• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.490-494
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• 2003

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, Canny 마스크가 적용된 영상에서 수직·수평 히스토그램을 적용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역을 삼각형 타입의 퍼지 이진화 방법을 적용하여 이진화하고 이진화된 컨테이너 식별자 영역을 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 식별자를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 컨테이너의 식별자 추출에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.9
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• pp.2259-2264
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• 2014

For edge detection methods, there are Sobel, Prewitt, Roberts and Canny edge detector, and these methods have insufficient detection characteristics in the image corrupted by the impulse noise. Therefore in this paper, in order to improve these disadvantages of the previous methods and to effectively detect the edge in the impulse noise environment, using the $5{\times}5$ mask, the noise factors within the $3{\times}3$ mask based on the central pixel is determined, and depending on its status, for noise-free it is processed as is, and if noise is found, by obtaining the estimated mask using the adjacent pixels of each factor, an algorithm that detects the edge is proposed.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.2
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• pp.462-466
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• 2005

The extraction and recognition of shipping container's identifier is difficult since the scale or the location of identifiers are not fixed-form and input images have some external noises. In this paper, based on these facts, first, edges are detected from input images using canny masking, and regions of container's Identifiers are extracted by applying horizontal and vertical histogram method to canny masked images. We use a fuzzy thresholding method to binaries the extracted container's identifier regions, and contour tracking algorithm to extract individual identifiers. In experimental results, we confirmed that the proposed method is superior In performance.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.397-402
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• 2008

본 논문에서는 햅틱 인터랙션 기반의 3차원 가상 얼굴 메이크업 시뮬레이션에서 메이크업 대상에 대한 정교한 페인팅을 적용하기 위한 자동화된 마스크 생성 방법을 개발한다. 본 연구에서는 메이크업 시뮬레이션 이전의 전처리 과정에서 마스크를 생성한다. 우선, 3차원 스캐너 장치로부터 사용자의 얼굴 텍스쳐 이미지와 3차원 기하 표면 모델을 획득한다. 획득된 얼굴 텍스쳐 이미지로부터 AdaBoost 알고리즘, Canny 경계선 검출 방법과 색 모델 변환 방법 등의 영상처리 알고리즘들을 적용하여 마스크 대상이 되는 주요 특정 영역(눈, 입술)들을 결정하고 얼굴 이미지로부터 2차원 마스크 영역을 결정한다. 이렇게 생성된 마스크 영역 이미지는 3차원 표면 기하 모델에 투영되어 최종적인 3차원 특징 영역의 마스크를 레이블링하는데 사용된다. 이러한 전처리 과정을 통하여 결정된 마스크는 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이기반의 가상 인터페이스를 통해서 자연스러운 메이크업 시뮬레이션을 수행하는데 사용된다. 본 연구에서 개발한 방법은 사용자에게 전처리 과정에서의 어떠한 개입 없이 자동적으로 메이크업 대상이 되는 마스크 영역을 결정하여 정교하고 손쉬운 메이크업 페인팅 인터페이스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.235-239
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• 2002

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.10a
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• pp.178-178
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• 2003

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.12
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• pp.2982-2988
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• 2014

The edge detection is a pre-processing of such as image segmentation, image recognition, etc, and many related studies are being conducted both in domestic and abroad. Representative edge detection methods are Sobel, Prewitt, Laplacian, Roberts and Canny edge detectors. Such existing methods are possible for superb detections of edges if edges are detected from videos without noises. However, for video degraded by the salt-and-pepper noise, the edge detection characteristic is shown to be insufficient due to the noise influence. Therefore, in this study, the area is separated as the top, down, left and right from the mask's center pixel first to acquire a superb edge detection characteristic from the video damaged by the salt-and-pepper noise. And the algorithm that detects the final edge by applying the directional mask on the assumed factor of mask that is obtained according to the result of determination for the noise status of representative pixel value of each area.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.15 no.4
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• pp.135-140
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• 2014

As the digital image devices are widely used, interests in the software- and the hardware-related image processing become higher and the image processing techniques are applied in various fields such as object recognition, object detection, fingerprint recognition, and etc. For the edge detections Sobel, Prewitt, Laplacian, Roberts and Canny detectors are used and these existing methods can excellently detect the edges of the images without noise. However, in the images corrupted by the impulse noise, these methods are insufficent in noise elimination characteristics, showing unsatisfactory edge detection. Therefore in this paper, in order to obtain excellent edge detection characteristics in the corrupted image by the impulse noise, an detection algorithm is porposed, which uses the central pixel of mask divided by four regions along the axis, calculates the estimated mask according to the representing pixel values in each regions, and detects the final edges by applying the estimates mask and the new directional one.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.23 no.3
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• pp.97-102
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• 2012

In general, one of the methods used to measure distortion is to use the full image of the regular pattern. However, because of low accuracy, this method is mainly used for an optical system such as a camera.. In order to measure distortion with high accuracy less than 1um, one can use the method of measuring the exact position of a mask image. In this case, a high accuracy stage with a laser encoder is required. In this paper, we investigate measurement of the distortion of high accuracy with a simple manual stage. The main idea is that we split and measure the mask image with the overlapping area by using CCD or CMOS, and then we get an exact position of the mask image by integrating the adjacent split images. We use the Canny Edge Detection method to get the position information of the mask image and we researched the process to exactly calculate distortion by using coordinate transformations and a least square method.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.238-242
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• 2004

운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.