• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.41.5-41
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• 2002

This paper presents a feature extraction algorithm for vision-based micromanipulation. In order to guarantee of the accurate micromanipulation, most of micromanipulation systems use vision sensor. Vision data from an optical microscope or high magnification lens have vast information, however, characteristics of micro image such as emphasized contour, texture, and noise are make it difficult to apply macro image processing algorithms to micro image. Grasping points extraction is very important task in micromanipulation because inaccurate grasping points can cause breakdown of micro gripper or miss of micro objects. To solve those problems and extract grasping points for micromanipulation...

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.785-788
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• 2000

The recognition system of a car plate is largely classified as the extraction and recognition of number plate. In this paper, we extract the number plate domain by using a thresholding method as a preprocess step. The computation of the density in a given mask provides a clue of a candidate domain whose density ratio corresponds to the properties of the number plate obtained in the best condition. The contour of the number plate for the recognition of the texts of number plate is extracted by operating Kohonen Algorithm in a localized region. The algorithm reduces noises around the contour. The recognition system with the density computation and Kohonen Algorithm shows a high performance in the real system in connection with a car number plate.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.39-46
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경에서 개인 인증을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서 걸음걸이 인식은 원거리에서 사람의 물리적인 특성을 이용하여 개인을 인증하는데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 걸음걸이 인식을 위해 평균 이동 알고리즘(mean shift algorithm)과 geodesic 활성 윤곽선 모델(active contour models) 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템을 제안한다. 활성 윤곽선 모델은 움직이고, 변화하기 쉬운 물체를 다루는데 효과적이다. 그러나 활성 윤곽선 모델의 성능은 초기 커브에 의존적인 한계를 가지고 있다. 이 문제를 극복하기 위해 전형적인 geodesic 활성 윤곽선 모델에 평균 이동 알고리즘을 결합한다. 기본 개념은 진화시키기 전에 level set 방법을 사용하여 초기 커브를 사람 영역에 위치시키고, 그 영역을 충분히 둘러싸도록 크기를 조정한 후에 커브를 진화시킨다. 이러한 방법은 움직임이 큰 물체를 다루거나 진화 횟수를 줄이기 위해 효과적이다. 제안된 시스템은 사람 영역 검출 모듈과 사람 외형 추적모듈로 구성된다. 사람 영역 검출 모듈에서는 배경영상 제거(background subtraction)와 모폴로지 연산(morphologic operation)으로 사람의 실루엣을 검출한다. 이때, 사람의 외형은 평균 이동 알고리즘과 geodesic 활성 윤곽선 모델에 의해 정확하게 검출된다. 실험 결과에서 제안된 방법이 걸음걸이 인식(gait recognition)을 위해 사람의 외형을 효과적으로 정확하게 추출하고 추적됨을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.101-109
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• 2014

임의의 물체 영상에서 정확한 윤곽선을 찾아내는 것은 영상 처리 관련 시스템을 구축하는데 있어 필수적인 요소이다. 특히, 자동화된 생산 공정에서 생산품의 검사를 위한 비전시스템을 구축하다면 직선, 원 등의 정형화된 모형에 대한 윤곽선의 검출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 원형(prototype) 에너지를 추가하여 개선된 윤곽선 추출 알고리즘으로 원형적응 동적윤곽선 모델, p-Snake를 제안한다. 제안 방법은 원형분석을 위하여 물체 영상에 소벨 연산을 수행한 후, 기존 스네이크 알고리즘을 적용하여 초기 윤곽선을 찾는다. 이후 초기 윤곽선 정보에 근거하여 직선, 원 등의 원형(prototype)을 분석하고, 원형 에너지를 정의하여 기존의 스네이크 함수에 추가적인 에너지 항목으로 사용함으로써 물체의 최종 윤곽선을 검출하였다. 산업현장의 배경을 가정한 환경에서 취득된 340장의 영상에 대하여 실험한 결과, 잡음이나 조명 등의 이유로 물체와 배경의 구분이 선명하지 않거나 영상에서 에지가 충분히 존재하지 않는 경우에도 윤곽선을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 원형(prototype)과 얼마나 일치하는 가를 나타내는 척도인 유사도의 경우, 제안한 p-ACM으로 추출한 윤곽선의 원형 유사도가 ACM의 처리 결과에 비해 9.85%가량 우수한 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.648-651
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• 2003

In this paper, we propose the recognition system of a license plate using SOM algorithm. The recognition of license plate was investigated by means of the SOM algorithm. The morphological information of horizontal and vertical edges was used to extract a plate region from a car image. In addition, the 4-direction contour tracking algorithm was applied to extract the specific area, which includes characters from an extracted plate area. Therefore, we proposed how to extract license plate region using morphological information and how to recognize the character string using SOM algorithm. In this paper, 50 car images were tested. The extraction rate obtained by the proposed extraction method showed better results than that from the color information of RGB and HSI, respectively. And the license plate recognition using SOM algorithm was very efficient.

