• 방송공학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.669-679
• /
• 2011

본 논문에서는 불규칙한 샘플 영상에 대해 비지역적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 포함하는 POCS (projection on convex sets) 보간법을 제안한다. 이 방법은 보간을 수행하기 위한 볼록 집합을 정의하고, 해당 볼록 집합으로 반복 투영하여 최종 보 간 영상을 생성한다. 우선 Delaunay 삼각화를 이용하여 불규칙한 샘플 영상을 균일 격자 영상으로 투영한다. 두 번째 단계에서 비지역 적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 적용하고, 세 번째 단계에서 원본 관찰된 화소값을 주입한다. 두 번째 단계와 세 번 째 단계를 반복적으로 투영하고, 마지막 단계로 경계선 검출을 통해 비경계 영역에 비지역적 잡음 제거 기법을 수행하여 최종 보간 영 상을 생성한다. 본 논문에서는 여러 실험 영상을 사용하여 기존 제안된 기법 대비 제안한 기법의 효율성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제5권6호
• /
• pp.1157-1162
• /
• 2001

본 논문에서는 영상 처리 기법을 이용하여 칼라 팔레트 외형상의 불량품을 식별하는 연구를 수행하고자 한다 먼저 기본적인 팔레트 자동선별시스템의 필요성에 대해 기술하며, 각 샘플링된 팔레트에 대해 영상처리기법을 이용한 불순물 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 이를 상용화할 수 있도록 윈도우환경의 비전처리 프로그램을 제시하였다. 끝으로 본 연구에 대한 평가와 앞으로의 연구과제에 대해 기술하고자 한다.

• 전기학회논문지
• /
• 제65권11호
• /
• pp.1879-1886
• /
• 2016

In this paper, we propose a real-time recognition algorithm of lanes, stop lines and speed bumps on roads for autonomous vehicles. First, we generate a top-view using the image transmitted from a camera that is installed to see the front of a vehicle. To speed up the processing, we simplify the mapping algorithm in constructing a top-view wherein the region of interest (ROI) is concerned. The features of lanes, stop lines and speed bumps, which are composed of lines, are searched in the edge image of the top-view, then followed by labeling and clustering specialized to detect straight lines. The width of lines, distances from the center of a vehicle, and curvature of each cluster are considered to select final candidates. We verify the proposed algorithm on real roads using the commercial car (KIA K7) which is converted into an autonomous vehicle.

• 센서학회지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.334-341
• /
• 1998

본 논문에서는 비선형 연산자를 이용하여 영상 개선을 위한 새로운 보간 기법을 제시한다. 일반적인 보간 기법은 선형 연산자를 이용한 저역필터를 사용함으로써 원 영상의 고조파 성분에 대한 정보를 손실하는바 에지 부분에서의 영상 선명도가 떨어지는 경향이 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 영상 기술을 제시한다. 본 논문에서 제시한 보간 알고리즘은 비선형 연산자를 이용하여 입력 영상 데이타의 성질에 따라 고주파성분과 저주파 성분을 달리 조절함으로써 원래 영상에 가까운 해상도를 얻을 수 있다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1994년도 추계학술대회
• /
• pp.39-42
• /
• 1994

An automatic multi-threshold algorithm for segmentation of 2D ultrasound images based on average filtering and the characteristics of speckle noise in 2D ultrasound image is proposed. To do this, we investigate the histogram of difference between $7{\times}7$ averaging histogram and $3{\times}3$ averaging histogram. And, we find zero crossing points in the positive portion of the differenced histogram and select middle points of the zero crossing points. We assign these selected points to characteristic points. The thresholds are the center of two characteristic points. Then we segment 2D ultrasound image by using these thresholds and extract edges from applying edge operator to optimal segmented image. Experimental results show that the segmented regions are devided accurately around the homogeneous region.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제2권3호
• /
• pp.265-274
• /
• 2001

본 논문에서는 얼굴의 특징 영역에 근거하여 얼굴을 검색할 수 있는 내용기반의 얼굴 검색 시스템을 제안한다. 질의를 위해 이름이나 주민등록번호와 같은 키워드를 사용하는 대신에, 제안한 시스템은 시각적 질의로서 얼굴 영상을 사용한다. 이를 위해, 얼굴 구성 요소를 포함하는 특징 영역을 HSl 칼라 모델이 제공하는 칼라 정보와 Wavelet 변환이 제공하는 에지 정보를 이용하여 추출한 후, 신경망을 통하여 분류ㆍ검색한다. 제안한 검색 시스템은 Oracle DBMS를 사용하여 클라이언트/서버 환경으로 구축되었다. 150개의 다양한 얼굴 영상으로 실험한 결과, 약 88.3%의 검색율을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
• /
• pp.1287-1292
• /
• 2005

