• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.267-272
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• 2004

모폴로지 영상처리기법을 이용하여 영상내 물체의 외곽선을 추출하는 연구는 최근까지 여러 가지 목적을 위하여 이루어져 왔다. 최근 고해상도 영상의 적용이 여러 민간 수요 분야에서 일반화되면서 도시교통 환경 분석을 위한 방법으로 모폴로지 연산을 적용하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 고 해상도 영상으로부터 주요 지형지물 정보를 추출하고 분석하기 위하여 이진(Binary) 모폴로지 처리와 명암(Gray-scale) 모폴로지 연산을 Visual 환경 하에서 운영 가능한 프로그램으로 개발하였다. 각각의 처리 견과에 대해서는 보다 나은 결과를 얻기 위해 잡음 제거 기능을 추가하였고, 명암 모폴로지 처리에서는 영상의 히스토그램을 사용자가 확인하고 경계치 영역 제거를 통하여 적용목적과 영상의 조건에 따라 보다 좋은 곁과를 추출할 수 있도록 하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.343-347
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• 2002

본 논문에서 는 자동차 영상에서 모폴로지 연산을 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 먼저 입력 받은 자동차 영상을 적응적 임계값을 적용하여 이진화 한다. 이 진화 영상에 대하여 모폴로지 연산의 침식/팽창 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 제거하는 opening과정 과 팽창/침식 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 확장하는 closing 연산을 병렬 수행한 후 그들간의 차영상을 추출한다. 추출된 차영상에 Geo-correction과 번호판의 일반적인 특성을 이용한 필터링 작업을 수행하여 실제 번호판 영역을 추출한다. 제안한 방법을 구현하고 다양한 각도에서 취득된 다양한 형태의 자동차 영상에 적용하여 본 알고리즘의 효용성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.416-417
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• 2011

본 논문에서는 구조텐서와 모폴로지 연산을 이용한 유방 MR 영상에서 흉근을 제거하기 위한 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 그레디언트 정보를 나타내는 구조텐서와 복잡한 구조텐서를 평활화하기 위한 모폴로지 연산을 적용하여 영상 진단 및 영상 정합시 불필요한 흉근부분을 자동으로 분할하고자 한다. 실험결과에서 확인할 수 있듯이 정확한 분할의 결과는 향후 컴퓨터 보조 진단 시스템에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1170-1177
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• 1997

모폴로지는 형태를 보존하는 필터로 많이 사용되고 있다. 또한 모폴로지 연산을 다양하게 적용하여 여러 가지 모폴로지 필터를 만들 수 있고 각 필터는 독특한 특징을 가지고 있다. 그리고 모폴로지 필터를 영상 전송 부호화기의 축소 과정에 사용하면 원영상의 형태를 많이 보존할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 모폴로지필터와 벡터 양자화를 사용하는 새로운 부호화기를 제안하였다. 먼저 여러가지의 모폴로지 필터를 계층적 전송 방법에 적용하여 가장 효과적인 모폴로지 필터를 선택하였고 선택된 필터를 제안한 부호화기와 계층적 전송 방법에 적용하였다. 그리고 두 가지의 부호화기에 의해 복원된 화질을 비교하는 실험 결과, 제안한 부호화기가 라플라시안 피라미드 방법 보다 특히 복잡한 영상에서 더 우수함을 보이고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.328-330
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• 2001

컴퓨터 비전을 이용한 자동차 번호판 인식은 자동차에 특별한 장치가 필요없어 비용면에서 유리하다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판의 영역을 추출한 후 번호판에서 문자와 숫자 영역을 분리하고 그 세그먼트를 신경 회로망 혹은 다른 방법을 통하여 인식한다. 본 논문은 자동차 번호판 위치 검출 방법과 세그멘테이션 방법에 대하여 제안한다. 자동차 번호판 위치 검출을 위하여 모폴로지 기법과 ART2 클러스터링 방법을 이용하였고 검출한 번호판 영역에서 세그멘테이션은 모폴로지 연산을 이용한 이진화와 레이블링을 이용한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.17-22
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• 2017

