• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.164-169
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• 2009

본 논문에서는 고해상도 위성영상에 대해서 분할된 후보영역의 텍스처 정보를 기반으로 BP 신경회로망을 이용한 도로영역검출방법을 제안한다. 먼저, N.Otsu가 제안한 히스토그램 기반의 이진화와 열림연산을 수행하여 배경영역으로부터 일차적으로 도로영역인 전경부분을 분할한다. 그리고 전경부분의 색상 히스토그램을 이용하여 주요색상을 추출한 후 ${\pm}25$ 범위 이내에 있는 영역을 도로영역 후보를 검출한다. 마지막으로, 분할된 후보 도로영역에 대해서 동시발생행렬을 이용하여 텍스처 정보를 추출한 후 BP 신경회로망을 이용하여 최종적인 도로영역을 검출한다. 제안한 방법은 도로영역이 일정한 밝기값과 형태를 가진다는 사실에 착안한 것으로, 실험에서 다양한 위성영상들을 대상으로 평균 90% 이상의 검출율을 보여 그 유효함을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권11호
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• pp.137-146
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• 2015

본 논문에서는 명암과 움직임에 따른 다양한 특징점들을 이용하여 포트홀 검출하는 방법을 제안한다. 포트홀 검출 방법은 명암과 움직임에 따라 각각 분할되는 단계와 상호 특징점들의 값에 따라 검출이 결정되는 단계로 이루어진다. 명암을 이용한 분할은 히스토그램을 이용한 이진화 방법을 사용하여 포트홀과 주변 영역을 구분한다. 움직임을 이용한 분할은 먼저 움직임의 변화가 있는 영역을 구분하기 위하여 high pass filtering을 한 후 standard deviation 값을 얻는다. 그리고 도로 촬영 각도, 높이, 속도 등에 따른 움직임 크기를 조정하기 위하여 regression값으로 나눈다. 히스토그램 기반 이진화를 이용하여 이진 영상으로 만든다. 포트홀을 검출하는 결정에서는 후보 영역과 배경 영역과의 특징점들의 비교를 통해서 후보 영역이 포트홀 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 포트홀 검출 방법 보다 향상된 결과를 보이고 포트홀과 유사한 형태들과 구분하는 향상된 결과를 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.865-871
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• 2022

본 논문에서는 전립선 초음파 영상에서 형태학적 특징을 이용하여 전립선 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 전립선 영역의 상단 경계선을 추출한다. 초음파 촬영으로 획득한 영상에서 히스토그램 정보를 이용해 명암대비를 조정하여 전립선 영역의 상단 경계선을 검출하기 위한 기준 객체들을 추출하고, 기준 객체들의 하단 경계선을 Monotone cubic spline 보간법을 적용하여 상단 경계선을 추출한다. 두 번째 단계에서는 전립선 초음파 영상에서 추출한 상단 경계선보다 아래에 위치한 영역에 대해 오츠 이진화를 적용하여 전립선 하단 경계선을 추출한다. 마지막으로 전립선 상단 경계선과 하단 경계선을 연결하여 전립선 영역을 추출한다. 수동으로 측정한 전립선 영역과 비교 분석한 결과, 전립선 초음파 영상이 갖는 형태학적 특징을 이용한 방법으로 전립선 영역을 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1686-1692
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• 1999

본 논문은 특징 영역 기반의 자동차 번호판 인식 시스템(VPRS : Vehicle Plate Recognition System)에 대한 연구이다. 자동차영상에서 번호판을 추출하기 위해 명암도 변화를 이용하였고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 히스토그램 기법과 번호판 문자의 상대적인 위치 정보를 이용하였다. 이렇게 추출된 특징 영역을 ART2 신경회로망의 입력 벡터로 사용하여 인식하였다. 제안한 방법은 기존의 문자 인식을 위한 전처리 과정을 간소화 할 수 있었고, 이치화 과정에서의 원 화상의 왜곡과 노이즈 발생 문제를 해결할 수 있었으며, 또한 기존의 이치화 방법으로 문자 추출이 어려운 번호판에 대해서도 효과적으로 문자영역을 추출하여 인식할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.13-21
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• 2019

내용기반 영상검색은 영상 내의 정보인 색상, 질감, 형태 등의 특징 값을 추출하여 검색에 이용한다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 이산여현변환, 즉 $8{\times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform) 후 얻어지는 DC, AC계수를 이용하여 필터뱅크(filter-bank)를 생성하고, 이를 영상의 내용기반 검색에 이용하는 검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 생성된 DCT 필터뱅크에서 DC성분과 주요한 AC성분인 AC01, AC10, AC11 만을 이용하며, DC성분에 대한 양자화를 수행하여 계산량을 최소화한다. 그리고 양자화된 DC성분에 대한 히스토그램 정보를 기반으로 영상 검색에 필요한 특징 값을 산출한다. AC성분에 대해서는 Otsu 이진화를 통하여 개괄적인 형태정보를 취득한 다음 이에 대한 수평/수직 방향으로의 투영 히스토그램을 계산하여 특징 값을 취득한다. 추출된 AC성분의 특징 값은 DC성분의 특징 값과 함께, 특징벡터 빈(feature vector bins)을 구성하여 검색을 수행한다. 실험은 1000장의 데이터베이스를 이용하여 수행 되었으며, 기존의 색상정보를 이용한 검색방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.721-723
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• 2007