This paper presents an effective pattern classification model by designing an artificial neural network based pattern classifiers for face recognition. First, a RGB image inputted from a frame grabber is converted into a HSV image which is similar to the human beings' vision system. Then, the coarse facial region is extracted using the hue(H) and saturation(S) components except intensity(V) component which is sensitive to the environmental illumination. Next, the fine facial region extraction process is performed by matching with the edge and gray based templates. To make a light-invariant and qualified facial image, histogram equalization and intensity compensation processing using illumination plane are performed. The finally extracted and enhanced facial images are used for training the pattern classification models. The proposed H-ART2 model which has the hierarchical ART2 layers and F-LVQ model which is optimized by fuzzy membership make it possible to classify facial patterns by optimizing relations of clusters and searching clustered reference patterns effectively. Experimental results show that the proposed face recognition system is as good as the SVM model which is famous for face recognition field in recognition rate and even better in classification speed. Moreover high recognition rate could be acquired by combining the proposed neural classification models.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제35S권9호
• /
• pp.95-103
• /
• 1998

본 논문에서는 거리영상과 발기영상의 fusion을 이용한 영상분할을 제안한다. Bayes 이론을 기반으로 하여 Markov random field (MRF)로 선험적인 정보를 모델링한다. 거리영상과 밝기영상에서 추출한 특징을 이용하여 maximum a posteriori (MAP) 추정기를 구성한다. 거리영상에서 물체는 국부적인 평면으로 근사되어 각 점마다 평면 계수를 추정해 계수 공간을 구성한다. 밝기영상에서는 ${\alpha}$ 트림드 (${\alpha}$-trimmed) 분산이 밝기특성을 구성한다. 각 공간상의 특징을 에지에 대한 likelihood를 설정하여 구성된 MAP 추정기를 최적화함으로써 영상을 분할한다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 그림자, 잡음 그리고 광원의 blurring에 관계없이 영상을 잘 분할한 것을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.139-146
• /
• 1998

비촛점흐려짐과 가산잡음에 의해 훼손된 영상을 정칙화 공액경사법을 이용하여 복원하는 방법을 제안하였다. 기존의 반복복원방법에 비하여 공액경사법은 초선형적인 수렴속도로 해에 수렴할 뿐 아니라 한정된 반복 횟수 내에 원래의 해에 수렴할 수 있다는 장점을지닌다. 본 논문은 반복복원시 잡음의 증폭을 억제하기 위하여 정칙화 공액 경사법에 구속조건을 적용함으로써 적응적으로 윤곽부분과 평면부분의 복원을 행하는 정칙화 공액경사법을 제안하였다. 제안한 방법은 기존의 방법에 비해, 윤곽부분에서는 1에 근사한 구속조건의값을 적용함으로서 윤곽의 복원을 행하고, 평면부분에서는 0에 근사하는 구속조건을 정칙화 공액경사법에 적용함으로써 잡음을 증폭을 억제할 수 있다는 장점을 지닌다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.930-935
• /
• 2014

A Gabor filter is a linear filter used for edge detectionas frequency and orientation representations of Gabor filters are similar to those of the human visual system. In this thesis, we propose a pedestrian detection algorithm using a Gabor filter bank. In order to extract the features of the pedestrian, we use various image processing algorithms and data structure algorithms. First, color image segmentation is performed to consider the information of the RGB color space. Second, histogram equalization is performed to enhance the brightness of the input images. Third, convolution is performed between a Gabor filter bank and the enhanced images. Fourth, statistical values are calculated by using the integral image (summed area table) method. The calculated statistical values are used for the feature matrix of the pedestrian area. To evaluate the proposed algorithm, the INRIA pedestrian database and SVM (Support Vector Machine) are used, and we compare the proposed algorithm and the HOG (Histogram of Oriented Gradient) pedestrian detector, presentlyreferred to as the methodology of pedestrian detection algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm is more accurate compared to the HOG pedestrian detector.