• 한국융합학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.7-16
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• 2015

바코드 검사기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 것은 입력 영상으로부터 바코드 영역을 추출하는 세그먼테이션 과정이며, 기존의 세그먼테이션 기법에는 여러 가지 문제점이 존재한다. 첫째, 허프 직선 변환 방법은 길이 임계값에 매우 민감하여 임계값을 정하는데 어려움이 있다. 둘째, 모폴로지 변환은 영상을 수축, 팽창하는 과정에서 많은 지연시간이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 바코드 검증에서 지연 현상을 해결하고 주변 영향을 적게 받는 해리스 코너 검출 기법 융합형 바코드 영역 검출 기법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 실제 라인과 유사한 실험 환경을 구성하고, 다양한 크기의 바코드 영상과 다양한 위치에서의 바코드 영역 추출실험을 하였다. 결과적으로 제안 기법은 기존의 알고리즘에 비해 주변 환경이나 임계값 설정의 어려움과 영상 처리의 지연 문제를 해결하였고 모든 테스트 영상에 대해 바코드 영역을 100% 추출하는 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.108-111
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• 2008

본 논문에서는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기에서 특징점의 개수를 일정하게 유지시키기 위해 존재하는 특징점의 관리 부분을 FPGA(Field Programmable Gate Array)에 구현하기 위한 구조를 제안한다. FPGA 에 구현하기 위해 한정된 자원을 효과적으로 사용하도록 하는 것을 목표로 연산량이 많은 부분을 적은 연산량으로 구현 가능한 것으로 대체하고, 메모리의 크기와 접근 회수를 줄이기 위한 방법을 고려했다. 구현이 간단한 Harris 코너 검출기를 이용하여 특징점을 선택하고, 나눗셈 연산이 필요 없는 히스토그램을 이용하여 임계값을 설정해 특징점을 관리했다. C 언어로 시뮬레이션을 수행하여 제안한 방법을 확인했고, 기존의 특징점 관리 방법과의 비교를 통해 검증했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.72-75
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• 2016

본 논문에서는 고정된 카메라 환경에서 카메라의 흔들림에 강인한 배경 영상을 생성할 수 있는 배경 모델링 방법을 제안한다. 흔들리지 않은 영상을 기준 영상으로 설정하고 기준 영상에서 해리스 코너 검출기를 이용하여 특징점들을 검출한다. 이후 입력 영상에 대해 동일한 방식으로 특징점을 추출한 뒤 탬플릿 매칭과 거리 비교를 이용하여 공통적으로 나타나는 배경 영역들에 대한 특징점만을 선별한다. 기준 영상에서의 특징점과 목표 영상에서의 대응되는 특징점 쌍을 이용하여 보정을 위한 호모그래피 행렬을 계산한다. 이렇게 계산된 보정 행렬을 이용하여 흔들린 목표 영상을 보정하게 된다. 흔들린 영상들을 보정한 후 보정된 영상들로 배경 모델을 생성하게 되면 정확한 배경 모델을 생성할 수 있다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권5호
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• pp.510-516
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• 2015

This paper describes an approach to detect interesting objects using satellite images. This paper focuses on the interesting objects that have common special patterns but do not have identical shapes and sizes. The previous technologies are still insufficient for automatic finding of the interesting objects based on operation of special pattern analysis. In order to overcome the circumstances, this paper proposes a methodology to obtain the special patterns of interesting objects considering their common features and their related characteristics. This paper applies MSER(Maximally Stable Extremal Regions) for the region detection and corner detector in order to extract the features of the interesting object. This paper conducts a case study and obtains the experimental results of the case study, which is efficient in reducing processing time and efforts comparing to the previous manual searching.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.91-94
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• 2019

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.96-99
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• 2008

