본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.
본 논문에서는 해양 환경에서 획득한 IR 영상으로부터 웨이블렛 변환을 이용한 크기 변화에 무관한 물표 탐지 알고리즘을 제안한다. 모폴로지 연산을 이용하여 영상의 잡음을 제거한 후 2-D 이산 Haar 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 통해 수평 방향 에지(HL), 수직 방향 에지(LH), 대각선 방향 에지(HH) 영상들을 생성한다. 해양 환경을 고려하여, 웨이블렛의 각 레벨에서 수평과 수직 에지 영상을 가우시안 블러링을 수행하고 블러링된 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합하여 saliency map을 생성한다. 그런 다음 saliency map을 이진화 하여 물표 후보 영역을 추출한다. 마지막으로 물표 후보 영역에서 소영역 제거를 통해 최종적인 물표 영역을 추출한다. 실험결과에서는 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.
Many edge detection methods, based on horizontal and vertical derivatives, have been introduced to provide us with intuitive information about the horizontal distribution of a subsurface anomalous body. Understanding the characteristics of each edge detection method is important for selecting an optimized method. In order to compare the characteristics of the individual methods, this study applied each method to synthetic magnetic data created using homogeneous prisms with different sizes, the numbers of bodies, and spacings between them. Seven edge detection methods were comprehensively and quantitatively analyzed: the total horizontal derivative (HD), the vertical derivative (VD), the 3D analytic signal (AS), the title derivative (TD), the theta map (TM), the horizontal derivative of tilt angle (HTD), and the normalized total horizontal derivative (NHD). HD and VD showed average good performance for a single-body model, but failed to detect multiple bodies. AS traced the edge for a single-body model comparatively well, but it was unable to detect an angulated corner and multiple bodies at the same time. TD and TM performed well in delineating the edges of shallower and larger bodies, but they showed relatively poor performance for deeper and smaller bodies. In contrast, they had a significant advantage in detecting the edges of multiple bodies. HTD showed poor performance in tracing close bodies since it was sensitive to an interference effect. NHD showed great performance under an appropriate window.
본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.
본 논문은 자연영상에서 문자의 크기와 방향에 무관한 적응적 문자-에지 맵을 이용한 에지-기반 텍스트 영역검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, 에지 이미지로부터 에지 레이블을 얻고, 레이블 이미지로부터 문자를 찾기 위해 배열문법을 이용하여 적응적 문자-에지 맵을 적용한다. 선택된 레이블은 이웃 레이블과의 거리를 기준으로 클러스터 된다. 그 결과 텍스트 후보 영역이 얻어진다. 최종적으로, 텍스트 후보 영역은 경험적 규칙과 텍스트 영역에 대한 수평/수직 프로파일을 분석함으로서 검증된다. 실험결과 제안한 알고리즘은 다양한 문자의 크기 변화, 문자열의 방향, 그리고 복잡한 배경에서도 강인한 텍스트 영역 검출 결과를 보였다.
화질 평가는 원영상과 열화된 영상 간의 차이를 측정함으로써, 열화된 영상의 화질이 좋고 나쁨을 판단하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 열화된 영상의 화질 평가를 위해, 원영상과 열화된 영상 전체를 비교하는 것 대신, 원영상과 열화된 영상, 각각의 특징으로 에지 투영을 이용하는 방법을 제안하였다. 여기서 에지 투영은 에지 맵에서 수직, 수평 방향으로 투영시킴으로써 얻을 수 있다. 에지 투영 시 수직, 수평 방향에 대한 그래디언트 크기를 고려함으로써, 보다 나은 화질 평가 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 탁월함을 기존의 화질 평가 방법인 structural similarity(SSIM), edge peak signal-to-noise ratio(EPSNR), 그리고 edge histogram descriptor(EHD) 방법과 비교 실험을 통해 보였다.
고해상도의 항공영상으로부터 3차원 와이어프레임(wire-frame) 구성을 위한 새로운 선소 추출 알고리듬을 제안하였다. 본 연구의 목적은 기존의 방식들의 문제점인 라인 불일치 문제, 에지부분의 Blurring 문제 등을 고려하여 보다 정밀하고 효과적인 선소를 추출하는데 있다. 먼저 항공영상으로부터 에지맵을 추출한 후, 에지 점들의 체인 코드 추적을 수행하고 에지강도와 방향성분을 고려한 선소의 추출을 행하였다. 에지맵의 추출은 Smith가 제안한 SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 알고리듬을 이용하였다. 제안한 알고리듬은 다음의 4 단계로 구성된다. 에지 맵의 체인코드 추적 결과에 기반하여 비선소 후보점을 감소시키기 위한 수평/수직/대각 성분 제거, 인접점 제거, 각도 일치점 제거, 선소를 이루는 시작점 및 끝점 검출 등의 과정을 통하여 선소추출을 행하였다. 제안한 알고리듬과 기존의 Boldt 알고리듬을 비교한 결과 제안한 알고리듬이 건물을 이루고 있는 주요 선소를 더욱 충실히 찾아냈고 불필요한 선소는 적게 찾아냄을 확인하였다.
This paper presents a simultaneous localization and mapping (SLAM) of an indoor hallway environment using Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) along with a line segment as a landmark. Based on the fact that fluent line features can be extracted around the ceiling and side walls of hallway using vision sensor, a horizontal line segment is extracted from an edge image using Hough transform and is also tracked continuously by an optical flow method. A successive observation of a line segment gives initial state of the line in 3D space. For data association, registered feature and observed feature are matched in image space through a degree of overlap, an orientation of line, and a distance between two lines. Experiments show that a compact environmental map can be constructed with small number of horizontal line features in real-time.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
/
제3권4호
/
pp.283-288
/
2001
In this paper, we proposed a method for extracting facial characteristics of human being in an image. Given a pair of gray level sample images taken with and without human being, the face of human being is segmented from the image. Noise in the input images is removed with the help of Gaussian filters. Edge maps are found of the two input images. The binary edge differential image is obtained from the difference of the two input edge maps. A mask for face detection is made from the process of erosion followed by dilation on the resulting binary edge differential image. This mask is used to extract the human being from the two input image sequences. Features of face are extracted from the segmented image. An effective recognition system using the discrete wave let transform (DWT) is used for recognition. For extracting the facial features, such as eyebrows, eyes, nose and mouth, edge detector is applied on the segmented face image. The area of eye and the center of face are found from horizontal and vertical components of the edge map of the segmented image. other facial features are obtained from edge information of the image. The characteristic vectors are extrated from DWT of the segmented face image. These characteristic vectors are normalized between +1 and -1, and are used as input vectors for the neural network. Simulation results show recognition rate of 100% on the learned system, and about 92% on the test images.
This paper presents a novel algorithm for nighttime detection of the lane markers painted on a road at night. First of all, the proposed algorithm uses neighborhood average filtering, 8-directional Sobel operator and thresholding segmentation based on OTSU's to handle raw lane images taken from a digital CCD camera. Secondly, combining intensity map and gradient map, we analyze the distribution features of pixels on boundaries of lanes in the nighttime and construct 4 feature sets for these points, which are helpful to supply with sufficient data related to lane boundaries to detect lane markers much more robustly. Then, the searching method in multiple directions- horizontal, vertical and diagonal directions, is conducted to eliminate the noise points on lane boundaries. Adapted Hough transformation is utilized to obtain the feature parameters related to the lane edge. The proposed algorithm can not only significantly improve detection performance for the lane marker, but it requires less computational power. Finally, the algorithm is proved to be reliable and robust in lane detection in a nighttime scenario.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.