• Journal of KIEE
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• 제11권1호
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• pp.69-77
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• 2001

This paper describes an image processing algorithm capable of recognizing road lanes by using a CDF(cumulative distribution function). The CDF is designed for the model function of road lanes. Based on the assumptions that there are no abrupt changes in the direction and location of road lanes and that the intensity of lane boundaries differs from that of the background, we formulated the CDF, which accumulates the edge magnitude for edge directions. The CDF has distinctive peak points at the vicinity of lane directions due to the directional and the positional continuities of a lane. To obtain lane-related information a scatter diagram was constructed by collecting edge pixels, of which the direction corresponds to the peak point of the CDF, then the principal axis-based line fitting was performed for the scatter diagram. Noises can cause many similar features to appear and to disappear in an image. Therefore, to reduce the noise effect a recursive estimator of the CDF was introduced, and also to prevent false alarms or miss detection a scene understanding index (DUI) was formulated by the statistical parameters of the CDF. The proposed algorithm has been implemented in real time on video data obtained from a test vehicle driven on a typical highway.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.86-92
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• 2015

본 논문에서는 지역적인 에지의 방향 정보와 반응 크기, 주변 화소와의 밝기값 차이를 LDP 코드에 포함함으로써 얼굴 표정 인식률을 향상시킨다. 기존 LDP 코드를 사용하면 LBP에 비해서 영상의 밝기 변화에 덜 민감하고 잡음에 강한 장점을 가진다. 하지만, 밝기 변화가 없는 매끄러운 영역의 정보를 표현하기 어렵고, 배경에 얼굴과 유사한 에지 패턴이 존재하는 경우에는 인식률이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 에지 방향 정보를 기반으로 에지 강도 및 밝기값을 추가할 수 있도록 LDP 코드를 개선하고, 인식률을 측정한다.

• Korean Circulation Journal
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• 제53권11호
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• pp.775-786
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• 2023

Background and Objectives: Tricuspid valve (TV) repair techniques other than annuloplasty remain challenging and frequently end in tricuspid valve replacement (TVR) in complicated cases. However, the results of TVR are suboptimal compared with TV repair. This study aimed to evaluate the clinical effectiveness of TV edge-to-edge repair (E2E) compared to TVR for severe tricuspid regurgitation (TR). Methods: We retrospectively reviewed 230 patients with severe TR who underwent E2E (n=139) or TVR (n=91) from 2001 to 2020. Clinical and echocardiographic results were analyzed using inverse probability of treatment weighting analysis and propensity score matching. Results: The two groups showed no significant differences in early mortality and morbidities. During the mean follow-up of 106.2±68.8 months, late severe TR and TV reoperation rates were not significantly different between groups. E2E group, however, showed better outcomes in overall survival (p=0.023), freedom from significant tricuspid stenosis (TS) (trans-tricuspid pressure gradient ≥5 mmHg, p=0.021), and freedom from TV-related events (p<0.001). Matched analysis showed consistent results. Conclusions: E2E for severe TR presented more favorable clinical outcomes than TVR. Our study supports that E2E might be a valuable option in severe TR surgery, avoiding TVR.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.9-16
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• 2006

본 논문에서는 최대 기울기 차이(maximum gradient difference, MGD)를 이용한 효과적인 문자 분할과 문자 영역을 강조하기 위한 적응적 오차 확산법을 제안한다. 스캔 라인을 따라 기울기를 계산하고, 잠재적 문자 영역을 융합하기 위해 국부적 윈도우 내에 MGD 값을 채운다. 노이즈 필터링을 거친 후, 배경에는 기존 오차 확산법, 문자에는 경계 향상 오차 확산법을 적용한다. 서로 다른 하프토닝 알고리즘의 사용으로 눈에 거슬리는 결함이 발생하기 때문에 경계 결함을 줄이기 위해 단계적 팽창(gradual dilation)을 적용한다. 단계적으로 팽창된 문자 영역(gradually dilated to저 region, GDTR)에 기반한 샤프닝(sharpening)은 문자 영역의 경계에서 연속적으로 점이 찍히는 것을 막을 수 있다. 제안한 적응적 오차 확산법은 일반적인 오차 필터를 이용하여 경계 향상 정도를 조절할 수 있는 칼라 하프토닝 방법이다. 경계 향상 정도와 색차를 분석하여 경계 향상 계수를 정하고, 경계 향상 오차 확산법의 사용으로 인해 점이 찍히지 않는 결함을 줄이기 위하여 추가적인 오차 요소를 반영하였다. 스캔한 영상을 제안한 방법을 이용하여 하프토닝하면 배경의 변화 없이 문자 부분이 선명한 결과를 얻을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.889-894
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• 2009

Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.67-73
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• 2007

본 논문에서는 이동 카메라에서 조명 변화에도 강건한 이동 물체 자동 검출을 위한 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 실린더 파노라믹 영상의 생성에 있어서, 기존의 방법들은 정적인 환경을 가정하고 있다. 본 논문에서는 동적인 환경들로부터 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 누적 에지 맵을 사용하여 파노라믹 참조 이미지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘을 실제 영상 열에 적용하여 보았다. 실험결과 제안한 방법을 사용하여 조명 변화에도 강건한 파노라믹 참조 이미지 생성이 가능함이 입증되었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권5_6호
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• pp.305-320
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• 2004

움직임 객체 분할은 내용 기반 응용을 위하여 핵심적인 것이다. 다중 프레임 차이 누적은 프레임 차이 정보를 누적하여 움직임 에지를 검출한다. 검출된 움직임 에지와 분할될 현재 프레임의 에지를 비교하여 움직임 객체 에지를 생성한다. 그러나 실시간 카메라로 입력되는 연속 동영상의 움직임 객체 에지에는 객체 색과 배경 색의 일치 혹은 객체의 움직임 감소로 말미암아 에지 단락이 발생한다. 에지 단락은 매우 심각한 문제로서 움직임 객체의 영상 품질을 심하게 손상시키는 경우도 있다. 본 연구에서는 강건하고 포괄적인 에지 연결 알고리즘을 개발하여 이 문제를 해결하였다. 또한 본 연구에서는 자동 움직임 객체 분할 알고리즘을 개발하여 분명하고 깨끗한 모양의 움직임 객체를 자동으로 분할하였다. 개발한 알고리즘은 CIF 영상을 초당 30 프레임 이상 처리할 수 있다. 본 논문에서 개발한 알고리즘은 MPEG-4 내용 기반 코딩 시스템에 적용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.555-564
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• 2014

DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.821-829
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• 2004

얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위해 측면과 후면조명 등의 불규칙한 조명환경에서 획득한 입력영상에서 얼굴의 특징을 구분하여 얼굴영상임을 확인하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 에지차영상을 얼굴특징이 두드러지도록 전처리한 후, X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측하고 영역 내의 밝기분포를 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴특징이 놓일 수 있는 수평영역을 분리한다. 수평영역들은 눈, 코, 입을 포함할 수 있는 영역의 그룹으로 나누어지고 각 그룹에서 코와 입, 그리고 눈의 순서로 특징들을 검출한다. 얼굴여부는 검출된 특징들의 구조적인 관계를 검증하여 확인한다. 제안된 알고리즘은 배경색상이나 조명의 방향과 색상 등으로 인해 얼굴의 형태와 특징이 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.2430-2436
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• 2013

본 논문에서는 교차로 내에 위험의 원인이 되는 정지 객체를 검지하는 방법을 제안한다. 교차로 내에 설치된 CCTV에서 실시간 영상을 입력받아 객체의 크기를 일정하게 하기 위하여 역원근변환을 수행하였다. 원근변환된 영상에서 검지영역을 설정하고 객체의 이동 정보를 이용한 적응적인 배경영상을 생성하였다. 정지한 객체의 검출은 배경영상 차이법을 사용하여 정지한 객체의 후보 영역을 검출하였다. 검출된 후보 영역의 진위 여부를 파악하기 위하여 영상의 기울기 정보와 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간 및 주간 대의 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 교차로 내의 검지영역 내에 정지한 차량을 효율적으로 감지할 수 있었으며 검지영역의 면적에 따라 초당 13~18프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.