• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.754-756
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• 2004

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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.12
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• pp.2982-2988
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• 2014

The edge detection is a pre-processing of such as image segmentation, image recognition, etc, and many related studies are being conducted both in domestic and abroad. Representative edge detection methods are Sobel, Prewitt, Laplacian, Roberts and Canny edge detectors. Such existing methods are possible for superb detections of edges if edges are detected from videos without noises. However, for video degraded by the salt-and-pepper noise, the edge detection characteristic is shown to be insufficient due to the noise influence. Therefore, in this study, the area is separated as the top, down, left and right from the mask's center pixel first to acquire a superb edge detection characteristic from the video damaged by the salt-and-pepper noise. And the algorithm that detects the final edge by applying the directional mask on the assumed factor of mask that is obtained according to the result of determination for the noise status of representative pixel value of each area.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.4
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• pp.89-96
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• 2009

In this paper, we propose an efficient deinterlacing algorithm which is an edge dependent interpolation based on edge direction refinement. The conventional edge dependent interpolation algorithms have a visually better performance than any other Intra-field deinterlacing algorithms. However they are very sensitive to noise due to the failure of estimating edge direction. In order to exactly detect edge direction, our method detects edge direction of around interpolated pixel and refines the edge direction using weighted median filter. Simulation results have shown the efficacy of the proposed method with significant improvement over the previous methods in terms of the objective PSNR quality as well as the subjective image quality.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.11C
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• pp.940-947
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• 2010

Motion Compensated Frame Interpolation(MCFI) has been used to reduce motion jerkiness for dynamic scenes and motion blurriness for LCD-panel display as post processing for high quality display. However, MCFI that directly uses the motion information often suffers from annoying artifacts such as blockiness, ghost effects, and deformed structures. So in this paper, we propose a novel edge-based adaptively weighted vector median filter as post-processing. At first, the proposed method generates an edge direction map through a sobel mask and a weighted maximum frequent filter. And then, outlier MVs are removed by average of angle difference and replaced by a median MV of $3{\times}3$ window. Finally, weighted vector median filter adjusts the weighting values based on edge direction derived from spatial coherence between the edge direction continuity and motion vector. The results show that the performance of PSNR and SSIM are higher up to 0.5 ~ 1 dB and 0.4 ~ 0.8 %, respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.269-272
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• 2006

얼굴 인식의 전처리 단계로써 얼굴의 특징 영역인 눈, 코, 입을 추출하는 방법들이 최근 다양하게 연구되고 있다. 얼굴 영상의 특징 영역을 추출 하는 방법에는 일반적으로 특징 점을 이용한 방법과 에지 정보를 이용한 방법이 있다. 특징 점을 이용한 방법은 높은 정확도를 보이는 반면 느린 수행시간을 보이는 문제점이 있으며, 에지 정보를 이용한 방법은 빠른 수행시간을 보이지만 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정확도와 수행시간을 동시에 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 에지 정보와 에지의 방향성 정보를 이용하여 대략적으로 영역을 추출하여, 잡음에 의해 발생된 에지나 빛에 의해 추출되지 못한 에지에서 생긴 눈 추출의 오류는 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 각 영역의 공간 정보를 이용하여 해결한다. 실험 결과에서 85%의 정확도와 평균 0.3초의 수행시간을 보였으며, 에지 정보를 이용한 방법의 문제점인 정확도와 특징 점을 이용한 방법의 문제점인 수행시간을 동시에 향상시킨 결과를 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.7
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• pp.86-92
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• 2015

This study proposes new LDP code to improve facial expression recognition rate by including local directional number(LDN), edge magnitudes and differences of neighborhood edge intensity. LDP is less sensitive on the change of intensity and stronger about noise than LBP. But LDP is difficult to express the smooth area without changing of intensity and if background image has the similar pattern with a face, the facial expression recognition rate of LDP is low. Therefore, we make the LDP code has the local directional number and the edge strength and experiment the facial expression recognition rate of changed LDP code.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.429-432
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• 2010

본 논문에서는 열 영상 기반의 전력선 검출을 위한 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 전력선이 가지고 있는 방향 특성을 이용하여 전처리과정을 통해 에지의 방향을 추출하고 이를 기반으로 허프 변환(hough transform)을 이용하여 전력선을 검출한다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법 매우 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2006.06a
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• pp.33-36
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• 2006

본 논문은 에지부분에서 뚜렷한 영상의 복원이 가능하도록 하는 칼라 영상의 비선형 보간 기법에 관한 것이다. 일반적으로 칼라영상을 구성하고 있는 성분중 휘도신호(Y)가 에지(edge)성분에 충실한 정보를 갖고 있다는 점에 착안하여 알고리즘 연구를 수행하였다. 일반적인 선형 보간 방법을 사용할 시 영상에서 고주파 대역의 손실을 일으키므로 영상의 화질 열화가 발생한다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 비선형 보간법인 에지 방향성 보간 방법을 제안하였다 또한 조밀한 에지 영역에서의 에지 방향성 보간의 단점을 극복하기 위해 선형 보간과 에지방향성 보간 기법의 혼합을 통한 화질 열화 제거 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.185-188
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• 1998

본 논문에서는 새로운 예측 방법을 사용한 웨이브릿 영상 압축 방식을 제안한다. 에지는 시각적으로 매우 중요한 성분이며 밴드간에도 높은 상관도를 가지고 있다. 또한 에지는 각 밴드의 성질에 맞는 일정한 방향을 가지고 있다. 본 논문에서는 자식 계수들의 배열이 밴드 방향에 따라 방향성을 가진다는 것을 예측에 이용하여 새로운 트리를 통해 영상을 압축하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.246-250
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• 2006

얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다