• 제목/요약/키워드: 외곽공

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성분차 색분할과 검출마스크를 통한 실시간 교통신호등 검출과 인식 (Real time detection and recognition of traffic lights using component subtraction and detection masks)

  • 정준익;노도환
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권2호
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    • pp.65-72
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    • 2006
  • 교통신호등 검출과 인식 시스템은 운전자에게 경고와 보조시스템으로 필요한 장치이다. 본 논문에서는 칼라 비젼시스템을 이용한 주행중 실시간 교통신호등의 검출과 인식법에 대해 제안하고 있다. 제안하는 방법은 크게 네 가지로 구분된다 유사색 환경에서도 신호등 빛 검출이 용이하도록 HSI 색 공간에서 채도와 밝기값의 차를 이용하여 신호등의 빛을 검출하는 신호등 검출, 신호등 외곽검출과 검출된 신호 빛을 바탕으로 교통신호등 외곽 후보영역 설정과 세 검출 결과를 토대로 교통신호등을 인식하는 부분이다. 주행중 영상을 비디오 카메라로 녹화하여 제안하는 방법에 적용하여 결과를 제시하였다. 녹화시 카메라의 줌기능을 이용하여 줌에 의한 입력 영상변화시에도 신호등을 검출 및 인식한 결과를 제시하였다.

형태학 정보와 개선된 롤링 볼 알고리즘을 이용한 폐, 기관지 및 폐혈관 자동 분할 (Automatic Segmentation of Lung, Airway and Pulmonary Vessels using Morphology Information and Advanced Rolling Ball Algorithm)

  • 조준호
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권2호
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    • pp.173-181
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    • 2014
  • 본 논문은 흉부 CT에서 폐, 기관지 및 폐혈관을 자동으로 분할 할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 방법은 3단계로 진행된다. 첫째는 최적 임계값과 3차원 레이블링을 통한 영역성장법으로 폐 및 기관지를 분할한다. 둘째는 기관지의 형태학적 정보를 활용하여 기관지의 첫 번째 분기점(용골)까지는 차감연산으로, 이후부터는 가변적 임계값 기법을 적용하여 기관지를 분할한다. 셋째는 폐에 대한 복원 과정으로 좌/우측 폐를 분리하고, 개선된 롤링 볼 알고리즘을 적용하여 폐 외곽의 이상 유무를 확인하며, 이상이 발견되면 그 부분을 제거하고, 2차 다항식 형태로 폐 외곽을 연결시킴으로서 정상적인 폐로 복원한다. 마지막으로 폐혈관은 임계 값 기법의 3 차원 레이블링과 3 차원 영역성장법을 적용하여 분할하였다. 시뮬레이션 결과 폐 주변조직의 손실 없이 정확하게 분할됨을 확인 할 수 있었다.

초음파 영상에서의 Optical Flow 추적 성능 향상을 위한 전처리 알고리즘 개발 연구 (The Study of Pre-processing Algorithm for Improving Efficiency of Optical Flow Method on Ultrasound Image)

  • 김성민;이주환;노승규;박성윤
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제47권5호
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    • pp.24-32
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    • 2010
  • 본 연구에서는 Optical Flow Method의 추적 성능을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Median Filter, Binarization, Morphology, Canny Edge, Contour Detecting 및 Approximation Method를 기반으로 개발되었다. Optical Flow 추적 성능 향상 여부를 평가하기 위해 Lucas-Kanade Optical Flow 알고리즘에 개발된 전처리 알고리즘을 적용하고, 전처리 알고리즘이 적용되지 않은 Optical Flow 영상과 추적 결과를 비교 분석하였다. 또한, Median Filter와 Histogram Equalization으로 구성된 기존 전처리 알고리즘과의 결과 비교를 통해, 개발된 전처리 알고리즘의 추적 성능 향상여부를 평가하였다. 실험결과, 전처리 알고리즘을 적용하지 않은 영상과 기존 전처리 알고리즘을 적용한 영상은 특징영역의 분할이 이루어지지 않아, Optical Flow의 추적 정확도가 매우 낮게 나타났다. 반면, 개발된 전처리 알고리즘을 적용한 영상에서는 외곽선이 내외부로 세분화되고, 외곽선 트리가 구성됨에 따라 Optical Flow의 추적 성능이 매우 높게 나타났다.