현재 항만의 컨테이너 양하 및 적하 과정에서 획득되는 컨테이너 영상은 크기 및 위치가 정형화되어 있지 않고, Yard Tractor의 정차 차선과 컨테이너의 크기 등의 외부 환경 변화로 인해 인식에 적합한 영상을 획득하기 어렵다. 본 논문에서는 Top-Hat Transform을 이용하여 실시간 영상으로부터 문자의 영역을 추정하고, 카메라의 PAN/TILT/ZOOM 기능을 이용한 시선이동을 통해 문자인식에 적합한 영상을 획득한다. 획득된 컨테이너 영상으로부터 Top-Hat Transform 및 Histogram Projection을 이용하여 식별자 영역을 추출하고 이진화한 뒤, Labeling 된 결과를 토대로 배경과 문자영역을 구분하고 개별 문자들을 추출한다. 이후 오류역전파 알고리즘을 이용하여 추출된 개별 문자들을 인식한다. 실제 부두에 설치하여 제안된 컨테이너 식별자 영상 획득 및 인식 방법이 우수함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.91-97
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• 2004

이동 객체 추적 시스템을 위한 한 연구 분야로 차영상을 이용하여 움직임을 추정하는 기법이 있다. 움직임 추정을 위해 차영상을 이용하는 경우 임계값을 적용하여 배경 영역과 이동 객체 영역을 구분할 수 있도록 이진화를 수행하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 차영상에서 배경과 객체의 특성 변화에 적응적인 임계값 결정 기법을 제안하였다. 제안 기법은 차영상의 히스토그램 모양을 분석하여 적절한 임계값을 결정하도록 하였다. 그레이 스케일 영상의 이진화에 사용되는 일반적인 임계값 기법들과 성능을 비교 평가하였다. 60개의 실험 영상에 대해 평가한 결과 제안 기법이 수작업으로 확인한 최적의 임계값과 평균 오차 2.8로 성능의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.97-100
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• 2013

본 논문은 복잡한 배경 영상에서 필기체가 아닌 수평, 수직 성분이 많이 포함된 문자 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 검출하고자 하는 문자는 코너 성분이 많이 밀집되어 있으며 배경 영상은 그에 비해 코너 성분이 적고 드문드문하다는 특징을 이용하여 먼저 해리스 코너 검출기를 이용하여 전체 영상에서 코너를 검출한다. 검출된 코너들의 위치 정보를 이용해 밀집되어 있는 코너들을 클러스터링 함으로써 문자 영역을 검출한다. 검출된 문자 영역간의 위치 정보와 히스토그램 분포를 비교하여 비슷한 특징을 갖는 영역들을 합치고 문자 성분의 특징을 갖지 않는 영역은 필터링 하여 문자 영역을 개선한다. 문자 영역에서 R채널, G채널, B채널 각각의 채널에 대한 히스토그램 분포를 분석하여 문자를 검출한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권1호
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• pp.43-50
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• 2017

In this paper, we propose a method which detects the nose and face of certain human by using the depth image. The proposed method has advantages of the low computational complexity and the high accuracy even in dark environment. Also, the detection accuracy of nose and face does not change in various postures. The proposed method first locates the locally protruding part from the depth image of the human body captured through the depth camera, and then confirms the nose through the depth characteristic of the nose and surrounding pixels. After finding the correct pixel of the nose, we determine the region of interest centered on the nose. In this case, the size of the region of interest is variable depending on the depth value of the nose. Then, face region can be found by performing binarization using the depth histogram in the region of interest. The proposed method can detect the nose and the face accurately regardless of the pose or the illumination of the captured area.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권10호
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• pp.1349-1355
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• 1999

A power distribution facility map is drawn on cadastral map. Besides, grid lines are added on the map for sectionalization. For automatic recognition of the map, we first extract recognizing regions. In this paper, we propose an extraction method of recognizing regions by partially extending thinned image. The proposed method is consist of three phases, binarization phase, thinning phase and partial extending phase. The first phase generate a binary image using threshold value which is obtained by histogram analysis. The binary image contains many part of recognizing regions, but not all. The second phase generate thinned image which is generated by appling thinning operator to the binary image. And the third phase extends thinned image from terminal point until satisfying termination condition. The proposed method is tested on several power distribution facility maps, and the results are presented.