• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.175-182
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• 2010

본 논문에서는 얼굴과 동공을 검색하는 새로운 기법을 제시하며, 안전운행을 위한 운전자의 동공 감시에 적용한 실험결과를 포함하고 있다. 제시된 기법은 세 단계 주요 과정을 거치는데, 먼저 스킨칼라 세그먼테이션 기법으로 얼굴을 찾는 과정으로 이는 지금까지 사용된 휴리스틱모델이 아닌 학습과정 모델에 기반을 두고 있다. 다음에 얼굴 특징 세그먼테이션으로 눈, 입, 눈썹 등의 부분을 검출 하는데, 이를 위해 얼굴 각 부분에서 추출한 고유 특징들에 대한 PDF 추정을 사용하고 있다. 마지막으로 서큘러 하프 변환기법으로 눈 안의 동공을 찾아낸다. 제시된 기법을 조명이 다른 웹 얼굴 영상과 운전자의 CCD 얼굴 영상에 적용하여 동공을 찾아내는 실험을 하여, 높은 동공 검출율을 확인하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제13권1호
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• pp.30-38
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• 2014

The purpose of this study is to build and manage environment models with line segments from sonar range data on obstacles in unknown and varied environments. The proposed method therefore employs a two-stage data-transform process in order to extract environmental line segments from range data on obstacles. In the first stage, the occupancy grid extracted from the range data is accumulated to form a two-dimensional local histogram grid. In the second stage, a line histogram extracted from a local histogram grid is based on a Hough transform, and matching serves as a means of comparing each of the segments on a global line segments map against the line segments to detect the degree of similarity in the overlap, orientation, and arrangement. Each of these tests is formulated by comparing one of the parameters in the segment representation. After the tests, new line segments can be found at maximum-density cells in the line histogram, and they are composed onto the global line segment map. The proposed technique is demonstrated in experiments in an indoor environment.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.766-771
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• 2002

Automatic change detection based on the vector-to-raster comparison is hard especially in high-resolution image. This paper proposes a method to designate roads in high-resolution image in sequential manner using the information from vector map in which Hough transform is used for reliability. By its linearity, the road of urban areas in a vector map can be easily parameterized. Following some pre-processing to remove undesirable objects, we obtain the edge map of raster image. Then the edge map is transformed to a parameter space to find the selected road from vector map. The comparison is done in the parameter space to find the best matching. The set of parameters of a road from vector map is treated as the constraints to do matching. After designating the road, we may overlay it on the raster image for precise monitoring. The results can be used for detection of changes in road object in a semi-automatic fashion.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2008년도 제7회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.280-283
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• 2008

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.78-84
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• 2015

로봇 비전, 3차원 형상 모델링 그리고 모션 제어를 하기 위해 3차원 깊이 추정이 필요하다. 기존에 제안 되었던 깊이 추정 방법은 렌즈와 물체사이의 거리를 변화시켜 가면서 취득된, 일련의 전체영상에 대해서 초점값을 계산하는 방법에 기초하고 있다. 그러나 이러한 방법은 전체 영상에 대해서 초점값 계산을 위한 마스크 연산을 하기에 수행 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 반해서 본 논문에서 제안하는 방법은 물체간의 깊이를 추정하는 시간을 개선하기 위하여 전체 영상을 고려하지 않고, 물체간의 경계면과 경계면 부근의 영상 정보만을 이용하여 깊이를 추정한다. 특히 직선과 원으로 구성된 물체의 경계면을 검출하기 위해서 허프 변환을 이용하였으며, 깊이 추정은 초점 정보를 이용하였다. PCB 영상을 이용하여 실험을 수행한 결과, 이전에 비해서 더욱 효과적인 깊이 추정이 가능함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권2호
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• pp.148-161
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• 2015

