• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.277-285
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• 2010

This paper describes an approach to analyze geometrical information of building images for understanding outdoor environment of autonomous navigation robot. Line segments and color information are used to classily a building with the other objects such as sky, trees, and roads. The line segments and their two neighboring regions are extracted from detected edges in image. The model of line segment (MLS) consists of color information of neighbor regions. This model rules out the line segments of non-building face. A building face converges into dominant vanishing points (DVPs) which include one vertical point and one of five horizontal points in maximum. The intersection of vertical and horizontal lines creates a facet of building. The geometrical characteristics such as the center coordinates, area, aspect ratio and aligned coexistence are used for extracting the windows in the building facet. In experiments, 150 building faces and 1607 windows were detected from the database of outdoor environment. We found that this result shows 94.46% detection rate. These experimental images were all taken in Ulsan metropolitan city in Korea under difference of viewpoints, daytime, camera system and weather condition.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.21-30
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• 2005

본 논문에서는 B-snake 차선 모델을 이용한 차선 검출 및 추적에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 이론의 특성은 첫째, 다른 알고리즘에 비해 직선, 굴곡이 있는 도로와 같은 보다 넓은 범위의 차선 구조의 표현이 가능하며, 또한 평면 도로의 평행 특성을 이용하여 그림자, 잡음 등에 강하고, 둘째, 잡음에 강한 CHEVP(Canny/Hough Estimation Vanish Point) 알고리즘을 사용하여 차선 위치의 초기값을 제공한다. 셋째, GYP(Gradient Vector Flow)와 최소 평균 제곱 에러를 이용하여 B-Snake 차선 모델에서 발생하는 외부의 힘을 줄여 차선 검출의 에러를 줄이고 차선 추적을 효과적으로 수행한다. 측정 실험 결과 도로영상을 날씨 별로 맑은 날, 흐린 날 그리고 비오는 날로 구분하여 본 알고리즘을 수행하였으며 95$\%$ 이상의 차선 검출률을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제2권1호
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• pp.52-57
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• 2006

One of the important functions of an Intelligent Transportation System (ITS) is to classify vehicle types using a vision system. We propose a method using machine-learning algorithms for this classification problem with 3-D object model fitting. It is also necessary to detect road lanes from a fixed traffic surveillance camera in preparation for model fitting. We apply a background mask and line analysis algorithm based on statistical measures to Hough Transform (HT) in order to remove noise and false positive road lanes. The results show that this method is quite efficient in terms of quality.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.265-268
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• 2011

본 논문은 시각 장애인 및 보도 보행에 어려움을 갖는 사람들에게 안전한 보도 보행을 돕기 위한 보도 및 차도 영역 추출을 위해 보도 및 차도의 라인검출 기법을 제안한다. 사람의 눈높이에서 영상을 취득, 자연영상에서 입력된 잡음 및 노이즈를 제거하고, 캐니 에지 맵 추출, 허프 변환을 통해 보도/차도의 라인을 추출한다. 추출된 라인은 본 논문에서 제안한 방법으로 유효라인을 얻게 되며, 얻어진 유효 라인의 교점을 통해 소실점 영역을 생성, 이후 추출되는 라인의 기준이 된다. 제안된 방법은 자연영상의 보도 위치에서 보도와 차도의 올바른 라인을 추출하는데 강인함을 실험을 통해 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.121-124
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• 2010

본 논문은 시각 장애인 및 보도 보행에 어려움을 갖는 사람들에게 안전한 보도 보행을 돕기 위한 보도 및 차도 영역 추출을 위해 보도 및 차도의 라인검출 기법을 제안한다. 사람의 눈높이에서 영상을 취득, 자연영상에서 입력된 잡음 및 노이즈를 제거하고, 캐니 에지 맵 추출, 허프 변환을 통해 보도/차도의 라인을 추출한다. 추출된 라인은 본 논문에서 제안한 방법으로 유효라인을 얻게 되며, 얻어진 유효 라인의 결합으로 삼각 표본을 생성하여 보도의 영역을 추출 하게 된다. 제안된 방법은 자연영상의 보도 위치에서 보도와 차도의 올바른 라인을 추출하는데 강인함을 실험을 통해 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.321-329
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• 2015

