• Korean Journal of Geomatics
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• 제1권1호
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• pp.43-49
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• 2001

Although many kinds of stereo matching method have been developed in the field of computer vision and photogrammetry, wrong matches are not easy to avoid. This paper presents a new method to reduce wrong matches after matching, and experimental results are reported. The main idea is to analyze the histogram of the image attribute differences between each pair of image patches matched. Typical image attributes of image patch are the mean and the standard deviation of gray value for each image patch, but there could be other kinds of image attributes. Another idea is to check relative position among potential matches. This paper proposes to use Gaussian blunder filter to detect the suspicious pair of candidate match in relative position among neighboring candidate matches. If the suspicious candidate matches in image attribute difference or relative position are suppressed, then many wrong matches are removed, but minimizing the suppression of good matches. The proposed method is easy to implement, and also has potential to be applied as post processing after image matching for many kinds of matching methods such as area based matching, feature matching, relaxation matching, dynamic programming, and multi-channel image matching. Results show that the proposed method produces fewer wrong matches than before.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.7-12
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• 2011

본 논문은 자체 생성된 기준 히스토그램 템플릿을 이용하여 잠망경으로부터 획득되는 영상에 존재하는 관심 물체영역을 배경영역으로부터 분할하는 기법을 제안한다. 먼저, 수평선을 추출하고, 추출된 수평선을 기준으로 하여 하늘과 바다 영역으로 분할한다. 분할된 각각의 영역에서 배경 영역을 대표할 수 있는 영역의 블록들을 지정하여 기준 히스토그램 템플릿으로 설정한다. 여기서 전체 영상을 동일한 크기의 블록들로 나누어, 이미 설정된 기준 히스토그램 템플릿과의 멀티 정합을 통해 물체 영역과 배경 영역으로 분할한다. 본 연구에서 제안한 물체 영역 분할 알고리즘은 배경이 하늘과 바다인 환경에서 물체가 존재하는 다양한 영상에 대해 적용되었고, 사전에 주어진 학습영상이 없는 상태에서도 영상 분할이 원활하게 수행됨을 확인하였다. 또한 입력 영상에서 수평선의 기울기와 수평선에 대한 물체의 위치에 상관없이 물체 영역을 적절히 분할함을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.663-676
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• 2020

Plant leaf classification is a significant application of image processing techniques in modern agriculture. In this paper, a multi-granular angle description method is proposed for plant leaf classification and retrieval. The proposed method can describe leaf information from coarse to fine using multi-granular angle features. In the proposed method, each leaf contour is partitioned first with equal arc length under different granularities. And then three kinds of angle features are derived under each granular partition of leaf contour: angle value, angle histogram, and angular ternary pattern. These multi-granular angle features can capture both local and globe information of the leaf contour, and make a comprehensive description. In leaf matching stage, the simple city block metric is used to compute the dissimilarity of each pair of leaf under different granularities. And the matching scores at different granularities are fused based on quotient space theory to obtain the final leaf similarity measurement. Plant leaf classification and retrieval experiments are conducted on two challenging leaf image databases: Swedish leaf database and Flavia leaf database. The experimental results and the comparison with state-of-the-art methods indicate that proposed method has promising classification and retrieval performance.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제43권2호
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• pp.105-114
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• 2020

This study aimed to assess of beam-matching accuracy for an 8 MV beam between the same model linear accelerators(Linac) commissioned over two years. Two models were got the customer acceptance procedure(CAP) criteria. For commissioning data for beam-matched linacs, the percentage depth doses(PDDs), beam profiles, output factors, multi-leaf collimator(MLC) leaf transmission factors, and the dosimetric leaf gap(DLG) were compared. In addition, the accuracy of beam matching was verified at phantom and patient levels. At phantom level, the point doses specified in TG-53 and TG-119 were compared to evaluate the accuracy of beam modelling. At patient level, the dose volume histogram(DVH) parameters and the delivery accuracy are evaluated on volumetric modulated arc therapy(VMAT) plan for 40 patients that included 20 lung and 20 brain cases. Ionization depth curve and dose profiles obtained in CAP showed a good level for beam matching between both Linacs. The variations in commissioning beam data, such as PDDs, beam profiles, output factors, TF, and DLG were all less than 1%. For the treatment plans of brain tumor and lung cancer, the average and maximum differences in evaluated DVH parameters for the planning target volume(PTV) and the organs at risk(OARs) were within 0.30% and 1.30%. Furthermore, all gamma passing rates for both beam-matched Linacs were higher than 98% for the 2%/2 mm criteria and 99% for the 2%/3 mm criteria. The overall variations in the beam data, as well as tests at phantom and patient levels remains all within the tolerance (1% difference) of clinical acceptability between beam-matched Linacs. Thus, we found an excellent dosimetric agreement to 8 MV beam characteristics for the same model Linacs.

