• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.775-778
• /
• 2002

영상 이진화란 명도 영상(gray-scaled image)을 이진 영상(bi-leveled image)으로 변환하는 것을 말한다. 영상 이진화는 문서 인식, 비디오 영상 분석 등과 같이 영상처리 분야에서 많이 사용되는 기본적인 영상 처리 과정에 해당한다. 본 논문은 Intel 사의 Pentium 계열 프로세서에서 지원하는 SIMD(Single-Instruction Multiple-Data) 기술을 이용하여 영상 이진화를 고속으로 수행하는 방법을 소개한다. 우편영상에 대하여 실험한 결과, SSE2 명령어로 구현된 프로그램은 기존의 C 언어로 구현된 프로그램에 비하여 4배 이상의 속도 향상을 보였다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제36S권11호
• /
• pp.34-43
• /
• 1999

본 논문에서는 디지털 복합기에 사용할 수 있는 고속 영상처리 프로세스를 설계 및 구현하였다. 제안된 영상 처리 프로세스는 단일화 된 데이터 경로를 가진 이진화 알고리듬 아키텍쳐를 가진다. 외부 메모리 용량을 최소화하기 위해 화소별 파이프라인 구조를 가지고 있다. 쉐이딩 보정, 감마 보정, 자동이득조절과 같은 전처리 기능을 수행하고 CCD와 CIS를 구동한다. 전처리된 데이터는 확대/축소 과정을 거치고 다양한 이진화 알고리듬에 의해 이진화된다. 내장된 이진화 알고리듬은 단순이진화, 고대역 통과 필터링, 디더링, 오차확산법, 임계값이동 오차확산법이다. 이들 알고리듬의 구현은 임계값 이동 오차확산법에 기반을 두고 동일한 동작을 하는 회로들을 공유하도록 데이터 경로를 설계하였다. 이 구조를 구현함에 의해 제어의 복잡도와 게이트 카운터를 줄일 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.634-640
• /
• 2018

본 논문에서는 방사선 영상을 기반으로 관심 영역의 자동 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 입력 영상에서 병변부위를 검출하기 위해 세그먼테이션, 특징 추출 및 참조 이미지 매칭을 이용한다. 추출된 영역은 참조 DB에서 일치하는 병변 이미지를 검색하고, 일치된 결과는 칼만 필터 기반의 적합성 피드백을 이용해 병변을 자동 추출한다. 제안 알고리즘은 왼손 x-ray 입력 영상을 기반으로 성장판을 추출하기 위해 왼손 이미지의 윤곽선을 추출하고, 이것은 다중 스케일 해시안 행렬 기반의 세션화를 이용해 후보 영역을 생성 한다. 그 결과, 제안 알고리즘은 관심영역 분할 단계에서는 0.02초로 빠른 분할이 가능하였고, 분할 영상을 기준으로 ROI 추출시 평균 0.53, 강화 단계에서는 0.49초로 매우 정확한 이미지 분할이 가능한 것을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
• /
• pp.71-74
• /
• 1997

본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
• /
• pp.73-76
• /
• 2006

테니스 경기 영상에서 테니스 코트 영역과 선수의 위치를 추적하기 위한 알고리즘을 제안한다. 공의 움직임을 찾기 위해서는 코트와 선수의 위치를 파악해야 하므로 이진화 영상과 형태론적 해석을 통하여 테니스 코트 영역과 선수 영역을 인식하도록 한다. 선수의 위치가 확인되면 공의 움직임이 예측되는 장소를 찾아 공이 지나가는 정보가 제공될 경우 공의 위치를 인식하고 칼만 필터를 이용하여 공의 움직임을 추정하고 공의 위치를 추적한다. 공의 움직임 정보를 이용하여 고속 이동에 의한 이미지의 손실을 개선하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.14-20
• /
• 2003

본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제6권8호
• /
• pp.1352-1357
• /
• 2002

본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간 처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자 인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.171-174
• /
• 2005

본 논문에서는 인가의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 학습 알고리즘(Hippocampal Learning Algorithm)을 개발하여 RFID를 이용한 생체인식 시스템을 제안한다. 입력되는 얼굴 영상 데이터들은 NMF(Non-negative Matrix Factorization)를 이용하여 특징이 구성되고, 이러한 특징들은 해마의 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CA1영역에서는 단층 신경망에 의해 단기기억과 장기기억으로 나누어서 저장되고 해당 특징의 누적 개수가 문턱치(threshold)를 만족하면 장기 기억 장소로 저장시키도록 한다. 위와 같은 개념을 바탕으로 구현되는 RFID 생체인식 시스템은 특징의 분별력과 학습속도면에서 우수한 성능을 보일 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.423-430
• /
• 2013

최근 손등이나 손바닥, 손가락의 정맥 혈관 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 기술은 훼손, 복제 및 위조가 불가능하다는 장점으로 인해 연구가 활발하게 진행 중이다. 정맥영상은 피부층과 내부 골격등에 의한 빛의 산란 및 불균일한 내부 조직 때문에 정맥 영역이 뚜렷하게 나타나지 않아, 영상처리 방법을 통해 정맥 영역을 정확하게 분리하는 것이 어렵다. 특히 한 장의 영상에서도 밝기가 균일하지 않아서 지역 영역 단위로 다른 이진 임계치를 사용함으로 인해 처리시간이 오래 걸리고 혈관의 불연속면이 발생한다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 조명 정규화 기반의 고속 정맥 영역 추출 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 장점을 가지고 있다. 첫째, 정맥영상의 불균일한 조명을 제거하기 위해 저역통과필터를 통해 조명 성분을 취득하고 이를 통해 조명성분이 균일한 영상을 얻었다. 둘째, 조명 정규화 영상으로부터 단일 임계치를 통해 얻어진 이진 영상의 처리를 통해 혈관 경로를 추출함으로써, 처리시간을 단축하였다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 혈관 영역 추출 정확도가 상승하고, 처리속도가 단축된 결과를 얻을 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.117-126
• /
• 2020

해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.