• 지능정보연구
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• 제9권2호
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• pp.1-18
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• 2003

The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. We proposed and evaluated the novel recognition algorithm of container identifiers that overcomes effectively the hardness and recognizes identifiers from container images captured in the various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area including only all identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper and by applying contour tracking method to the binarized area, container identifiers which are targets of recognition are extracted. We proposed and applied the ART2-based RBF network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm has more improved performance in the extraction and recognition of container identifiers than the previous algorithms.

• 대한원격탐사학회지
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• 제11권1호
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• pp.47-64
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• 1995

In this paper, an algorithm that finds man-made structures in a praylevel aerial images is proposed to perform stereo matching. An extracted contour of buildings must have a high accuracy in order to get a good feature-based stereo matching result. Therefore this study focuses on the use of edge following in the original image rather than use of ordinary edge filters. The Algorithm is composed of two main categories; one is to find candidate regions in the whole image and the other is to extract exact contours of each building which each candidate region.. The region growing method using the centroid linkage method of variance value is used to find candidate regions of building and the contour line tracing algorithm based on an adge following method is used to extract exact contours. The result shows that the almost contours of building composed of line segments are extracted.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2809-2815
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• 1999

Level set, and active contour(snakes) models are extensively used for image segmentation or shape extraction in computer vision. Snakes utilize the energy minimization concepts, and level set is based on the curve evolution in order to extract contours from image data. In general, these two models have their own drawbacks. For instance, snake acts pooly unless it is placed close to the wanted shape boundary, and it has difficult problem when image has multiple objects to be extracted. But, level set method is free of initial curve position problem, and has ability to handle topology of multiple objects. Nevertheless, level set method requires much more calculation time compared to snake model. In this paper, we use good points of two described models and also apply multi resolution algorithm in order to speed up the process without decreasing the performance of the shape extraction.

• 대한원격탐사학회지
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• 제9권2호
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• pp.21-34
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• 1993

디지탈화된 지형 정보는 조망분석, 토목계획이나 설계, 또는 지리정보시스템등 여러 분야 에 필요한 요소가 된다. 또한 컴퓨터에 적절한 형식으로 입력된 지형정보는 모의 비행훈련이나 무인비행장치에서도 사용될 수 있다. 지형정보는 지도위에 등고선을 비롯한 여러가지 기호들로 표시되어 있어서 훈련된 요원에 의해 분석된다. 자동분석을 위해서는 컴퓨터에 입력되어야 하는 데 디지타이징 타블렛과 같은 장비를 사용하여 수동으로 입력하는 것은 많은 시간과 인력을 필요 로 한다. 본 논문에서는 이차원 지형도로부터 삼차원 지형정보를 자동적으로 추출하는 방법을 다 루고 있다. 등고선 조각연결 알고리즘을 포함하는 몇 가지 알고리즘들이 제안되었고 실제 지형도 를 사용하여 실험되었다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.III
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• pp.715-721
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• 2000

In this research, rule and neuro net based boundary extraction algorithm was developed. Extracting boundary of the interest, lean tissue, is essential for the quality evaluation of the beef based on color machine vision. Major quality features of the beef are size, marveling state of the lean tissue, color of the fat, and thickness of back fat. To evaluate the beef quality, extracting of loin parts from the sectional image of beef rib is crucial and the first step. Since its boundary is not clear and very difficult to trace, neural network model was developed to isolate loin parts from the entire image input. At the stage of training network, normalized color image data was used. Model reference of boundary was determined by binary feature extraction algorithm using R(red) channel. And 100 sub-images(selected from maximum extended boundary rectangle 11${\times}$11 masks) were used as training data set. Each mask has information on the curvature of boundary. The basic rule in boundary extraction is the adaptation of the known curvature of the boundary. The structured model reference and neural net based boundary extraction algorithm was developed and implemented to the beef image and results were analyzed.