기존의 4-State 바코드 인식 방법은 정확한 바코드 인식을 위해 모든 윤곽선을 이용하여 외곽선을 추출하고, 학습에 따른 분석 모델을 적용하는 방식이었지만, 본 논문에서는 바코드의 최외각의 윤곽선을 이용하여 불필요한 연산 작업을 최소화하고 인식과정에서 3-line 화소 구분법으로 학습데이터의 사용의존도를 최소화하는 고속 우편물 인식 시스템 개발에 목적을 둔다.
복부 MRI 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술 방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 따라서 본 논문은 복부 MRI 영상에서 이러한 간 영역과 간의 혈관을 자동으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 1단계로 Region Growing의 개선된 방법으로 초기 설정된 간 영역의 외곽선 정보를 이용하여 씨앗점을 설정해 간 영역을 초기 분할한다. 2단계로 분할된 영역 경계선의 지역적 최소값을 이용하여 경계선의 보정 작업을 수행한다. 이후 3단계로 추출된 간 영역을 기반으로 영상 개선 후, 인페인팅(In-painting) 기법을 활용하여 간 영역 내부의 혈관 부분을 검출하게 된다. 제안 알고리즘의 평가는 전문의의 수작업 결과와 비교하였고, 결과 82.5%의 평균 정확도를 보여 제안 알고리즘의 효과적인 간혈관 검출을 확인하였다. 향후 본 연구의 확장으로 검출된 혈관 영역의 3D Volume Rendering 연구를 수행할 예정이다.
스케치를 거쳐 생성되는 디지털 자료로 건축도면이나 제품 디자인시안 등은 수요가 많음에도 불구하고 디지털 도면 자동생성에 대한 영상처리는 아직 연구되지 않고 있다. 현행 필기인식에 대한 영상처리 연구는 주로 글자나 숫자에 국한되어 있어 본 연구에서는 선으로 이루어진 필기를 인식하여 도면이라는 이진영상의 특징을 이용해 특징점을 도출하고 디지털 도면을 생성하는 영상처리를 제안한다. 먼저 입력받은 아날로그 스캔이미지를 메디안블러링과 OSTU임계처리로 노이즈가 없는 이진영상으로 변환한 후 해리스코너검출기를 이용하여 특징점을 검출하고 좌표를 추출하고, 좌표값을 활용해 외곽선과 내부윤곽선까지 구현하여 디지털도면을 양산한다.
본 논문은 감시 시스템의 객체 추적 시, 정확한 객체 추출을 위해 블록 기반으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체 움직임 추적은 주어진 환경에 따라 변수가 많고, 변수를 대처하는 알고리즘을 많이 추가 할 경우 실시간 추적에 어려움이 발생한다. 특히 배경이 조명이나 바람 등의 환경적 요인에 의해 변화되는 문제는 객체를 추적하는데 가장 큰 문제점이다. 특히 사람이나 멧돼지의 경우 움직임에 의한 객체 구성 요소의 흔들림에 의해 고정 블록의 연산에 의해 움직임 객체를 추적할 때 정확한 객체의 윤곽선을 검출하기 힘들다. 따라서 연속되는 프레임에서 전체 화면의 차영상을 이용하여 움직임 관심 영역을 설정하고, 관심 영역에 해당하는 블록들을 분석하였다. 이를 기반으로 움직임 객체의 최외곽 사각형의 객체 영역을 추출하여 기존 고정 블록 방법에 의한 객체 추적보다 좀 더 정확하게 객체를 추출하고 추적할 수 있다.
본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일차적으로 입력 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 입력 영상의 명암 대비를 강화시키기 위해 명암 대비 스트레칭을 적용한다. 이후 명암 대비 스트레칭된 영상의 분할을 위해 적응적 임계값을 적용하고 다음 단계에서 문자와 유사한 영역들을 적당한 크기 의 structuring element를 이용하여 제거하는 1차 하부 단계와 모폴로지 녹임(erosion)을 적용한 영상과 모폴로지(열림닫힘[OpenClose]+닫힘열림[CloseOpen])/2가 적용된 영상 사이의 차이 영상을 구하는 2차 하부 단계를 적용시킨다. 마지막 단계에서 각 후보 영역들 중 실제 자막 영역을 추출해내기 위해, 후보 문자 영역의 화소수 비율과 외곽선의 화소수의 비율, 그리고 장축과 단축간의 비율 등에 대해 필터링을 적용한다. 본 논문에서는 임의의 300개의 뉴스영상을 입력 값으로 실험한 결과 93.6%의 우수한 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 structuring element의 크기 조절을 통해 크기가 다른 다양한 이미지에서도 좋은 성능을 거둘 수 있다.
