본 논문에서는 칸투어 추적의 정확도 향상을 위하여 배경이 제거된 에지 중에서 실제로 추적하고자 하는 객체의 경계선에 존재하는 에지들을 선택하는 방법을 제안한다 우리는 전 프레임에 존재하는 객체 칸투어의 수직 방향 그래디언트를 계산한다. 또한 다양한 크기를 가진 면적의 개념을 사용한 그래디언트 계산은 노이즈에 의한 영향이나 작은 체크무늬의 텍스쳐를 가진 장면에서도 정확하게 객체의 경계선에 존재하는 에지를 선택할 수 있게 한다. 우리는 이렇게 다양한 크기로 계산된 그래디언트값들은 가중치를 사용하여 합으로 계산하고 이 값이 큰 에지들을 경계선에 존재하는 에지로 고려한다.
본 논문에서는 수평 방향의 경계선 정보를 이용한 마모 정도 및 편마모 검출 알고리즘을 제안한다. 입력 이미지의 노이즈는 양방향 필터로 제거한 다음 제안된 마스크를 사용하여 필터링된 이미지에서 경계선이 추출된다. 타이어가 마모됨에 따라, 타이어 숄더 또는 타이어 바퀴의 바닥에 팬 홈이 수직 홈보다 더 많이 바뀐다. 그러므로 타이어 숄더 또는 타이어 홈의 모서리는 수직 홈의 모서리보다 타이어 장착에 대한 정보가 더 많다. 제안 된 마스크는 이 특징을 반영하여 수평 모서리 추출에 사용된다. 경계선 추출 후, 경계선 이미지는 두 가지 레벨 시스템으로 표현된다. 이진화 이미지의 경계선 화소는 착용도 및 불균일한 착용을 결정하는 데 사용된다. 이 제안 된 방법은 다른 장비 없이 쉽게 사용할 수 있다. 제안 된 방법은 실제 차량을 사용하여 수행되었으며, 실험 결과는 착용도 및 착용 불균일성을 검출하는데 있어 제안 된 방법의 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 입력되는 인쇄체 한글 이미지의 문자를 인식하여 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 문자 인식에 있어서 잡음에 강한 경계선 기울기 방법을 이용함으로써 문자의 구조적 특성에 근거한 윤곽선 정보를 추출할 수 있었다. 이를 이용하여 각 문자 이미지의 수평 및 수직 모음을 인지하고 6가지 유형으로 분류한 후, 자소 단위로 분리하고 최대 길이투영을 사용하여 모음을 인식하였다 분리된 자음은 경계선이 변화되는 위상의 형태를 미리 저장된 표준패턴과 비교하여 인식하였다. 인식된 문자는 KS 한글 완성형 코드로 문서 편집기에 출력되어 사용자에 제공되는 시스템을 구현하였다.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
모든 SAR 영상에는 전자기파 간의 간섭으로 인한 스페클 잡영(speckle)이 존재하며, 이를 제거하는 것은 양질의 SAR 영상을 얻기 위한 필수적인 전처리 과정 중 하나라고 할 수 있다. 그러나 이러한 스페클 잡영을 제거하기 위하여 기존에 제안되었던 알고리즘은 잡영은 효과적으로 감소시키는 반면 경계선과 같은 영상의 고유 정보까지 함께 감소시키는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상의 경계선은 보존시키면서 영상으로부터 불필요한 잡영을 제거할 수 있는 알고리즘을 구현하고, 기존의 알고리즘과 비교하여 그 효율성을 평가하고자 한다. 영상의 통계적 특성에 근거하는 기존의 알고리즘과는 달리 웨이블렛 변환(Wavelet transform)으로 경계선 및 특징 정보의 여부를 판별한 후 평균 필터(mean filter)를 적용하는 경계선 보존(edge sharpening) 알고리즘은 경계 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 1차원 필터를 수평, 수직, 대각선, 역대각선 방향으로 적용함으로써 하나의 영상소를 중심으로 모든 방향에 대한 경계선 여부를 확인할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 512 × 512로 절취한 1-look SAR 영상에 대하여 창 크기 5 × 5의 경계선 보존 필터를 적용하고 동일영상에 대하여 기존의 Lee, Kuan, Frost 필터 등의 실험결과를 비교함으로써 그 적합성을 판단하고자 하였다. 실험결과에 대한 수치적인 평가는 ①정규화 평균을 이용하여 평균값의 보존 여부, ②편차 계수를 이용한 스페클 잡영의 제거 여부, ③경계선 보존지수(EPI)를 이용한 경계선의 보존 정도를 통해 이루어졌다. 본 연구의 실험결과를 통해 경계선 보존 필터는 평균값의 보존 여부 및 스페클 잡영 제거 정도에 있어 다른 필터들과 큰 차이가 없지만 경계선보존지수는 다른 필터들에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다.rbon 탐식효율을 조사한 결과 B, D 및 E 분획에서 유의적인 효과를 나타내었다. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. On the basis of the simplified model, the simulation was performed and the results could be confirmed by the experiments under various conditions.뢰, 결속 등 다차원
