• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.11-21
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• 2014

다중 스케일 영상 분할은 영상 스타일링과 의료진단과 같은 여러 응용에서 매우 중요하다. 이 논문은 다중 스케일 구조를 확보하며 안정적이고 효율적인 MSER에 기반을 둔 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상에서 MSER를 수집한 후, 이것들을 특정한 순서대로 영상에 다시 그려 넣음으로써 영상을 분할한다. 영상 경계를 평활화하고 잡음을 제거하기 위한 계층적 모폴로지 연산을 제안한다. 알고리즘의 다중 스케일 특성을 보이기 위해, 여러 종류의 상세 단계 제어의 효과를 영상 스타일링에 적용한다. 제안한 기법은 이러한 효과를 시간이 많이 걸리는 다중 가우시언 평활화없이 수행한다. 분할 품질과 계산 시간 측면에서 민쉬프트-기반 Edison 시스템과 비교 결과를 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.194-203
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• 2008

CCTV와 같은 기존의 영상 감시 시스템들은 상황을 통제하는 오퍼레이터에 많이 의존했었다. 하지만, 최근 제품화 되고 있는 시스템들은 오퍼레이터에 의존하지 않고 시스템 안에서 자동으로 문제를 해결할 수 있도록 지능화 되고 있다. 하지만, 시스템에서 자동으로 상황을 처리하기에 많은 문제가 존재한다. Occlusion, 타겟의 Scale, Affine 변화가 대표적인 문제인데, 본 논문에서는 타겟의 크기변 화로 인해 발생하는 정보 손상 문제를 다룬다. 이 문제는 타겟의 크기가 다양하게 변화함으로써 정확한 정보를 얻지 못하고, 배경 정보를 흡수함으로써 추적 알고리즘의 성능을 크게 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 물체의 크기가 변화함으로써 타겟 정보를 손상시키는 문제를 최소화하기 위한 방법을 제안한다. 이 문제를 해결하기 위해 Multi-Stage Sampling을 이용한 Particle Filter를 기반으로 물체 추적 알고리즘에 적합하도록 개량된 MSER을 이용하였다. 이를 통해 타겟 물체의 크기가 다양하게 변화해도 정확한 크기를 추정함으로써 이 문제를 해결할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1709-1712
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• 2013

교통 신호등은 운전자 혹은 보행자들의 뚜렷한 시인성 확보를 위해 가능한 주위 배경과 구분되는 색상, 모양, 질감 등으로 구성하여 설치되어 있는 특징을 가지고 있다. 결국 기존 교통 신호등 검출 연구들에서는 대부분 교통 신호등의 색상과 모양을 기반으로 한 검출 연구가 주류를 이루고 있는 것이 사실이다. 하지만, 외부 날씨, 복잡한 시내, 다른 물체와의 겹침 등의 문제로 인해 색상 및 모양 기반의 교통 신호등, motion blur, 검출 오류가 증가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 입력 영상에서 색상정보를 배제하고 motion blur나 밝기 변화에 덜 민감하고 먼 거리에서도 뛰어난 시인성을 가진 spot light 검출을 통해 입력 영상에서 가장 밝은 교통표지판 후보 영역들을 검출한다. 그리고 교통 신호등의 특징인 가능한 원형을 유지하고 있으며 원형 외부 색상과 내부 색상이 현저하게 두드러지는 영역을 maximally stable extremal regions (MSER) 알고리즘을 사용하여 입력 영상에서 후보 영역을 선택한다. 마지막으로, 검출된 영역들에서 교통 신호등 영역을 검출하기 위해 템플릿 매칭 방법을 적용한다. 제안한 방법을 도로 상에서 실험한 결과, 평균 94% 이상의 검출율을 제시하였고, 특히 야간 시간대에 검출율이 비교적 높게 제시되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.61-68
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• 2018

본 논문에서는 일상에서 획득할 수 있는 자연 영상에서 문자를 검출하기 위해 영상 개선 및 문자의 형태를 분석하여 문자를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연 영상에서 문자로 인식될 영역의 검출률을 향상시키기 위해 객체부분의 경계를 언샤프 마스크를 사용하여 강조하였다. 향상된 객체의 경계 부분을 이용하여 영상의 문자 후보영역을 MSER(Maximally Stable Extermal Regions)을 이용하여 검출하였다. 검출된 문자 후보영역에서 실제 문자로 판단될 영역을 검출하기 위해 각 영역들의 형태를 분석하여 글자의 특성을 갖는 영역외의 비 문자영역을 제거하여 실제 문자영역 검출률을 높였다. 본 논문의 정량적 평가를 위해 문자 영역의 검출률과 정확도를 이용하여 기존의 방법들과 비교하였다. 실험결과 기존의 문자 검출 방법보다 제안하는 방법이 비교적 높은 문자영역의 검출률 및 정확도를 보였다.