모폴로지 영상처리기법을 이용하여 영상내 물체의 외곽선을 추출하는 연구는 최근까지 여러 가지 목적을 위하여 이루어져 왔다. 최근 고해상도 영상의 적용이 여러 민간 수요 분야에서 일반화되면서 도시교통 환경 분석을 위한 방법으로 모폴로지 연산을 적용하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 고 해상도 영상으로부터 주요 지형지물 정보를 추출하고 분석하기 위하여 이진(Binary) 모폴로지 처리와 명암(Gray-scale) 모폴로지 연산을 Visual 환경 하에서 운영 가능한 프로그램으로 개발하였다. 각각의 처리 견과에 대해서는 보다 나은 결과를 얻기 위해 잡음 제거 기능을 추가하였고, 명암 모폴로지 처리에서는 영상의 히스토그램을 사용자가 확인하고 경계치 영역 제거를 통하여 적용목적과 영상의 조건에 따라 보다 좋은 곁과를 추출할 수 있도록 하였다.
수동적인 보안감시 시스템의 문제점이 계속적으로 제기되면서 실시간으로 공공장소에서의 군중에 대한 관리 및 감독을 지원하는 자동화되고 지능적인 군중 밀도 측정에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라, 군중의 밀도를 측정하기 위한 많은 연구가 시도되었으나 실시간 혼잡도 정보 취득이 어렵고, 조명변화 등에 취약한 한계가 드러났다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 군중 특징 정보로써 옵티컬 플로우를 검출하고 또한 Sobel 외곽선 추출 알고리즘에 의해 외곽선을 추출하여 각 특징을 입력으로 학습된 다층 신경망을 통해 실시간으로 실외 공공장소에서의 군중 밀도를 측정하였다.
본 논문은 한글 외곽선 폰트를 입력으로 글자의 초성, 중성, 종성 요소(컴포넌트)를 통계적-구조적 정보를 이용하여 분할하는 방법을 제안한다. 한 폰트 내에서 한글 컴포넌트는 통계적으로 일정한 위치에 나타나며, 각 컴포넌트를 이루는 획 간의 관계는 그 컴포넌트의 구조적 특징을 나타낸다. 우리는 먼저 각 컴포넌트의 위치를 저장하는 컴포넌트 히스토그램을 생성하여 컴포넌트 위치에 관한 통계 정보를 저장하였다. 그리고 글자의 구조적 정보를 반영하기 위해 픽셀의 방향성 확률을 기반으로 픽셀클러스터를 만들고, 클러스터의 위치, 방향 및 크기, 클러스터간 인접성 정보를 이용하여 후보 획을 추출하였다. 마지막으로 릴렉세이션 레이블링을 통해 후보 획 집합과 미리 정의된 글자 모델 간의 가장 적합한 구조적 매치를 구하였다. 본 논문에서 제안한 컴포넌트 분할방법은 한글 폰트의 조형적 특징에 관한 연구 및 이를 활용한 폰트분류 빛 폰트검색에 활용될 수 있다.
실내 환경에서 자율이동 로봇은 방향의 전환과 움직임에 있어서 많은 제약이 따른다. 본 연구는 이런 제약을 해결하기 위하여 수평, 대각이동이 가능한 Omni-Directional Wheel을 로봇 구동부에 적용하였다. 하지만 Slip에 의해서 동력을 얻는 Omni Directional Wheel 구동방식은 Slip에 의한 오차가 발생하는 문제점이 있었다. 이 문제점을 해결하기 위해 개발된 Slip 보정 알고리즘은 하나의 타일을 지날 때마다 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선과 로봇의 절대방위가 이루는 각도를 비교하여 오차가 발생할 경우 로봇의 절대방위를 수정하게 한다. 또한 로봇은 보안기능과 서비스 기능을 수행한다. 보안기능은 차 영상을 이용하여 움직임을 감지한다. 서비스 기능으로는 로봇에 입력되는 영상을 일반사용자에게 다중전송 하고, 간단한 이동명령이 있다. 본 연구에서 제안한 로봇 시스템은 실제 사무실에서 사용가능한 하나의 모델이 될 수 있다.
본 논문은 한국어 8단모음을 인식하기 위한 효율적인 파라미터의 추출과 자동 독화 시스템의 구축에 관하여 연구한 것이다. 얼굴의 특징들은 다양한 칼라 공간에서 다양한 값으로 표현되는 것을 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 또는 축소, 대비시켜 얼굴 요소들이 추출되도록 하였다. 눈과 코의 위치, 안쪽 입의 외곽선, 윗입술의 상단, 이의 외곽선을 특징 점으로 찾았으며, 이를 분석하여 안쪽 입의 면적, 안쪽 입의 높이와 폭, 이의 보임 비율 코와 윗입술 상단과의 거리를 파라미터로 사용하였다. 2400개의 영상으로 분석하였고 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축한 후 인식 실험을 하였다. 정상인 5명이 동원되었고, 사람들 사이에 있는 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하였으며 실험하여 파라미터의 유용성 관점에서 좋은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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