• 제목/요약/키워드: 소벨연산

검색결과 13건 처리시간 0.016초

카메라 영상의 실시간 분석에 의한 차선 및 차간 인식 (Road Lane and Vehicle Distance Recognition using Real-time Analysis of Camera Images)

  • 강문설;김유신
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제16권12호
    • /
    • pp.2665-2674
    • /
    • 2012
  • 본 논문에서는 실시간의 도로 환경에서 위험상황을 감지하고 안전 운전을 돕는 실시간 차선 및 차간 인식 방법을 제안한다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출한다. 관심 영역에 대한 허프 변환을 통하여 직선 성분을 검출하고 확률 계산을 통하여 차선을 확정하여 필터링을 실시한다. 그리고 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출하고 전방 차량과의 거리를 계산한다. 제안한 차선 및 차간 인식 기술을 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 95% 이상의 인식률을 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 입증되었다.

지상파 DMB 단말에서의 3D 컨텐츠 최적 서비스를 위한 경계 정보 기반 실시간 얼굴 수평 위치 추적 방법에 관한 연구 (A Study on Real-time Tracking Method of Horizontal Face Position for Optimal 3D T-DMB Content Service)

  • 강성구;이상섭;이준호;김중규
    • 대한전자공학회논문지SP
    • /
    • 제48권6호
    • /
    • pp.88-95
    • /
    • 2011
  • 모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.

원형에너지가 추가된 p-Snake를 이용한 윤곽선 추출 기법 (Contour Extraction Method using p-Snake with Prototype Energy)

  • 오승택;전병환
    • 전자공학회논문지
    • /
    • 제51권4호
    • /
    • pp.101-109
    • /
    • 2014
  • 임의의 물체 영상에서 정확한 윤곽선을 찾아내는 것은 영상 처리 관련 시스템을 구축하는데 있어 필수적인 요소이다. 특히, 자동화된 생산 공정에서 생산품의 검사를 위한 비전시스템을 구축하다면 직선, 원 등의 정형화된 모형에 대한 윤곽선의 검출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 원형(prototype) 에너지를 추가하여 개선된 윤곽선 추출 알고리즘으로 원형적응 동적윤곽선 모델, p-Snake를 제안한다. 제안 방법은 원형분석을 위하여 물체 영상에 소벨 연산을 수행한 후, 기존 스네이크 알고리즘을 적용하여 초기 윤곽선을 찾는다. 이후 초기 윤곽선 정보에 근거하여 직선, 원 등의 원형(prototype)을 분석하고, 원형 에너지를 정의하여 기존의 스네이크 함수에 추가적인 에너지 항목으로 사용함으로써 물체의 최종 윤곽선을 검출하였다. 산업현장의 배경을 가정한 환경에서 취득된 340장의 영상에 대하여 실험한 결과, 잡음이나 조명 등의 이유로 물체와 배경의 구분이 선명하지 않거나 영상에서 에지가 충분히 존재하지 않는 경우에도 윤곽선을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 원형(prototype)과 얼마나 일치하는 가를 나타내는 척도인 유사도의 경우, 제안한 p-ACM으로 추출한 윤곽선의 원형 유사도가 ACM의 처리 결과에 비해 9.85%가량 우수한 것으로 나타났다.