This paper addresses a new algorithm for a stereo visual odometry to measure the ego-motion of a vehicle. The new algorithm introduces an inlier grouping method based on Delaunay triangulation and vanishing point computation. Most visual odometry algorithms rely on RANSAC in choosing inliers. Those algorithms fluctuate largely in processing time between images and have different accuracy depending on the iteration number and the level of outliers. On the other hand, the new approach reduces the fluctuation in the processing time while providing accuracy corresponding to the RANSAC-based approaches.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1891-1894
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• 2003

본 논문에서는 분할 영상 좌보계 (split image coordinate: SIC)를 제안하여 3차원 영상의 주요 특징 중의 하나인 유, 무한 소실점을 그 위치의 무한성이나 카메라의 보정과 관계없이 정확하게 자동 추출하였다. 제안한 방법에서는 가우시안 구 (Gaussian sphere) 기반의 기존 방법들과는 달리 영상 공간을 누적 공간으로 활용함으로써 카메라 보정이나 영상의 사전정보가 없어도 원 영상의 정보 손실 없이 소실점을 추출할 수 있고, 영상을 무한대까지 확장한 후 분할하여 재정의 함으로써 유, 무한 소실점을 모두 추출할 수 있도록 하였다. 정확한 소실점의 검출을 위하여 직선 검출 과정에서는 방향성 마스크 (mask)를 사용하였으며, 직선들의 군집화 (clustering) 과정에서는 기울기 히스토그램 방법과 수평/수직 군집화 방법을 적응적으로 적용하였다. 제안한 방법을 합성 영상 및 건축물 (man-made environment) 영상에 적용시켜 유, 무한 소실점들을 효과적이고 정확하게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.465-472
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• 2009

This paper proposes a multimodal information transformation system that converts the image information to the voice information to provide the sight impaired people with walking area and obstacles, which are extracted by an acquired image from a single CCD camera. Using a chain-code line detection algorithm, the walking area is found from the vanishing point and boundary of a sidewalk on the edge image. And obstacles are detected by Gabor filter of extracting vertical lines on the walking area. The proposed system expresses the voice information of pre-defined sentences, consisting of template words which mean walking area and obstacles. The multi-modal information transformation system serves the useful voice information to the sight impaired that intend to reach their destination. The experiments of the proposed algorithm has been implemented on the indoor and outdoor environments, and verified its superiority to exactly provide walking parameters sentences.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.797-807
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• 2008

본 논문은 복잡한 도로 영상에서 차량 검출의 효율성을 높이기 위해 체인코드를 이용한 차선의 검출로부터 도로 영역을 찾아 차량이 존재하는 차량 영역의 추출 기법을 제안한다 먼저, 복잡한 도로 영상에서 정확한 차선을 검출하기 위해 체인코드를 이용하여 에지 화소들간의 연결성을 고려한다. 주행 차량의 방향과 일치하는 차선을 검출한 후, 중앙의 차선으로부터 차도의 폭과 차선의 소실점을 찾아 인접하는 차도를 찾는다. 마지막으로 주행 차선과 인접 차선을 포함하는 도로 영역 내에 차량의 에지 정보를 이용하여 차량이 존재하는 차량 영역을 추출한다 따라서, 제안하는 차량 영역의 추출 기법은 복잡한 배경을 갖는 도로 영상에서 차량의 검출율을 높이고 추출된 차량 영역에 한정할 수 있기 때문에 차량을 검출하는데 매우 효율적이다. 본 논문은 제안하는 차량 영역의 추출 기법의 우수성을 복잡한 도로 영상에서 차량 검출율의 실험을 통해 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권4호
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• pp.209-220
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• 2012

본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서의 구조적 패턴 변화에 강인한 적응적인 보도 영역 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 다양한 패턴을 가지는 보도 환경에서 안정적으로 보도 영역을 분할하기 위해 첫 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출하여 보도의 후보영역을 분리하며, 두 번째 단계에서는 분리된 후보영역 내에서의 시드 영역 확장법(SRG)을 개선한 적응적 다중 시드 영역 확장법(A-MSRG)를 통해 구조적 패턴이 반복되는 보도 영역을 실시간으로 검출하는 방법을 수행한다. 성능평가를 위해 제안된 방사형 영역 분할법과 A-MSRG와의 결합에 의한 영역 검출 결과의 효율성을 측정한다. 기존의 SRG, MSRG 방법과의 비교 수행을 통해 제안된 방법의 타당성을 입증하였다.