• 전기학회논문지P
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• 제64권3호
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• pp.193-198
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• 2015

A large number of vision applications rely on matching keypoints across images. Pedestrian detection is under constant pressure to increase both its quality and speed. Such progress allows for new application. A higher speed enables its inclusion into large systems with extensive subsequent processing, and its deployment in computationally constrained scenarios. In this paper, we focus on improving the speed of pedestrian detection using HOG(histogram of oriented gradient) and multi frame operation which is robust to illumination changes in cluttering images. The result of our simulation indicates that the detection rate and speed of the proposed method is much faster than that of conventional HOG and differential images.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.337-346
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• 2022

This paper addresses the problem of vision-based ear loops ansd attachment inspection in mask production lines. This paper focuses on connections with ear loops and mask filter by an efficient combined approach. The proposed method used a template matching, shape detection and summation of histogram with preprocessing. We had a parameter for detecting defects heuristically. If the shape vertices are lower than the parameters our proposed method will find defective mask automatically. After finding normal masks in mask ear loops attachment status inspection algorithm our proposed method conducts attachment amount inspection. Our experimental results showed that the precision is 1 and the recall is 0.99 in the mask attachment status inspection and attachment amount inspection.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.515-524
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• 2013

본 논문에서는 모바일 환경에서의 얼굴인증을 위해 개인별 주요 블록에 대한 LBP 매칭 기반의 새로운 방법을 제안한다. 주어진 사진으로부터 개인별 주요 블록을 구성하기 위하여 유사도가 높은 블록을 찾아 블록별 확률 분포를 계산하고 임계값을 적용하여 사람마다 다른 블록의 개수를 얼굴인증에 사용하도록 한다. 그리고 단일 반경 LBP 기반 얼굴인증 방법의 성능 향상을 위하여 다중 반경 LBP 히스토그램을 이용하여 개인별 주요 블록을 결정한다. 실험 결과 다중 반경 LBP 히스토그램을 이용함으로써 단일 반경 LBP 히스토그램만 사용하여 얼굴인증을 수행할 때보다 타인의 인증을 수락하는 오인수락율을 줄일 수 있었다. 또한, 기존 방법과의 성능 비교에서 제안한 방법이 블록의 개수는 기존 방법의 44.59%만 사용하면서 인증 오류율은 평균 7.72% 낮은 결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2008

본 논문은 영상 분할 기법 및 특징 점 추출 기법을 이용한 객체 추출 방법과 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 데이터베이스 영상에 대해서 JSEG 알고리즘을 이용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서 각 분할된 영역과 질의 영상에서 대표 색상을 추출하고, 색상 히스토그램을 생성한다. 질의 영상과 데이터베이스 영상의 각 영역간의 대표 색상과 색상 히스토그램을 비교한 결과를 종합하여 객체 후보 영역을 추출한다. 영상분할 과정에서 지나치게 분할된 영역을 위해 인접해 있는 후보 영역들을 합병한다. 세 번째 단계에서는 각 후보 영역과 질의 영상에서 DoG(Difference of Gaussian) 피라미드의 극치 점으로부터 영상의 크기 변화에 일관된 중요 특징 점들을 추출한다. 추출된 특징 점들을 정합하여 질의 영상에 해당하는 객체를 검출한다. 마지막 단계에서는 질의 영상과 객체 영역이 추출된 DB 영상과의 유사도 측정을 통한 검색을 수행하며, 유사도 측정은 색상 상관도표(Color correlogram)를 사용한다. 실험 결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 영상 검색 방법은 질의 객체 영상에 대해 영상 전체를 비교하는 것이 아니라 객체가 존재하는 영역을 추출한 후 유사도를 측정함으로써, 배경에 의한 오검색률이 감소하고, 검색 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 전기학회논문지P
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• 제64권3호
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• pp.187-192
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• 2015

Detecting human in images is a challenging task owing to their variable appearance and the wide range of poses the they can adopt. The first need is a robust feature set that allows the human form to be discriminated cleanly, even in cluttered background under difficult illumination. A large number of vision application rely on matching keypoints across images. These days, the deployment of vision algorithms on smart phones and embedded device with low memory and computation complexity has even upped the ante: the goal is to make descriptors faster compute, more compact while remaining robust scale, rotation and noise. In this paper we focus on improving the speed of pedestrian(walking person) detection using Histogram of Oriented Gradient(HOG) descriptors provide excellent performance and tracking using kalman filter.

• 한국항행학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.27-36
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• 2002

우리 나라의 교통 상황에서 차량 대수가 증가함에 따라 운전자들은 안정성을 위해 근거리에 존재하는 차량의 유무 검출 및 전후방 차량간의 충분한 거리 유지에 대한 깊은 관심이 꾸준하게 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 스테레오 비젼을 이용하여 전방 차량간의 거리를 검출하는 방법을 제시한다. 다중 해상도 특성을 가진 변형된 웨이블릿을 이용하여 차량의 경계선을 구한 다음 coarse to fine 방법과 히스토그램 매칭을 이용하여 좌우 영상간의 시차를 구한다. 여기서 좌우 스테레오 영상의 원해상도를 유지하기 위하여 변형된 웨이블릿으로 3단계 변환한다. 실험 결과 3~18m의 차량간 거리 내에서 전체 거리 오차율 4.65%를 보였다.