본 논문은 에지를 이용한 차량 검출 시 검출률 향상을 위해 부정확한 에지 정보를 보완하는 확장 에지 분석 기법을 제안한다. 차량은 영상에서 차량이 지면과 닺는 경계면과 좌우 경계선을 이용하여 검출한다. 제안하는 확장 에지 분석기법은 차량과 지면의 경계선을 표현하는 수평 에지가 조명이나 잡음 등으로 인해 부정확하게 얻어지는 문제를 해결하기 위해 수평에지를 양방향으로 확장하여 차량 양쪽의 경계선인 두 개의 수직에지 성분과 교차하는 점을 찾는 방법이다. 즉, 미리 설정된 관심영역 내에서 인접한 수평에지 정보를 이용하여 에지를 융합하거나 분리하는 방법을 통해 수평에지를 추출하고 추출된 수평에지 영역에서 차량 그림자 영역을 검출하여 차량 바닥선을 결정한다. 차량의 폭은 수평에지와 교차하는 수직에지들 중에서 좌우 대칭을 형성할 수 있는 에지들과 차간 거리를 고려하여 결정한다. 확장 에지 분석기반 차량 검출 기법은 복잡한 배경을 갖는 도로 영상에서 기존의 에지 정보를 이용한 차량 검출 방식보다 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 차량 검출 기법의 우수성은 복잡한 도로 영상에서 차량 검출 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 여러 가지 와이프 장면전환 중에서 이동 경계선의 형태가 선형 라인의 모양을 가지는 수평 와이프, 수직 와이프, 반도어(Barn Doors), 그리고 이동 경계선이 원의 모양을 가지는 아이리스 라운드(Iris Round) 와이프를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 디지털 비디오 데이터를 입력 받아 차영상을 추출한 후 차영상에 허프변환을 적용하여 영상에 존재하는 라인과 원형의 이동 경계선을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 평가함수를 통해 이들의 진행 방향과 형태를 효과적으로 분석하여 와이프의 발생 유무와 그 종류를 결정한다. 실험에서는 본 논문에서 제안된 와이프 검출 방법이 기존의 다른 방법에 비해 보다 정확하게 와이프를 검출한다는 것을 성능 비교를 통해 보여준다.
본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 입력되는 인쇄체 한글 이미지의 문자를 인식하여 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다 문자 인식에 있어서 잡음에 강한 경계선 기울기 방법을 이용함으로써 문자의 구조적 특성에 근거한 윤곽선 정보를 추출할 수 있었다. 이를 이용하여 각 문자 이미지의 수평 및 수직 모음을 인지하고 6가지 유형으로 분류한 후, 자소 단위로 분리하고 최대 길이 투영을 사용하여 모음을 인식하였다. 분리된 자음은 경계선이 변화되는 위상의 형태를 미리 저장된 표준 패턴과 비교하여 인식하였다. 인식된 문자는 KS 한글 완성형 코드로 문서 편집기에 출력되어 사용자에게 제공되는 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 감시 시스템 내에서 검출된 객체에 대해 정확한 특징벡터를 추출하기 위한 그림자 제거(shadow casting)방법을 제안한다. 그림자에 의해 부정확한 특징벡터를 가지게 되는 객체는 동일한 객체임에도 불구하고 서로 다른 객체로 인식하는 잘못된 결과를 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 추출된 객체의 경계선(edge)의 수직 히스토그램과 그림자의 방향성을 사용하여 그림자를 제거한다.
물체의 표면에 돌출된 형상을 실시간으로 표현하는 변위매핑 방법에 대하여 설명한다. 기존의 이미지 기반 변위매핑 방법이 기준면에서 함몰된 형상만을 표현할 수 있는 것과 달리, 기준면에서 수직방향으로 돌출된 높이를 표현하여, 표면에서 돌출된 형상의 상세를 실시간으로 표현한다. 또한 폴리곤의 경계부분에서 시점에 따라 수직인 두 개의 면을 추가하여, 기준면의 경계 외부로 초과하는 픽셀의 변위를 표현하였다. 이로써 경계부분의 돌출 형상에 대한 정확한 외곽선을 표현할 수 있다. 제안된 방법은 부드러운 돌출 형상의 표현과 더불어 돌출 형상의 급격한 경사면에 텍스처 정보를 추가하여, 수직 돌출 형상을 포함한 급격한 경사면을 표현할 수 있다. 이 방법은 GPU에서 수행 가능한 픽셀 단위 계산으로 이루어져 실시간으로 가시화가 가능하며, 경계부위의 정확한 외곽선의 표현과 급격한 돌출 형상의 표현이 가능하여, 건물과 같이 기준면에서 돌출된 형상의 상세 표현에 사용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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