• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1991.04a
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• pp.91-95
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• 1991

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2396-2398
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• 2001

Active contour로 알려져 있는 snake는 반복적인 계산으로 이미지상에서 찾고자 하는 물체의 외곽선에 수렴하는 contour로 이미지 상의 물체의 외곽선으로부터 발생하는 외부 에너지(external energy)와 contour 자체로부터 기인하는 내부 에너지(internal energy)를 최소화하는 방향으로 움직인다. 그러나 물체의 윤곽선으로부터 발생하는 외부 에너지는 찾고자 하는 물체뿐만 아니라 주위의 다른 물체로부터도 발생하므로 만일 추적하고자 하는 물체의 주변에 다른 물체들이 존재한다면 snake은 올바르게 동작하지 않게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 물체의 색상정보를 이용하는 방식을 제안하였다. 물체의 색상 정보는 물체의 고유한 특성 중의 하나로 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 원래의 이미지를 찾고자 하는 물체의 색상과 얼마나 유사한가를 나타내는 확률 이미지로 변환하였다. 이렇게 변환된 확률 이미지 상에서 snake 알고리즘을 적용함으로써 배경의 다른 물체로부터 발생하는 외부 에너지를 효과적으로 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물체가 이동함에 따라 변화하는 색상 정보를 지속적으로 갱신함으로써 물체의 추적이 효과적으로 이루어지도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.417-419
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• 2022

감각대체기술은 손상된 감각 정보를 다른 감각으로 전환하여 전달하는 기술로써 기존의 시각장애인을 위한 시각 정보의 촉각 대체 기술은 주로 거리 정보나 물체의 윤곽선 정보를 전달하여 사용자가 주변 환경을 이해하는 데 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝을 사용하여 사용자 주변의 모션 정보를 분석하고, 이를 촉각 정보로 전달함으로써 사용자가 주변 상황 정보를 인지 할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 방법과 기존의 윤곽선 정보 전달 방법을 사용자 실험을 통하여 비교하였을 때, 제안 방법이 영상 속 물체의 움직임 정보를 이해하는 데에 더욱 효과적임을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.4
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• pp.101-109
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• 2014

It is an essential element for the establishment of image processing related systems to find the exact contour from the image of an arbitrary object. In particular, if a vision system is established to inspect the products in the automated production process, it is very important to detect the contours for standardized shapes such lines and curves. In this paper, we propose a prototype adaptive dynamic contour model, p-Snake with improved contour extraction algorithms by adding the prototype energy. The proposed method is to find the initial contour by applying the existing Snake algorithm after Sobel operation is performed for prototype analysis. Next, the final contour of the object is detected by analyzing prototypes such as lines and circles, defining prototype energy and using it as an additional energy item in the existing Snake function on the basis of information on initial contour. We performed experiments on 340 images obtained by using an environment that duplicated the background of an industrial site. It was found that even if objects are not clearly distinguished from the background due to noise and lighting or the edges being insufficiently visible in the images, the contour can be extracted. In addition, in the case of similarity which is the measure representing how much it matches the prototype, the prototype similarity of contour extracted from the proposed p-ACM is superior to that of ACM by 9.85%.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.8
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• pp.33-40
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• 2017

In this paper, we propose a text extraction method by pattern analysis on contour for effective text detection in image. Text extraction algorithms using edge based methods show good performance in images with simple backgrounds, The images of complex background has a poor performance shortcomings. The proposed method simplifies the color of the image by using K-means clustering in the preprocessing process to detect the character region in the image. Enhance the boundaries of the object through the High pass filter to improve the inaccuracy of the boundary of the object in the color simplification process. Then, by using the difference between the expansion and erosion of the morphology technique, the edges of the object is detected, and the character candidate region is discriminated by analyzing the pattern of the contour portion of the acquired region to remove the unnecessary region (picture, background). As a final result, we have shown that the characters included in the candidate character region are extracted by removing unnecessary regions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.143-148
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• 2000

본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.2
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• pp.57-67
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• 1998

In order to extract the contour of interesting object in the image, Kass suggested the Active Contour Model called "Snakes" The speed of this model is slow and this model is sensitive of initialization. In order to improve these problems, Gunn extracted the accurate contour by using two initializations, and operated to less sensitive of initialization. This method could extract more accurate contour than the existing method, but it had no effect in the speed and it was sensitive of noise. This paper applied to the Energy Minimization Algorithm about only the pixel within the window applying the window of $8{\times}8$ size at each contour point consisting Snakes in order to solve these problems. In order to less sensitive of noise which exists within image, it suggests a method that moves the window to vertical direction for the gradient of each contour point.our point.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.745-748
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• 2002

다양한 형태, 독특한 질감, 불균일한 조명과 같은 야외 영상의 특징 때문에, 윤곽선 탐지 방법은 단일 물체나 단순한 형태의 물체 등을 인식하는데 있어서 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 주변에 있는 물체들과 명확히 구분하여 객체의 인식에 향상을 가져 올 수 있는 영역 확장 법을 실험하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.715-718
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• 2001

자연영상 같은 야외영상의 특징으로는 산재하는 대상, 다양한 형태, 독특한 질감, 불균일한 조명 상태 등을 들 수 있는데, 이러한 특징으로 인하여 단일 물체나 단순한 형태의 물체 등을 인식하는 윤곽선 탐지 방법 등의 사용은 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 다양한 질감이나, 주변에 있는 물체들과 명확히 구분하여 객체의 인식에 향상을 가져 올 수 있는 영역 확장 법을 실험하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.2
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• pp.85-97
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• 1998

The existing edge detection methods can not represent the real edge of object at fitting point or detect the edge which has unsufficient connecting trait. Especially, the two-fold thick edge detected by these methods cannot coincide real boundary of subject and it's location. To overcome these problems, we introduce the Genetic Algorithm(GA) in edge detection. The energy function is the value of fixel's satisfaction degree to edge condition. And it consists of the fitness value to image formation type, fitness value to connecting trait to it's neighboring edge and evalulation function which can represents the edge at fitting point as one fixel. This method is superior to remove the noise in edge detection than the existing methods. And it also detects the clear and exact edge because it can find the one fixel which is located at fitting point and has strong connecting trait.