• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.283-290
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• 2006

셀룰러 신경망(Cellular Neural Network: CNN)은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 따라서 CNN은 하드웨어로 구현하는데 매우 적합한 구조를 갖는다. 그러나 CNN 하드웨어 프로세서를 실제의 대형 영상의 화소와 1:1로 매핑하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 소규모의 CNN 셀 블록을 사용하여 대규모의 영상을 블록단위로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용할 수 있는 파이프라인 입${\cdot}$출력을 갖는 $5{\times}5$ CNN 하드웨어 프로세서를 설계하였다. 그리고 윤곽선 검출과 그림자 검출 실험을 통하여 구현된 CNN 하드웨어 프로세서의 동작을 검증하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권6호
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• pp.571-575
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• 1998

초음파 영상 진단 장비의 중요한 특징 중의 하나는 실시간으로 생체내의 연부 조직에 대한 정보를 보여준다는 것이다. 심초음파도는 심장판막 및 심벽의 상태를 실시간 단면 영상으로 보여줄 수 있으므로 심장 질환 진단에 널리 이용되고 잇다. 그러나, 초음파 영상은 스펙클 잡음이나 영상 탈락 등으로 인하여 화질이 많이 열화되어 있다. 그러므로, 이러한 초음파 영상을 개선시킬 수 있는 새로운 기술을 개발하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 심초음파도의 개선된 이진 영상을 검출하기 위한 영상 처리 기술을 제안한다. 아날로그 영상인 심초음파도로부터 디지털 동영상 파일을 만들고, 이것을 다시 프레임 단위로 각각 8bit 그레이 레벨을 갖는 정지 영상으로 변환하여 저장하였다. 효율적인 영상 처리를 위해 심중격과 삼첨판을 중심으로 한 심장 부위를 관심 영역으로 두었고, 스펙클 잡음이 포함된 각각의 영상은 영상 개선 필터와 모폴러지 필터를 이용하여 처리되었다. 그 결과, 원 영상이나 문턱치에 의한 이진 영상에 비해 명확한 윤곽선을 가진 개선된 이진 영상을 얻을 수 있었다. 결론적으로, 본 논문에서 제안한 장법은 보다 최적의 초음파 이진 영상 처리 기술 개발과 심초음파 영상의 좌심실벽 운동과 같은 정량적 분석에 중요한 심벽 윤곽선 검출 등에 기여할 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.224-229
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• 2003

골격선 추출에 대한 효율적인 방법을 이용해서 골격화방법을 제안한다 제안한 방법은 윤곽선 검출과정을 거친 후 본 방법을 적용함으로써 영상 골격화 효율을 높이고자한다 기존의 골격화 방법은 Zhang, Lu/Wang, 그리고 Paul방법을 사용하였다. 제안된 방법은 병렬적인 처리 방법과 더 해서 반복과정 에서 마스크의 네(화소) 이웃의 값과 네(화소) 이웃외의 주변 화소값을 비교하여 원본이미지와 일치시켜 처리하는 방식이 다. 결론적으로, 제안된 방법은 향상된 골격선의 연결과 품질 등을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.86-93
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• 2009

본 논문에서는 실영상(컴퓨터로 생성한 영상 또는 실제 촬영한 영상)을 직접 손으로 스케치한 것과 같이 터치감이 나는 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 즉 실영상을 공간 필터 등의 영상 처리 기법을 통하여 사람이 손으로 직접 그린 것과 같이 농담의 차이를 느낄 수 있는 인간 친화적인 영상으로 변환한다. 먼저 소벨 마스크를 사용하여 윤곽선을 검출하고, 검출된 부분 중 불필요한 선들을 제거하여 첫 번째 영상을 구한다. 그리고 이를 반전시켜, 유사한 방법으로 두 번째 영상을 구하여 두 영상 간의 차를 구하고 여기에 해칭 효과를 적용하여 스케치 효과를 표현한다. 이와 같이 일련의 처리로 기존의 연필 해칭 효과 방식과 스케치 효과 방식에 비해 선에 농담 차이를 주어 수용성 펜을 이용하여 그린 느낌을 주었다. 또한, 입력 영상의 음영 부분에 서로 다른 해칭 효과를 적용하여 스케치의 느낌을 보다 잘 표현할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.9-21
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• 2014

본 논문에서는 일반 사용자가 카메라로 사진을 촬영할 경우에 시선을 집중시키면서 안정적인 구도의 영상을 얻을 수 있는 자동 구도 제시기법을 제안한다. 일반 사용자는 대부분 사진의 구도에 대한 배경지식이 없이 사진을 촬영하고, 촬영된 사진은 피사체의 위치가 적절하지 않아 전문가들이 촬영한 안정적인 구도의 사진과 대조된다. 따라서 비전문가 사용자들에게 촬영 후 영상을 처리하는 방법이 아닌 촬영 시 안정적인 구도를 자동으로 제시해주는 방법을 제공한다. 제안하는 방법은 Saliency Map, Image Segmentation, 윤곽선 검출 등을 통해 피사체를 분석하고 피사체를 안정적인 구도가 구성될 수 있는 위치에 황금분할 가이드라인과 함께 출력한다. 실험결과를 통해 피사체를 분석하고 윤곽선을 검출하여 사용자에게 자동으로 구도가 제시되는 것을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.393-398
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• 2005

