• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.8
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• pp.1142-1147
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• 2022

The edges of image should be detected first so that the objects in the image can be identified. An hardware-implemented edge detection algorithm outperforms its software version. Sobel operation is the most suitable algorithm for an hardware implementation of edge detection. And lots of works have been done to perform Sobel operations efficiently on FPGA-based hardware. This work proposes how to implement fast edge detection circuit on FPGA, which is based on the conventional circuit for edge detection using Sobel operator. The newly proposed circuit is suitable for processing images when the images are stored in memory devices and outperforms the conventional one with little additional FPGA resources. Both the conventional circuit and the proposed circuit were implemented on an FPGA. And the result showed that the proposed circuit almost doubles the performance in processing images and needs little additional FPGA resources.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.11
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• pp.281-288
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• 2014

A method for edge detection using K-means clustering is proposed in this paper. The method is performed through there steps. Histogram equalizing is applied to the image for the uniformed intensity distribution. Pixels are clustered by K-means clustering technique. Then Sobel mask is applied to detect edges. Experiments showed that this method detected edges better than conventional method.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.3
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• pp.321-326
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• 2010

A method that can decide the existence and the severeness of flaws in ceramic materials through the use of non-destructive testing by image processing techniques, is proposed in this paper. The edges of the acquired image are first extracted using Sobel mask and the regions of the image are clustered using another mask after that. Histogram stretching is applied to each of the regions to enhance the image region-wise and objects are extracted by an edge following algorithm. Morphological information is incorporated to remove noise and detect flawed regions. The proposed method can detect flaws in the acquired images and the experimental results also supports that.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.193-195
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• 2010

본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서 감마상관 변환과 $7{\times}7$ 소벨 마스크와 $13{\times}13$ 소벨 마스크를 각각 적용하여 윤곽선을 추출한다. 추출된 윤곽선 영역을 평활화와 평균 이진화 기법을 적용하여 영상을 보정한다. 보정된 영상에서 침식 연산과 팽창 연산을 이용하여 잡음을 제거한 후, 라벨링 기법을 적용하여 항공 갑판의 결함 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 항공 갑판 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 항공 갑판에서 결함을 추출하는데 효과적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.9
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• pp.1865-1870
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• 2011

In this paper, we propose an effective method that automatically detects flaws in air deck by using non-destructive testing. First, Gamma correlation transform, 7 ${\times}$ 7 and 13 ${\times}$ 13 Sobel mask apply to the image of air deck acquired non-destructive testing in order to detect the edge of the image. Second, the edge detection area is smoothed and corrected by mean binarization method. Finally, the region of flaws in air deck is detected by a labeling method after removing the noise by the erosion and the dilation operation. In experimental results, we showed that the proposed detection method is effective in air deck.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.511-513
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• 2016

본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.157-159
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• 2009

본 논문에서는 세라믹을 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 자동으로 확인하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선의 방향 정보를 $9{\times}9$ 마스크에 적용하여 영역을 분류한다. 그리고 분류된 각 영역을 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상을 보정하고, 4 방향 윤곽선 알고리즘을 적용하여 객체를 추출한다. 그리고 추출된 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 손상된 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 비파괴검사를 통하여 얻어진 영상을 대상으로 실험한 결과, 손상된 영역을 비교적 정확히 검출되는 것을 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.1
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• pp.27-34
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• 2004

This thesis proposes a face detection algorithm using the color and edge informations in color image. The proposed algorithm segments skin color by Cb and Cr in YCbCr coordinates. Then face candidate regions are made after morphological filtering and labeling. For the regions, the Sobel vortical operation and horizontal projection are performed in the Y luminance components. The peak value indicates the eye location. Similarly, the chin location is detected by the Sobel horizontal operation and horizontal projection. The computer simulation shows that the proposed method gains similar detection rates of previous method and prevent facial region from including neck by detection of chin.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.25 no.2
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• pp.49-68
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• 2008

In many information retrieval experiments, the data fusion techniques have been used to achieve higher effectiveness in comparison to the single evidence-based retrieval. However, there had not been many image retrieval studies using the data fusion techniques especially in combining retrieval results based on multiple retrieval methods. In this paper, we describe how the image retrieval effectiveness can be improved by combining two sets of the retrieval results using the Sobel operator-based edge detection and the Self Organizing Map(SOM) algorithms. We used the clip art images from a commercial collection to develop a test data set. The main advantage of using this type of the data set was the clear cut relevance judgment, which did not require any human intervention.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.583-585
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• 2002

얼굴 인식은 이미지에 대한 많은 변화(표정, 조명, 얼굴의 방향)로 인해 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 여러 가지의 얼굴 인식에 관한 방법이 연구되었다. 본 논문은 윤곽선이 검출된 흑백 이미지에서 명암 정보를 이용하여 특징을 추출한 얼굴 인식 시스템을 구현한다. 얼굴 방향에 대해 제약조건을 지닌 정면의 얼굴 이미지에서 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용하여 추출한 윤곽선 이미지를 일정한 크기의 영역들을 구성하여 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터를 이용하여 빠른 속도로 얼굴의 특징을 추출하여 개인 정보를 생성할 수 있다. 개인 정보를 가지고 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 일대일 대응에서 인증을 실험한다. 이 시스템은 기하학적 특성 추출 방법보다 계산량이 적고, 높은 인식률을 보여준다.