• Title/Summary/Keyword: 블럽

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Carplate Detection of one more cars (다수 차량의 번호판 추출)

  • Kim Youngback;Rhee Sang-Yong
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.550-554
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    • 2005
  • 본 논문에서는 블럽을 사용해서 다수의 자동차 후면의 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 번호판의 문자와 배경사이의 명암도 차이를 이용하여, 입력 영상의 모든 블럽을 찾고, 찾아낸 블럽을 둘러싸는 최소의 사각형들을 구한다. 이 사각형들 중에서 일련의 경향성을 갖는 블럽 그룹을 찾는다. 찾아난 블럽 그룹이 자동차 번호판인지 아닌지를 SVM을 이용하여 확인한다. 적응적 이진화를 제외한 전처리작업을 하지 않았음에도 불구하고 번호판 검출률은 매우 높았으며, 번호판을 검출하는데 걸리는 시간도 길지 않았다.

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Automatic Segmentation of the Liver Region in CT Images Using Slob Coloring (블럽 컬러링을 이용한 CT영상에서 간 영역 자동 추출)

  • 임옥현;김진철;박성미;이배호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.760-762
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    • 2004
  • 본 논문에서 CT영상에서 간 영역을 자동적으로 분할할 수 있는 방법을 제안한다. 밝기의 특성을 이용하여 초기 관심 영역을 추출하기 위해 ATI(Automatic Threshold Intensity)기법을 사용하였다. 간 영역을 최종적으로 추출하기 위해 블럽 컬러링 기법을 사용하였다 기존 블럽 컬러링의 연산속도를 개선하기 위해서 Recoloring table을 이용하였다 제안된 방법을 이용하여 실험한 결과로 간 영역 추출의 성공률 90%를 얻었다.

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Shape and Motion Visualization of the Left Ventricle using a Dynamic Gaussian Blob Model (동적 가우시안 블럽 모델을 이용한 좌심실의 형태 및 운동 가시화)

  • Choi, Soo-Mi;Kim, Myoung-Hee
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.27 no.9
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    • pp.768-776
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    • 2000
  • 본 논문에서는 심혈관 조영영상으로부터 좌심실의 형태 및 운동을 가시화하기 위해 기하학적 정보와 물리적 정보를 통합한 동적 가우시안 블럽(dynamic gaussian blob)모델을 개발하였다. 동적 가우시안 블럽 모델은 superellipsoid에 3차원 가우시안 형태함수를 갖는 단일 유한요소를 통합한 것으로, 좌심실에 작용되는 가상적인 힘에 의해 형태를 적하하고, 심박동 전 주기에서의 운동을 추적한다. 또한 벽 운동 정도에 따라 다른 색을 지정하여 볼 수 있도록 함으로써 벽 운동에 이상이 있는 부위를 육안으로 쉽게 판별할 수 있도록 하였다. 이와 같은 좌심실의 동적.색체 가시화는 형태가 변황되는 심장질환이나 허혈이나 심근경색증처럼 심실벽 운동에 이상이 있는 질환의 진단을 도울 수 있다.

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An Estimation Method of Location Using Robust Finger Tips for Bending Finger. (벤딩 핑거에 강인한 개선된 핑거팁 위치측정 방법연구)

  • Kim, Yong-Hoon;Nam, Mi-Young;Kang, Sung-Kwan;Rhee, Phill-Kyu
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06c
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    • pp.478-481
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    • 2008
  • 기존 핑거 트래킹(Finger Tracking)을 수행하는데 있어 핑거팁(Finger-tip)을 구하는 방법 중 가장 일반적인 방법은 먼저 피부색 정보(Skin Color)를 추출한다. 그 다음 블럽(Blob) 함수의 블럽 컬러링(Blob Coloring) 알고리즘을 통하여 피부 윤곽선(Skin Contour)를 구하고, 그 중 가장 최상위 점을 핑거팁으로 정한다. 그러나 이 방법은 밴딩 핑거(Bending Finger) 상태에서 핑거팁 위치를 측정할 때 실제 손가락 끝이 아닌 잘못된 위치를 잡는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 밴딩 핑거 상태에서의 핑거 트래킹시 잘못된 핑거팁을 측정하는 문제점을 사용자들의 성향을 통해 미리 예상하고 보정함으로써 성능을 향상시키고자 한다.

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Enhancement of Removing Parasitic Branches by Detecting Noise Blobs (잡영블럽 검출에 의한 잡영가지 제거 방법의 개선)

  • 김성옥;임은경;김민환
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.170-175
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    • 2002
  • 영상분할이나 연결요소 추출 등에 의해 구해진 물체 영역의 경계 부분에 잔가지 모양으로 나타나는 잡영가지는 물체의 형상 특징 연산 및 인식 과정에서 오류를 일으키는 원인이 되므로 효과적으로 제거할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 한 픽셀 두께의 잡영가지만을 제거할 수 있는 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 부분적으로 두 픽셀 이상이 뭉쳐져 둥그스름한 덩어리(blob, 블럽)를 형성하고 있는 잡영가지도 4-8-방향 윤곽선 추적에 의해 제거할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 잔가지를 구성하고 있는 픽셀과 물체 영역을 구성하는 픽셀을 개략적으로 분리한 후, 윤곽선 추적물 하면서 사용자가 정의한 크기보다 작은 블럽을 포항한 잔가지를 추출해낸다. 이어서, 이러한 잔가지를 사용자가 정의한 잡영가지의 크기와 비교하여 최종적으로 제거할 수 있도록 한다. 이와 같이 사용자 입력 변수에 따라 잡영가지에 대한 개념을 보다 확장하여 자유롭게 정의할 수 있도록 명시화 함으로써, 영상의 특성에 따라 보다 유연하게 잡영가지를 정의하여 제거할 수 있도록 하였다.