본 논문에서는 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡은 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 식별자 영역을 제외한 잡음 영역을 전체 영상의 평균 픽셀값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이에 ART2를 적용하여 은닉층의 노드를 생성하고, 은닉층과 출력층 사이에 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1289-1291
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• 2015

본 논문에서는 충치 환자의 진단을 위해 구강 영상에서 충치를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 구강은 붉은색을 띄고 치아는 흰색을 띈다는 특징이 있기 때문에, 구강 영상을 YCbCr 컬러모델로 변환한다. YCbCr 컬러모델에 임계치를 설정하여 붉은 영역을 검출해내고, 검출된 붉은 영역에 대해 이진화하여 치아 영역을 추출한다. 그 후, 모폴로지 기법을 이용하여 잡음 제거 및 치아의 빈 공간을 채운다. 치아 영역 추출 시 영상에 따라 치아 사이를 잇는 모서리 부분이 손실된 경우가 발생할 수 있기 때문에 치아 사이의 손실된 부분을 연결 한다. 치아 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 충치 후보 영역을 추출한다. 충치 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 충치를 분석 및 추출한다. 실험 결과 81%의 추출 성공률을 보였고 다양한 형태의 충치를 효과적으로 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.93-101
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• 2004

머리가 포함된 얼굴 윤곽선은 5차원의 매개변수들을 가지는 타원 형태와 유사하다. 이 특성은 타원 검출 알고리듬을 얼굴검출 방법에 이용할 수 있도록 한다. 그렇지만 허프 변환으로 5 차원의 매개변수 공간을 구축하기에는 매우 어렵다. 본 논문에서는 선택적 주의집중을 가지는 허프 변환 방법으로 주어진 영상에서 대칭 윤곽선을 가지는 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 고정된 얼굴의 장단 비율, 그래디언트 정보, 주사선 기반 선택적 방향 분해를 이용하여, 5 차원의 매개변수 공간을 타원의 중심과 특정한 회전 방향을 추정하는 2 차원의 매개변수 공간과 단축의 길이를 추정하는 1 차원의 매개변수 공간으로 분해가 가능하도록 한다. 부가적으로 이 방법에 그래디언트와 지리적인 정보를 결합하는 두 점 선택 제약 조건을 적용하여 복잡한 배경을 가지는 영상에서 허프 변환의 속도를 증대시킨다. 제안하는 허프 변환으로 추출된 후보 얼굴 영역들 가운데에서 얼굴이 아닌 타원 영역들을 다층 퍼셉트론으로 기각시켜 얼굴을 최종적으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 검출 방법을 얼굴이 포함된 다양한 영상들에 적용하여 실험한 결과로부터, 제안하는 방법은 처리 속도와 효율성에서 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.57-66
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• 2011

본 논문에서는 단일 입력 영상에서 특징을 추출하여 실시간으로 에지 대칭과 기울기의 방향성 특징을 이용하여 효과적으로 사람을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 사람 후보 영역 분할, 후보 영역 검증인 3단계로 구성되었다. 여기서 전처리 단계는 주변 조도 환경과 밝기에 강인하고, 사람의 특징인 모양 특징 크기, 사람의 조건을 고려한 사람의 특성을 가진 윤곽선을 검출한다. 그리고 사람 후보 영역 분할 단계는 검출된 윤곽선에서 사람의 에지 대칭성과 크기를 가지고 영역을 분리하고, 에이타부스트 알고리즘을 적용하여 1차 후보 영역을 분할한다. 마지막으로 후보 영역 검증 단계는 분할된 국소 영역에 대한 기울기의 특징 벡터 및 분류기를 이용하여 후보 영역을 검증하여 오검출의 성능을 우수하게 한다. 제안된 알고리즘을 적용하여 모의실험을 한 결과, 제안된 알고리즘은 단일 알고리즘을 적용한 기존 알고리즘 보다 처리 속도가 약 1.7배 정도 개선되었으며, FNR(False Negative Rate)은 3% 정도 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1737-1742
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• 2015

물품 검사를 위한 산업현장에서는 물품의 표면뿐만 아니라 내부 부품결함 검사 또한 필요하다. 일반적으로 생산 공정에서의 물품 검사로 광학 검사를 많이 이용한다. 하지만 이는 표면상의 결함만을 검사할 뿐 물품 내부의 검사를 수행하기는 어렵다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 광학 장치 대신 휴대용 X-선 DR 영상 획득 장치를 이용하여 영상을 실시간으로 얻는 동시에 제품 불량을 판별할 수 있는 시스템을 개발하였다. X-선 영상을 얻은 후 머신영상 처리를 통해 설정한 기준 값에 오차범위를 허용하면 통과, 그렇지 않으면 불량으로 인식되도록 시스템을 개발하였다. 또한, 물품의 불량 유무 결과와 그 수치는 사용자가 저장할 수 있도록 하였다.