흉부 CT 영상의 형태학적 정보 및 Spline 보간법을 이용한 폐 및 기관지 분할 알고리즘 (Lung and Airway Segmentation using Morphology Information and Spline Interpolation in Lung CT Image)

  • 조준호;김정철
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.702-712
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    • 2013
  • 본 논문은 흉부 CT 영상에서 폐 흉벽에 결절 및 폐혈관이 붙어 있는 경우에도 폐 정보의 손실 없이 폐와 기관지를 분리할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 마스크 영상의 활용은 폐 및 기관지 분할에서 시간 단축 및 성능을 향상 시킬 수 있었다. 또한 폐 흉벽과 밝기값이 같은 결절을 찾아 제거 하는 방법은 좌 우측폐의 외곽 영상을 2진 영상으로 변환하고, 형태학적 정보를 활용함으로써 가능 하였다. 마지막으로 제거된 부분의 외곽선 연결은 거리가 고려된 최적 화소 추가와 3차 Spline 보간법을 적용하였다. Matlab 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 기존 문제점이 보완됨을 확인 할 수 있었다.

DCT영역에서의 적응적 대비 개선에 관한 연구 (Adaptive Contrast Enhancement in DCT Domain)

  • 전용준;엄민영;최윤식
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권5호
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    • pp.73-78
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    • 2005
  • DCT기반 압축기법에 의해 부호화된 영상은 양자화에 의한 여러 가지 화질열화요소가 포함되는데, 그중 인간 시각에 민감한 대비 왜곡은 화질 열화 요인으로서 가장 중요한 요인이다. 특히 저비트율에서 부호화된 영상의 경우 많은 고주파 성분이 양자화에 의하여 손실되기 때문에 좋은 화질을 갖는 영상을 복원할 수 없을 것이다. 따라서 본 논문에서는 대비 왜곡을 포함하고 있는 부호화된 영상에 대해 DCT영역에서 대비를 개선시키는 새로운 알고리즘을 제안한다. 대비왜곡은 외곽선 주변에서 심하게 나타나기 때문에 DCT블록의 외곽선 포함 정도를 판단하여 문턱치보다 큰 블록은 다시 4개의 부블록으로 나누어 적용된다. 제안되는 방법은 모든 연산이 DCT 영역에서 수행되기 때문에 실시간 처리 응용분야에 적용될 수 있을 것이다.

실내 무선 센서 네트워크에서의 측위를 위하여 고정 노드 신호들의 크기 순위를 사용한 순차적 구역 설정 알고리즘 (A Successive Region Setting Algorithm Using Signal Strength Ranking from Anchor Nodes for Indoor Localization in the Wireless Sensor Networks)

  • 한준상;김명진
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제48권6호
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    • pp.51-60
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    • 2011
  • GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 지역에 적용하기 위하여 무선 센서 네트워크를 이용한 측위 연구가 진행 중이며 많은 알고리즘들이 제안되고 있다. 기존 알고리즘들 중 WCL(Weighted Centroid Localization)은 하드웨어적으로 제한된 무선 센서 네트워크의 특성을 고려하여 간단한 연산으로 사용자 노드의 좌표를 계산하면서 성능 면에서도 우수함이 입증되어 있다. 그러나 최적의 성능을 얻기 위하여 항상 고정 노드들이 전체 네트워크 범위의 96%로 신호를 전송해야 하는 점과 각 고정 노드의 전송 범위 외곽지역에서 급격한 측위 오차가 발생하여 평균 오차와 편차가 크다는 단점이 있어 실제 실내 환경에 적용시키기 어려운 측면이 있다. 본 논문에서는 각 고정 노드의 신호 세기를 비교하여 사용자 노드가 존재할 가능성이 있는 추정 구역을 순차적으로 좁혀 나가는 측위 알고리즘을 제안하였다. 추정 구역을 최소화 하여 사용자 노드의 위치를 계산함으로써 고정 노드의 전송 범위에 따른 성능 저하와 외곽지역에서 발생하는 최대 오차 문제를 해결하였으며, 평균 오차도 자유공간 전파 환경에서 WCL 알고리즘 보다 5배 정도 감소하는 것을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

신경회로망을 이용한 영상복원용 적응형 일반스택 최적화 필터의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Optimal Adaptive Generalized Stack Filter for Image Restoration Using Neural Networks)