자동차 시장의 성장과 함께 차량에 카메라가 사용되는 사례가 늘고 있으며 영상 처리 기술의 중요성이 증가하고 있다. 또한, 차량 전장 시스템 기술 역시 급속도로 성장을 하고 있으며, 특히 차선이탈경보시스템(Lane Departure Warning System, LDWS)과 관련된 기술들이 다방면으로 개발 중이다. 본 논문에서는 기존의 방법보다 더 높은 차선 인식률을 검출하기 위해 촬영된 영상에서 먼저 Normalized Luminance Descriptor와 Normalized Contrast Descriptor값을 각각 연산하여, 두 값의 상관관계를 통해 Normalized Image Quality값을 조절하여 영상의 감마값을 조절한다. 그 뒤 다중의 관심영역을 통해 다중 영역에서 선택적 허프변환 알고리즘을 통한 차선 검출 알고리즘을 적용하여 차량 전방의 차선을 인식한다. 제안하는 알고리즘은 평균 27 Frame/sec와 $640{\times}480$ 해상도에서 검증 과정을 가졌다. 결과적으로 주 야간 및 심야를 포함한 도로들에서 평균 97% 이상의 차선 인식률을 보였으며 커브구간이나 차도 내 표식이 많은 구간에서도 성공적인 차선 인식을 보인다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.91-97
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• 2019

레이더를 사용하여 탄도 미사일의 기두부를 추적할 때, 표적의 주변에 있는 각종 기만체들은 표적을 추적하는 레이더의 자원 관리에 큰 부담을 준다. 이러한 부담을 줄이기 위해서 레이더에 수신된 동적 RCS 신호로부터 탄도 미사일 기두부의 신호를 분리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이미지에서 직선을 추출하는 알고리즘인 허프 변환 방법을 이용하여, 레이더에 수신된 신호로부터 각각의 표적들의 동적 RCS를 분리하는 방법을 제안한다. 기두부와 기만체의 3차원 CAD 모델을 사용하여 표적들의 미세거동을 구현하였다. 또한 미세거동을 가지는 3차원 CAD로부터 표적의 동적 RCS를 계산하고 제안된 알고리즘을 적용하여 알고리즘의 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법은 SNR이 10dB에서 미사일 기두부와 기만체의 신호를 분리할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.946-950
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• 2003

In this paper, a computer-vision based pipe shape inspection algorithm is developed. The algorithm uses the modified Hough transformation and a line-scanning approach to identify the edge line and radius of the pipe image, from which the eccentricity and dimension of the pipe-end is calculated. Line and circle detection was performed using Laplace operator with input image, which are acquired from the front and side cameras. In order to minimize the memory usage and the processing time, a clustering method with the modified Hough transformation for line detection. The dimension of inner and outer radius of pipe is calculated by proposed line-scanning method. The method scans several lines along the X and Y axes, calculating the eccentricity of inner and outer circle. by which pipes with wrong end-shape can be classified removed.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.521-525
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• 2002

In this paper, a computer-vision based pipe-inspection algorithm is developed. The algorithm uses the modified Hough transformation and a line-scanning approach to identify the edge line and radius of the pipe image, from which the eccentricity and dimension of the pipe-end is calculated. Line and circle detection was performed using Laplace operator with input image, which are acquired from the front and side cameras. In order to minimize the memory usage and the processing time, a clustering method with the modified Hough transformation for line detection. The dimension of inner and outer radius of pipe is calculated by proposed line-scanning method. The method scans several lines along the X and Y axes, calculating the eccentricity of inner and outer circle, by which pipes with wrong end-shape can be classified removed.

• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제7권1호
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• pp.30-34
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• 2006

Recently, there has been an increasing demand for computer-vision-based inspection and/or measurement system as a part of factory automation equipment. In general, it is almost impossible to check the fault of all parts, coming from part-feeding system, with only manual inspection because of time limitation. Therefore, most of manual inspection is applied to specific samples, not all coming parts, and manual inspection neither guarantee consistent measuring accuracy nor decrease working time. Thus, in order to improve the measuring speed and accuracy of the inspection, a computer-aided measuring and analysis method is highly needed. In this paper, a computer-vision-based pipe inspection system is proposed, where the front and side-view profiles of three different kinds of pipes, coming from a forming line, are acquired by computer vision. And the edge detection is processed by using Laplace operator. To reduce the vision processing time, modified Hough transform is used with clustering method for straight line detection. And the center points and diameters of inner and outer circle are found to determine eccentricity of the parts. Also, an inspection system has been built so that the data and images of faulted parts are stored as files and transferred to the server.