• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.35-46
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• 2009

본 논문에서는 차량에 설치된 카메라를 활용하여 차선을 추출하고, 차량이탈을 검출하기 위한 방법에 대해서 논의한다. 하드웨어 기술의 발달로 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라서, 카메라를 활용한 차선인식 및 차량이탈검출과 관련하여 다양한 알고리즘들이 제시 되었다. 그러나 이들 연구에서는 영상에서 2개의 차선을 모두 찾아야 하기 때문에 처리속도 및 실제 운행환경에서의 다양한 여건으로 인하여 검출률이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠른 속도와 높은 검출률을 위해 단일차선을 추출하고, 중심점 분석을 통한 차선이탈검출 알고리즘을 제안한다. 카메라의 기하학적 모델링을 통하여 차선이 존재하는 관심영역을 설정하고, 원본 이미지를 이등분한 후에 허프변환(Hough Transform)을 사용하여 한 차선의 일부를 찾아낸 후에, 일정 크기로 복원한다. 복원한 차선을 설정된 중심점과의 거리계산을 통하여 차선이탈을 판단한다. 실차실험을 통하여 제안한 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교 검증을 수행하였고, 이를 통하여 제안된 알고리즘이 빠르고 정확함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1978-1984
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• 2016

본 논문에서는 영상의 대비효과를 부각시키는 CLAHE(Contrast-Limit Adaptive Histogram Equalization)를 적용한 Adaboost 기반 방법을 통해 우천 상황에서 강인한 차량 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차량 검출의 효과적인 실시간 동작을 위해 2가지를 제안하였다. 먼저 영상의 RGB값을 통해 우천 상황 여부를 판단하여 검출 방법을 선택할 수 있도록 하여 연산량을 줄이는 것과 CLAHE를 이용한 영상 처리를 통해 영상 내에 차량의 후미등을 검출하여 관심영역을 지정해주는 방법을 제안했다. 또한 본 논문에서는 기존에 차량 검출 방법으로 제시되었던 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model), 옵티컬 플로우(Optical Flow)와 Adaboost(Adaptive boosting)의 우천 상황에서의 차량 검출율을 비교하여 최종적으로 Adaboost를 선택한 이유를 설명했다. 본 논문 실험 결과는 CLAHE 미적용 시 정확율과 재현율은 각각 0.83, 0.77 이었고, CLAHE 적용 시 0.85, 0.87로 적용했을 때 정확율과 재현율에서 약 2%, 13% 향상되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.237-244
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• 2002

본 논문에서는 스테레오 영상 인식에 기반한 직육면체형 물체의 부피를 계측하는 한 방법이 제안된다. 제안된 방범은 두 대의 CCD(charge coupled device)카메라로부터 획득된 영상에 대하여 관심영역추출, 특징 추출, 그리고 스테레오 정합에 기반한 꼭지점 인식의 과정을 통하여 3D 물체의 부피를 계측한다. 제안된 방법은 3D 물체의 특징을 나타내는 꼭지점 후보들을 영상처리과정을 통해 추출한 후, 이들 꼭지점들에 대해서만 스테레오 정합을 수행함으로써 고속의 부피 계측이 가능한 이점이 있다. 실험을 통하여, 본 논문에서 제안한 방법이 직육면체형 물체의 고속 부피계측에 효과적으로 사용될 수 있음이 보여진다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.621-626
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• 2015

This paper presents a camera calibration method in order to estimate the lane detection and inter-vehicle distance estimation system for an automotive safety driving system. In order to implement the lane detection and vision-based inter-vehicle distance estimation to the embedded navigations or black box systems, it is necessary to consider the computation time and algorithm complexity. The process of camera calibration estimates the horizon, the position of the car's hood and the lane width for extraction of region of interest (ROI) from input image sequences. The precision of the calibration method is very important to the lane detection and inter-vehicle distance estimation. The proposed calibration method consists of three main steps: 1) horizon area determination; 2) estimation of the car's hood area; and 3) estimation of initial lane width. Various experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5436-5458
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• 2017

Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.215-218
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• 2009

본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽 탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$ 또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하여 접근하며, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 기존 방법들의 문제점 이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산도를 상당히 개선시킬 수 있었다. 또한 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.162-165
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• 2017

제안 논문은 x-ray 입력영상에서 관심부위 영역을 추출해 참조이미지와 비교하는 경우가 발생한다. x-ray영상의 모양은 같지만 대상의 크기나 방향 및 위치가 서로 다르게 촬영되어 나타나게 된다. 이와 같이 동일 대상에 대해 서로 다른 영상이 입력될 경우 영상의 유사도 측정법을 이용해 명암의 발기 차이를 측정한다. 또한 거리 측정은 x-ray 데이터의 벡터좌표(x,y,z)를 가지고 두 점간의 거리를 계산한다. 제안 방식은 기존 방식에 비해 관심영역 추출의 정확도 향상과 참조이미지 매칭 수행시간이 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.318-326
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• 2005

