• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.224-230
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• 2013

운전자 보조 시스템에서 차선 경계 검출은 매우 중요하다. 본 연구는 악조건인 환경에서 차선 경계를 검출하기 위한 강건한 방법을 제안한다. 첫 번째로 원래의 image에서 iVMD(improve Vertical Mean Distribution) Method를 이용하여 수평선을 검출하고, 수평선 하위영역 image를 결정하며, 두 번째로 Canny edge detector를 사용하여 하위 영역에서 차선 표시를 추출한다. 마지막으로, RANSAC algorithm을 이용하여 각각에 맞는 line model을 적용하기 전에, k-means clustering algorithm을 이용하여 오른쪽 왼쪽 차선을 분류 한다. 제안된 알고리즘은 변종조명, 갈라진 도로, 복잡한 차선 표시, 교통신호에 관하여 상당히 정확한 차선 검출 기능을 나타낸다. 실험결과는 제안된 방법이 악조건인 환경하에서 실시간으로 효율적인 요구 사항을 충족함을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.117-126
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• 2020

해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1-10
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• 2013

본 논문에서는 선분분류를 이용하여 실내영상의 소실점을 검출하는 방법을 제안한다. 실내영상을 효율적으로 검출하기 위하여 2 단계로 소실점을 추출한다. 1 단계에서는 이미지가 1 점 투시인지 2 점 투시인지 판별한다. 만일 이미지가 2 점 투시이면, 선분분류를 위하여 검출된 소실점을 지나는 수평선을 구한다. 2 단계에서는 선분분류를 이용하여 2 개의 소실점을 정확히 검출한다. 또 본 논문에서는 인공영상과 이미지 DB를 이용하여 제안한 방법을 평가하였다. 노이즈를 첨가한 인공 영상에 대해서는 노이즈가 60%를 차지할 때까지 검출한 소실점과 실제 소실점과의 차이가 16 픽셀 이하였다. A. Quattoni 와 A. Torralba가 제안한 이미지 DB를 이용한 평가에서는 87% 이상의 이미지에 대하여 소실점을 검출하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.632-641
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• 2004

본 논문에서는 비교정 상태의 스테레오 입력영상에 영상보정 알고리즘을 적용한 새로운 중간시점 영상합성 기법을 제시하고 그 성능을 분석하였다. 제시된 방법에서는 먼저, 좌, 우 스테레오 영상의 각 화소 간들에 대한 유사도 및 모서리 검출을 통해 특징점을 추출한 다음, 이들 특징점을 이용하여 스테레오 영상간의 움직임 벡터와 에피폴라 선을 검출하였다. 그리고 스테레오 영상간의 수평선을 일치시킴으로써 좌, 우 스테레오 영상을 보정하고 최적으로 적응적 변위추정 기법을 이용하여 최적화된 중간시점 영상을 합성하였다. CCETT의 'Man' 영상과 스테레오 카메라를 사용하여 촬영한 '사람' 및 '자동차' 영상을 사용한 중간영상 합성 실험결과 본 논문에서 제안된 보정기법으로 교정된 스테레오 영상의 경우가 비교정 상태에 비해 'Man' 영상은 3.6㏈, '사람' 및 '자동차' 영상은 2.59㏈, 1.47㏈의 PSNR이 각각 개선됨이 분석됨으로써 본 논문에서 새로이 제시한 스테레오 영상 보정 알고리즘 기반의 중간시점 영상합성 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.