• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.786-792
• /
• 2010

본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
• /
• pp.541-543
• /
• 1998

본 논문에서는 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기를 검출하기 위한 단순하면서도 효과적인 알고리즘을 제안한다. 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며, 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기인한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 전체 영상으로부터 동일한 공백 행상에 있는 임의의 두 행간점간에 계산된 기울기들의 분포를 보면 실제 문서의 기울기에서 최대 값을 가진다. 제안한 알고리즘을 다양한 형태의 가로쓰기 문서(검출 가능한 최대 기울기 : $\pm$45$^{\circ}$)에 적용하여 0.5$^{\circ}$의 오차범위 내에서 정확한 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권1호
• /
• pp.359-364
• /
• 2014

본 논문은 평균이동방법과 연결요소방법을 이용하여 도로 영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 평균 이동 방법은 중심 모드를 찾기 위한 비모수적 통계 방법으로 컬러 영상을 분할하는데 효율적이다. 일반적으로, 영상의 중 하단에 위치하는 정보를 활용하여 도로의 특징점이 추출된다. 이 특징점과 분할된 컬러 영상을 이용하면, 도로의 영역을 추출할 수 있다. 그러나, 도로의 위치정보와 색상정보만으로 도로영역을 추출할 경우, 잡음과 도로 이외의 영역까지 추출되는 단점이 있다. 본 논문에서는 모폴로지 열기 닫기 연산을 이용하여 잡음을 제거하고, 연결요소 방법을 통하여 가장 큰 영역의 부분만을 추출하여 도로 영역으로 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 잡음 제거와 보다 정확한 도로 검출됨을 검증한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.120-131
• /
• 2020

인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.909-914
• /
• 2007

본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.127-129
• /
• 2005

본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
• /
• pp.1377-1378
• /
• 2015

본 논문에서는 영상에서 움직임 물체의 손실된 영역 보정 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저, 입력 영상에서 차 영상기법을 이용하여 움직임 물체를 추출한다. 추출한 움직임 물체는 손실된 영역과 미세한 잡음을 포함하고 있어 모폴로지 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 손실된 영역을 보정하기 위해 차 영상에 사용한 입력 영상에서 히스토그램 평활화(Histogram equalization)를 통해 영상의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 Canny 에지를 추출한다. 추출한 에지 영상에서 차 영상을 이용해 추출한 움직임 물체의 위치를 기준으로 플러드 필 알고리즘을 적용한다. 플러드 필 알고리즘을 적용하면 손의 에지영역을 색으로 채울 수 있다. 마지막으로 움직임 물체의 손실된 영역과 플러드 필(flood fill) 알고리즘을 적용한 영상을 합 연산 하여 손실된 영역을 보정한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
• /
• pp.509-510
• /
• 2010

본 논문에서는 마우스 제어를 위한 불변 모멘트 기반의 손 인식 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 배경영상과 입력영상의 차이를 구하고, RGB 컬러모델을 HSV 컬러모델로 변환하여 피부색상과 유사한 영역을 얻었다. 이 둘 사이의 교집합을 통하여 손 영역을 추출하고 모폴로지 연산을 통해 잡음을 제거한 다음 불변 모멘트를 이용하여 손 영역을 인식하였다. 제안된 방법은 손의 이동, 크기 변화, 회전에 무관하게 손을 인식할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
• /
• pp.159-160
• /
• 2015

본 논문에서는 사용자의 제스처를 인식하여 동작하는 비 접촉식 크로마키 시스템을 제안한다. 이를 위해서 키넥트 카메라로부터 깊이(depth) 이미지와 RGB 이미지를 입력받는다. 먼저 깊이 카메라와 RGB 카메라의 위치 차이로 인한 불일치(disparity)를 보정하고, 깊이 이미지에 대해 모폴로지 연산을 수행하여 잡음을 제거한 후 RGB 이미지와 결합하여 객체 영역을 추출한다. 추출된 객체영역을 분석하여 사용자 손의 위치와 모양을 인식하고 손의 위치와 모양을 포인팅 장비로 간주하여 크로마키 시스템을 제어한다. 실험을 통해 비접촉식 크로마키 시스템이 실시간으로 동작함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
• /
• pp.85-88
• /
• 2006

본 논문에서는 강의 영상에 포함되어 있는 텍스트 정보를 바탕으로 학습에 의미 있는 영역을 추출한다. 실시간으로 입력되는 컬러 영상에서 Canny 연산자를 이용하여 에지 정보를 구하고, 모폴로지 연산(Morphological Operation)과 연결 성분(Connected Component)을 통해 후보 영역을 검색한다. 그리고 검색된 후보 영역내의 색 정보 분석을 통해서 의미 있는 학습 영역을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 학습에 의미 있는 영역을 추출한 결과, 비교적 단순한 강의 영상과 복잡한 강의 영상 모두에서 정확한 학습 영역의 추출이 가능함을 알 수 있고, 학습에 의미 있는 정보만을 구성함으로써 적은 용량으로 최적화된 강의 영상을 제공할 수 있음을 확인할 수 있다.