본 논문은 일회용 암호(OTP: One Time Password)와 같은 비밀번호의 입력 시 발생할 수 있는 비밀번호 훔쳐보기(Shoulder-Surfing)를 대비하고 비밀번호의 보안성을 높이기 위해 영상을 비밀번호로 대체하는 인식시스템을 개발하였다. 영의 인식율울 개선하기 위하여 영상처리 기술 중 하나인 모폴로지 기법을 사용하였다. 이미지의 인식율을 높이고 잡음을 제거하기 위하여 모폴로지 연산인 침식과 팽창 연산을 4회 실시하여 2진 영상의 잡음을 제거하였다. 도트매트릭스에 나타난 영상에서부터 비밀번호를 인식하는 앱을 개발하고 인식률을 측정하였다. 어두운 조명 환경(1 Lux이하)에서 2진 영상 비밀번호 인식율이 최소 90% 달성됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.84-91
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• 2006

본 논문에서는 수학적 모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기초한 새로운 칼라 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 우리는 혼합 모형에서 구성 성분의 수를 결정하고, 각 구성 성분의 중심값을 계산하는데 모폴로지의 연산과 라벨링 연산을 이용한다. 그리고 칼라 특징 벡터의 확률 모형으로 가우시안 혼합 모형을 사용하고, 이들의 모수 값들을 추정하는데 결정적 어닐링 EM알고리즘을 사용한다. 최종적으로 혼합 모형으로부터 계산된 사후 확률을 이용하여 칼라 영상을 분할한다. 실험 결과를 통하여 모폴로지 연산이 혼합모형의 수를 자동으로 결정하고 각 성분의 모드를 계산하는데 아주 효율적인 방법임을 보였고, 또한 결정적 어닐링 EM 알고리즘에 의하여 추정된 가우시안 혼합 모형을 사용하여 계산된 사후 확률에 의한 영상 분할 방법이 기존의 분할 알고리즘보다 정확한 분할 방법임을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.61-70
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• 2012

본 논문에서는 모폴로지 연산을 기반으로 소형 표적 후보를 찾고, 변형된 가우시안 거리 함수를 이용해서 소형 표적을 검출하는 방법을 제안한다. 기존의 소형 표적 검출 방법은 예측 필터를 이용하는 방법과 모폴로지를 이용하는 방법이 있다. 예측필터를 이용하는 방법의 경우 최소 오차 수렴 시간이 오래 걸리고, 모폴로지를 이용하는 방법의 경우 클러터에 취약하고, 소형 표적의 크기를 고려하여 구조요소의 크기를 선정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 연구 방법의 단점을 보완한 강인한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 구한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 제안한 방법은 클러터에 민감하지 않고, 98%의 검출율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.769-771
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• 2004

영상을 유사한 특성을 갖는 영역 단위로 분할하는 작업은 다양한 영상 처리를 위한 전처리 과정으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 모폴로지(Morphology)와 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 이용한 영상분할 방법을 제안한다. 초기에 LUV 색상공간에 모폴로지를 응용한 재구성(Reconstruction)에 의한 닫힘(Closing) 연산과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 통해 실형 영상을 획득한다 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 마커(Marker) 정보를 이용한 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하여 영상을 효과적으로 분할한다. 그레이 영상과 칼라 영상을 대상으로 한 실험에서 제안 방법이 영상을 효과적으로 분할함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.796-799
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• 2006

본 논문은 스캔한 문서 및 전자 문서 등과 같은 문서 이미지에서의 기울기를 검출하는 기법을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 처리 속도 향상을 위해 일정 비율로 축소된 이미지를 사용한다. 하지만 여전히 문서 전체를 대상으로 기울기를 검출하는 것은 많은 계산량을 요구하므로 대상영역(ROI)을 선택한다. 대상 영역은 모폴로지 연산을 통해 문자열을 하나의 긴 component로 연결하고 Labeling 과정을 통해 선택된다. 그리고 원본 이미지에서 문자의 baseline을 바탕으로 대상 영역에서 기울기를 검출한다. 실험결과를 통하여, 제안한 방법은 표나 그래프가 포함된 여러 종류의 문서 이미지에서 빠르고 정확한 기울기 값을 검출함을 확인할 수 있다.