• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1449-1461
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• 2005

본 논문에서는 차량의 식별마크 분류 및 차량번호판 인식을 통한 차량인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 입력 차량영상으로 부터 잡음제거, 세선화 과정 등 전처리 과정들을 수행하고 명암값 변화 빈도 분포를 사용하여 차량식별마크와 번호판 영역을 추출하였다. 또한 추출된 후보 영역으로부터 차량 식별마크와 번호판 영역의 구조적 특성 정보를 사용하여 차량 식별마크, 번호판의 문자 및 숫자를 분류하였으며, 하이브리드 패턴벡터 및 수직수평 패턴벡터를 사용하여 식별마크, 문자 및 숫자를 인식하여 차량 정보 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량의 식별마크가 차량의 종류에 따라 독립적인 특성, 식별마크와 번호판 영역에서는 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 수평 및 수직빈도수 분포가 식별마크 및 번호판 이외의 영역과 뚜렷이 구별된다는 특성들을 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 환경에서 촬영된 350여개의 영상에 대하여 차량인식 실험을 수행하였고 제안한 방법이 차량번호판의 크기와 위치에 무관하고 잡음의 영향에 덜 민감하였을 뿐만 아니라 불규칙적인 외부환경에서도 인식율이 개선되었다. 또한 식별마크와 번호판 인식의 실시간 처리가 가능하여 실제 주차장이나 도시화도로등에 적용이 가능하다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.102-112
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• 2013

본 연구에서는 저 명암 대비 영상에서 잡음이 많은 육각형을 포함하는 윤곽 검출과 보완의 2단계 처리방법을 제안한다. 이 방법은 라플라시안-가우시안 필터(LGF)의 조합과 형상에 의존하는 필터의 아이디어에 기초한다. 먼저, 1단계에서는 모서리에서 특히 육각형상의 에지를 검출하기 위한 검출기로서 6개의 마스크를 갖는 알고리즘을 사용한다. 여기에서 두 개의 삼각화살 모양의 필터는 육각형의 삼각화살 모양의 접속부를 검출하기 위해 사용되고, 기타 네 개의 필터는 육각형 주변의 에지를 검출하기 위해 사용된다. 자연영상으로서 보통 규칙적인 육각형상의 각막 내피 세포를 선택하며, 이 각막 내피 세포의 형상을 자동적으로 계측하는 것은 임상진단에 있어서 중요하다. 그 유효성을 평가하기 위해 제안 방법과 기존 방법을 잡음을 포함하는 육각형 영상에 적용한다. 그 결과, 제안 알고리즘이 기존의 다른 방법에 비해 잡음에 대한 강인성과 출력 신호 대 잡음비, 에지 일치율 및 검출 정확도의 면에서 보다 양호한 검출률을 나타냈다. 다음으로, 2단계에서는 에너지 최소화 알고리즘에 의한 세선화 영상의 결손 부분을 보완한 후 임상진단에 필요한 정보를 제공하는 세포의 면적과 분포를 계산한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.55-62
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• 2016

본 연구에서는 공극 네트워크 모델을 이용하여 사질토의 함수특성곡선을 수치해석적으로 획득하였다. 주문진표준사의 시편을 고해상도 3차원 X-ray CT 촬영하여 공극 영상을 획득하였고, 이를 공극방과 공극목으로 이루어진 관망으로 재구성하였으며 이 때 관의 반경은 공극목의 최소반경으로 정의하였다. 모세관압에 영향을 미치는 공극목의 반경은 세선화알고리즘과 유클리디언 거리변환을 통해 계산하였다. 수치해석적으로 얻은 함수특성곡선을 실험결과와 비교하였으며, 수치해석 결과는 실험결과에 비해 공기함입치가 과대평가 되었으나 전체 모세관압은 유사한 분포를 나타냈다. 또한 실험결과로부터 도출된 상대투수율은 높은 포화도에서 수치해석 결과에 비해 큰 값을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.369-374
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• 2002

본 논문에서는 명암도 변화값과 기하학적 패턴벡터를 이용하여 실시간으로 차량번호판을 추출하고 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역보다 밀집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력과정에서 외부 환경에 따라 차량영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화를 적용하여 전처리후 제안한 기하학적 패턴벡터를 이용하여 차량번호를 인식하도록 하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴벡터 보다 계산 속도가 빠르며, 차량번호판의 크기와 잡음에 무관하며, 불규칙한 조명 상태에서도 정확한 차량 번호를 인식할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.7-12
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• 2009

본 논문에서는 local min/max 연산을 이용한 필기체 숫자의 방향특징 추출 기법을 제안한다. 숫자의 방향특징은 숫자를 이루는 선에서 수평, 수직 및 두 대각방향인 4개 방향의 선들로 구성된 방향선분 영상으로부터 구해진다. Kirsch 마스크를 사용하는 기존의 방향특징 추출기법은 에지형태인 두 겹으로 된 방향선분 영상을 생성하는데 반해 본 논문에서 제시하는 방법은 방향성 수축연산을 사용하여 한 겹으로 된 방향선분 영상을 생성한다. 본 방향성 수축연산을 숫자영상에 적용하기 위해서는 먼저 세선화, 영상 팽창 등의 전처리가 필요하지만 이 방법은 숫자를 이루는 선 자체와 더욱 유사한 형태를 갖는 방향선분을 제공한다. 우리가 구하고자 하는 [$4{\times}4$] 크기인 4개의 방향특징은 4개의 방향선분 영상으로부터 조닝방법을 통해 구해진다. 보다 높은 필기체 숫자인식을 얻기 위해, 본 연구에서는 우리가 제안한 방향특징에 기존의 Kirsch 방향특징과 오목특징을 결합한 다중특징을 사용하였다. 본 숫자 특징에 의한 인식률을 테스트를 위해 오류역전파 알고리즘으로 학습되는 다층퍼셉트론 신경회로망을 인식기로 사용하였으며, Concordia 대학의 CENPARMI 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 98.35%의 인식률을 얻을 수 있었다.