  • 문병진;김광희;이배호
    • 전자공학회논문지S
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    • 제36S권7호
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    • pp.81-89
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    • 1999
  • 통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

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이동 객체를 보존하는 시접선 추정 기술 (Moving Object Preserving Seamline Estimation)

  • 곽문성;이찬혁;이희경;정원식;양승준
    • 방송공학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.992-1001
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    • 2019
  • 다수의 카메라를 이용하여 취득된 영상을 정합 하여 하나의 넓은 시야각을 가지는 영상을 합성하는 기술이 많은 영역에서 사용되고 있다. 영상의 정합 영역 내에 이동 객체가 등장한 경우 객체의 왜곡 없이 영상을 정합 하기 위하여 움직임 정보를 이용하는 시접선 추정 방법을 제안한다. 기존 시접선 추정 기반 기술들은 영상 외곽선 정보와 시차 등을 이용하여 에너지 함수를 형성하고 시접선을 추정하는 방법을 사용하여 왔으나, 본 논문에서는 프레임 별 외곽선 정보를 이용하여 움직임 정보를 계산하고, 이를 에너지 함수에 반영하여 영상 정합 시 이동 객체의 왜곡을 방지하는 시접선 추정 기술을 제안한다. 또한, 정합 영상의 왜곡 정도를 정량화 할 수 있는 지표를 제안하여 기존 기술과 제안된 방법의 성능 차이를 검증한다.

터널발파설계 자동화를 위한 발파패턴 설계식 개발 (Development of Automated Pattern Generation Method for Tunnel Blasting)

  • 최용근
    • 화약ㆍ발파
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    • 제23권4호
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    • pp.19-29
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    • 2005
  • 국내에서 발파설계에 적용하고 있는 수식은 외국의 암반조건과 발파환경에 맞게 만들어진 것으로써 암질과 현장조건이 상이한 국내에서는 잘 맞지 않거나 발파패턴의 자동설계에도 적절하지 않은 문제가 있었다. 1998년부터 터널발파설계 자동화를 구현하기 위한 여러 연구가 시행되었고, 이를 통해 개발된 발파 설계식은 이러한 문제들을 해결할 수 있었다. 개발된 발파 설계식은 기존의 수식에 비해 복잡하기는 하지만, 암반상태에 따른 굴진장의 변화를 고려하여 장약량을 변화시킬 수 있고 최외곽공과 전열공의 설계도 다양하게 적용할 수 있는 등 여러 가지 장점이 있다. 이 연구에서는 터널발파설계 자동화를 위해 개발된 설계식에 대해 검토하였다.

가우시안 잡음 제거를 위한 소벨 연산자 기반의 개선된 가이디드 이미지 필터링 기법 (An Improved Guided Image Filtering Technique based on Sobel Operator for Removing Gaussian Noise)

  • 송성민;최현호;정제창
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.104-107
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    • 2018
  • 최근 촬영 기기의 기술발전으로 인해 디지털 영상의 해상도가 증가함에 따라 선명한 디지털 영상에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에도 불구하고 디지털 영상 내 가우시안 잡음 (gaussian noise)은 촬영기기를 통해 영상 획득 및 처리 과정에서 발생하여 화질을 열화 시킨다. 디지털 이미지에서 발생하는 가우시안 잡음을 제거하기 위해서 기존의 저대역 통과 필터 (low-pass filter: LPF)를 사용하면 잡음은 제거되지만, 블러링 현상 (blurring phenomenon)이 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 소벨 연산자 (sobel operator)를 사용하여 영상 내 에지 맵 (edge-map)을 생성하여 에지 영역과 동질 영역을 구분한다. 에지영역에서는 약한 저역 필터 (weak low-pass filter)를 사용하고, 그 외의 이미지 영역에서는 강한 저역 필터 (strong low-pass filter)를 사용하는 알고리듬을 제안하였다. 그리고 다양한 이미지에 대하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 적용한 결과를 통해 주관적 화질 비교하였고 객관적 지표로 최대 신호 대 잡음비 (peak signal-to noise ratio: PSNR)와 구조 유사성 (structural similarity: SSIM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리듬이 잡음 제거 및 외곽선 보존의 우수함을 확인하였다.

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