tried the detection of the display screen auto matically to decode 2D color code using CamCom techniques with different distance, capturing partial and whole TV screen from 85-90 degrees angle as shown in Fig. 2.
  • 33% compared to canny edge detection based display detection. The evaluation result on this paper shows how automatic display detection can be implemented via Lambertian segmentation model fusion Canny edge detection algorithm for effective CamCom using display for free hand optical wireless network access using smart device.

대상 데이터

  • The visual data transmission occurs at a frequency of 30 fps. The receiver is a smartphone camera. The application developed by us to recognizes data encoded using 2D color code, according to the similar principle with the recognition of the QR-code.
  • 2. The display is used as CamCom Transmitter. The Android based smartphone with 16 mega pixels with f/1.
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참고문헌 (12)

  1. S. R. Ahuja, K. D. Hong, K. S. Hong, "The Rapport Multimedia Conferencing System: A Soft ware Overviews", Proc. of 2nd IEEE Conference on Computer Workstations, pp. 52-58, March, 1988. 

  2. N. Saha, M. S. Ifthekhar, et al., "Survey on optical camera communications: challenges and opportunities", IET Optoelectronics, pp. 172-183, October, 2015. 

  3. R. Boubezari, H. L. Minh, et al., "Smartphone Camera Based Visible Light Communication", Journal of lightwave technology, pp. 4120-4126, September, 2016 

  4. T. Horprasert, D. Harwood, and L.S. Davis. "A statistical approach for real-time robust background subtraction and shadow detection". IEEE ICCV, 1999. 

  5. J. Blackledge. "Digital Image Processing: Mathematical and Computational Methods," Dulbin Institute of Technology, pp. 492-497, 2005. 

  6. Y. Luo and R. Duraiswami, "Digital Image Processing Mathematical and Computational Methods", James Clerk Maxwell, 1868. 

  7. B. Kaur , A. Garg, "Mathematical Morphological Edge Detection For Remote Sensing Images", IEEE, pp. 324-327, 2011. 

  8. R .Gonzalez and R. Woods, "Digital Image Processing", pp.414-428, Addison Wesley, 1992. 

  9. Kabade A. L, "Canny edge detection algorithm," International Journal of Advanced Research in Electronics and Communication Engineering(IJARECE), Vol 5, Issue 5, pp.1292-1295, 2016. 

  10. Yacoob and Davis, "Detection and Analysis of Hair", IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, vol. 28 No. 07, 2006 

  11. Bajcsy, et al., "Detection of Diffuse and Specular Interface Reflection and Inter-Reffections by Color Image Segmentation", International Journal of Computer Vision, Vol. 17, No. 3, pp. 241-272, 1996. 

    상세보기 crossref

  12. A. Hurlbert and T. Poggio, "A Network for image segmentation using color", Advances in neural information processing systems, pp.297-304 ,1989 

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