본 논문은 인터넷 둥을 통해 유입되는 유해 이미지를 그 특징을 이용하여 무해, 선정, 유해(누드), 심한 유해(성인물)과 같은 이미지 컨텐츠의 등급으로 선별하기 위한 이미지 특징 추출 방법과 이미지분류 기술을 제시한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 이미지에서 유해 정보임을 인식하기 위한 피부 영역 검출 기법을 제시한다. 또한, 노이즈를 줄이고 효과적으로 유해성 정도를 추출하기 위해 관심 영역을 설정하고 그 관심 영역 안에서만 특징을 정의하는 관심 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지를 4 종류의 등급으로 선별하기 위해 유해 이미지 분류 모델을 생성하는 다중 SVM 학습 기법과 생성된 분류 모델을 이용하여 입력 데이타의 유해 등급을 분류하는 다중 SVM 분류 기법을 제시한다. 특히 피부색 영역 이미지의 형태 정보와 피부색 비율 이미지의 색깔정보를 합하여 만든 피부색 가능성 분포 이미지를 제시하고, 이 피부색 가능성 분포 이미지를 축소하여 학습 과정에서 특징 분류를 위해 이용하는 이미지 특성 벡터를 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 유해 이미지 등급 선별 기법을 적용한 실험 결과와 이미지의 유해 둥급 분류에 대한 판별 성능을 평가한다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.361-370
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• 2020

매년 반복되는 식물의 생활사를 장기적으로 관측하는 것은 기후변화 반응을 감지하는데 있어 가장 단순한 방법이며, 중요한 지표로 인식되고 있다. 반복 디지털 이미지를 이용한 식물계절 변화 관찰 방법은 전통적(현장에서 전문가에 의해 관찰) 방법과 위성원격탐사(위성영상의 식생지수를 활용한 위성원격 관찰)의 한계를 보완한 방법이다. 본 연구는 디지털 카메라를 기반으로 한 반복 이미지로부터 식물계절 변화 관측과 계절현상을 정량화하기 위하여 점봉산 산림생태계를 대상으로 하였다. 한반도 전역에 분포하는 신갈나무림(낙엽활엽수림)과 상록침엽수림의 대표 수종인 소나무를 선정하여 식물계절 특성에 따른 경향성을 파악하고자 하였다. RGB 채널 이미지 데이터로부터 식생지수(Gcc)를 산출하였다. Gcc 진폭의 크기는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림 보다 작았으며, Gcc의 기울기(봄철 증가와 가을철 감소)는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림과 비교하여 완만하였다. 소나무림은 생장의 시작(UD)이 신갈나무림에 보다 빨랐고, 생장의 종료(RD)는 늦은 것으로 나타났다. 식물계절 현상의 정확도 검증은 RMSE가 0.008(ROI1)과 0.006(ROI3)으로 높은 정확도를 보였다. 이러한 결과는 온대북부형 낙엽활엽수림의 Gcc 궤적의 경향성을 잘 반영하였으며, 디지털 카메라를 이용한 반복 이미지 관측 방법이 식물계절 변화 관측에 있어 유용할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2321-2326
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• 2011

경추는 머리와 몸통을 이어주는 중요한 요충지이기 때문에 매우 중요한 기관이며 매우 복잡한 구조로 되어있다. 본 논문에서는 경추 초음파 영상에서 경추 부분에 존재하는 흉쇄유돌근을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 경추 초음파 영상에서 촬영 정보나 눈금자 등의 필요 없는 부분을 제외한 ROI(Region of Interest)영상을 추출하고 Ends-In Search Stretching 알고리즘을 적용하여 명암 대비를 강조한다. Stretching된 영상에 20 이상의 명암도를 가지는 픽셀을 대상으로 평균 이진화를 적용한 후, 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에 흉쇄유돌근을 둘러싸고 있는 근막의 위치 정보를 이용하여 근막을 추출한 후, 근막의 객체 수에 따라서 각기 다른 방법을 적용하여 근육을 추출한다. 근막 객체가 하나인 경우에는 위에서 아래로 탐색하여 1차 근육 영역을 추출하고, 오른쪽에서 왼쪽으로 탐색하여 2차 근육 영역을 추출한 후, 1차와 2차 근육 영상을 하나로 합쳐 최종 근육 영역을 추출한다. 근막 객체가 두 개인 경우에는 근막 객체의 상단과 하단까지의 영역을 모두 추출한 후, 근막 객체 영역을 제거하는 방법으로 근육 영역을 추출한다. 추출된 근육 영역 중에서 두께가 가장 두꺼운 부분을 근육의 두께로 측정한다. 본 논문에서 제안된 방법을 경추 초음파 영상 30장을 대상으로 실험하여 물리치료사가 분석한 결과, 제안된 방법이 흉쇄유돌근을 정확히 추출되는 것을 확인하였다.