본 논문은 의료 영상을 효과적으로 분류하고 검색 하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 의료 영상 중 X-Ray 영상은 어두운 배경에 반해 밝은 전경을 갖고 있기 때문에, 전경의 두드러진 부분에서만 시각 기술자로 추출한다. 우선, 색 구조 기술자(H-CSD)에서 해리스 코너 검출기로 검출한 관심 포인트들에서 색상 특징을 추출하고, 경계선 히스토그램 기술자에서 영상의 전역 및 지역적 질감 특징을 추출한다. 추출된 특징 벡터는 멀티클래스 SVM 에 적용되어 각 영상을 위한 멤버십 스코어를 얻는다. 이후, H-CSD와 EHD 에 대한 SVM 의 멤버십 스코어를 앙상블 결합하여 하나의 특징 벡터로 생성하고, K-nearest Neighborhood 방법을 이용하여 상위-K 개의 영상을 검색을 하도록 하였다. imageCLEFmed2007 을 이용한 실험 결과에서 다른 전역적 속성 또는 분류 기반 검색 방법에 비교하여 보다 개선된 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.123-128
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• 2018

본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권10호
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• pp.497-502
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• 2016

Shape Contexts Recognition(SCR)은 도형이나 사물 등의 모양을 인식하는 기술로 문자인식, 모션인식, 얼굴인식, 상황인식 등의 기반이 되는 기술이다. 하지만 일반적인 SCR은 Shape의 모든 contour에 대해 히스토그램을 만들고 Shape A, B 비교를 위해 추출된 contour를 1:1 개수대로 매핑함으로써 처리속도가 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Shape 모양에 따라 윤곽선을 찾고 개량 DP 알고리즘 및 해리스코너 검출기를 이용하여 contour를 최적화시킴으로써 간략하면서도 더 효과적인 알고리즘을 만들었다. 이렇게 개선된 방법을 사용함으로써 기존방법보다 처리 수행속도가 빨라짐을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.454-461
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• 2008

본 논문에서는 이동변위를 기반으로 하는 휴대기기의 새로운 입력 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대기기에 장착되어 있는 카메라를 이용하여 영상을 연속적으로 획득하고, 획득된 영상간의 변위를 실시간으로 계산함으로써 휴대기기의 이동 변위를 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 획득된 영상간의 변위를 실시간으로 계산하기 위하여 계산량이 적은 SUSAN 코너 검출기를 사용하여 두 영상에서 특징점 들을 추출하였다. 다음으로 추출된 특징점 사이의 매칭작업을 수행하기 위하여 투 패스 알고리즘을 적용한 보로노이 평면을 생성하고, 두 영상의 거리 값인 SAD (Sum of absolute difference)를 계산함으로써 두 영상간의 변위를 계산하였다. 실험결과에서는 총 1500장의 영상을 이용하여 변위 추정알고리즘의 성능을 평가하였다. 그 결과 최대 90% 이상 매칭 성공률을 보였으며, 연산 속도는 5 ms 이내였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.249-251
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• 2012

증강현실은 가상현실과 달리 현실 세계를 바탕으로 가상정보를 제공함으로, 보다 향상된 현실감과 상호작용을 가능케 하는 장점이 있다. 본 논문에서는 스마트폰이나 테블릿 PC에서 선박 3D 모델을 시각화하는 증강현실 기반의 선박설계 시각화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Contour 기법으로 모서리점을 추출하고, Harris의 코너점 검출기로 대표 특징점을 추출하여 설계도면 데이터베이스를 구축한다. SURF 알고리즘을 이용하여 카메라로부터 입력받은 설계도면 영상에서 대표 특징점들을 추출하여 서버에 저장된 설계도면 DB의 특징점과 설계도면을 매칭하여 인식한다. 인식된 설계도면은 모바일 기기에서 3D 선박 구조물을 증강하여 시각화한다. 기존의 2D로 이루어지는 영업설계에 비해 선박의 이해가 용이하며 설계기간을 단축시키는 효과로 영업경쟁력이 향상될 것으로 기대된다.