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다중 블럽 마커를 이용한 스테레오 혼합현실 기술의 구현

  • 양기선;민동보;김한성;손광훈
    • Korea Information Processing Society Review
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    • v.11 no.1
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    • pp.51-61
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    • 2004
  • 혼합현실(Mixed reality)은 가상현실(Virtual reality)의 확장개념이다. 가상현실은 가상환경에 사용자가 몰입해 있는 동안 사용자는 그 주위에 실세계를 볼 수 없는 반면, 혼합현실은 실세계와 합성되어 사용자로 하여금 가상 물체와 실세계를 모두 볼 수 있게 한다.(중략)

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Extraction of Region of Interest for Individual Object from a Foreground Image (전경영상에서 단일 객체의 관심 영역 추출을 위한 방법)

  • Yang, Hwiseok;Hwang, Yonghyeon;Cho, We-Duke;Choi, Yoo-Joo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.478-481
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    • 2010
  • 컴퓨터 비전에서 객체의 인식, 추적에 앞서 배경으로부터 전경을 분리하는 배경차감 기법과 분리된 전경에 대한 관심 영역(ROI)을 추출하는 것은 일반적인 방법이다. 하지만 전경을 정확히 분리하지 못하면 개별 객체의 관심영역(ROI) 역시 잘못 추출되는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 정확하지 않은 전경 분리로 부터 발생되는 개별 객체에 대한 분산된 관심영역을 병합하는 방법을 제안한다. 본 방법은 배경과 분리된 전경에서 한 객체의 일정 거리 이내에 있는 다른 객체를 가상으로 병합하는 단계, 워터쉐드 분할 알고리즘을 적용하는 단계를 거쳐 다시 블럽 레이블링을 수행한다. 제안 방법을 통하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 병합된 관심영역을 제공한다. 실험에서 기존의 일반적인 블럽 레이블링 방법만을 적용하여 추출한 전경영역과 제안하는 방법에 의한 전경영역을 비교하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 관심영역이 효과적으로 추출되는 것을 보인다.

Color Area Correction Algorithm for Tracking Curved Fingertip (구부러진 손가락 끝점 추적을 위한 컬러 영역 보정 알고리즘)

  • Kang, Sung-Kwan;Chung, Kyung-Yong;Rim, Kee-Wook;Lee, Jung-Hyun
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.11 no.10
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    • pp.11-18
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    • 2011
  • In the field of image processing to track the fingertip much research has been done. The most common way to calculate the fingertip first, to extract color information. Then, it uses Blob Coloring algorithms which are expressed in blob functions the skin contour and calculates. The algorithm from contour decides the highest location with the fingertip. But this method when measuring it location from the finger condition which bents is not the actual fingertip and has the problem which detects the location which goes wrong. This paper proposes the color space correction algorithm to tracks the fingertip which bents. The method which proposes when tracking the fingertip from the finger condition which bents solves the problem which measures the location which goes wrong. Aim of this paper in compliance with the propensity of the users forecasts a problem in advance and corrects with improvement at the time of height boil an efficiency. Ultimately, this paper suggests empirical application to verify the adequacy and the validity with the proposed method. Accordingly, the satisfaction and the quality of services will be improved the image recognition.

A Real-time Virtual Screen System (실시간 가상스크린 시스템)

  • 박성춘;남승진;오주현
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2001.11b
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    • pp.51-56
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    • 2001
  • 최근에 TV 방송에서 가상스튜디오나 가상캐릭터와 같은 가상현실(VR:Vinual Reality) 기술이 자주 사용되고 있으며, 증강현실(Ah: Augmented Reality) 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 논문에서는 증강현실 기술을 방송에 응용한 가상스크린 시스템에 대해 소개한다. 가상스크린 시스템은 움직이는 색상패턴 패널을 추적하여 실시간으로 그 위에 동영상을 합성하는 증강 영상 시스템이다. KBS 기술연구소에서는 가상스크린 시스템을 개발하고 'K-비전'이라 이름지었다. 이 시스템은 사용자가 들고 움직이는 패널에 동영상이나 그래픽 영상 등을 보여줄 수 있는데, 보여지는 모든 영상은 카메라의 움직임과 패널의 움직임에 따라 정확하게 입혀진다. 패널 추적을 위하여 블럽분석(blob analysis)이나 특징추적(feature tracking)과 같은 영상처리 기술을 이용한다. K-비전은 모든 타입의 카메라와 사용 가능하며, 특별한 부가장치가 필요하지 않다. 센서를 부착하지 않아도 되고, 캘리브레이션(calibration) 과정 또한 필요하지 않다. K-비전은 선거개표방송, 다큐멘터리, 오락 프로그램 등 생방송 프로그램에서 활용한다.

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Stop-Line and Crosswalk Detection Based on Blob-Coloring (블럽칼라링 기반의 횡단보도와 정지선 검출)

  • Lee, Joon-Woong
    • Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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    • v.17 no.8
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    • pp.799-806
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    • 2011
  • This paper proposes an algorithm to detect the stop line and crosswalk on the road surface using edge information and blob coloring. The detection has been considered as an important area of autonomous vehicle technologies. The proposed algorithm is composed of three phases: 1) hypothesis generation of stop lines, 2) hypothesis generation of crosswalks, and 3) hypothesis verification of stop lines. The last two phases are not performed if the first phase does not provide a hypothesis of a stop line. The last one is carried out by the combination of both hypotheses of stop lines and crosswalks, and determines the stop lines among stop line hypotheses. The proposed algorithm is proven to be effective through experiments with various images captured on the roads.