• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.269-274
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 영상(stereo image)을 이용하여 스네이크 기반 객체 추출 방법들이 강력한 외부 에너지(external energy)를 생성할 수 있도록 새로운 스테레오 일치화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 첫 번째 단계로 한 쌍의 스테레오 영상에서 다중 레벨 에지 지도를 만들고 상관관계를 파악하여 에지 기반의 변위 지도(disparity map)를 만든다. 이때 비슷한 세기를 가진 에지를 정합(matching)에 이용한다. 이 후 영상 내에서 추출하고자 하는 객체의 에지 지도를 얻기 위하여 다음의 과정을 거친다. 왼쪽 영상에서의 관심 영역의 에지 패턴을 얻고 다시 오른쪽에서도 똑같이 패턴을 얻어낸 후 두 패턴을 정합하여 객체의 변위(disparity)를 얻어낸다. 이렇게 얻어진 에지 지도를 이용하여 스네이크에서 사용될 외부 에너지를 만든다. 제안하는 방법을 이용하여 두 종류의 스네이크 모델에서 테스트를 한 결과 기존의 방법에 비해 더 나은 결과를 얻게 되었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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• pp.343-352
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• 1997

기존의 기울기 연산자나 표면 접합에 의한 윤곽 추출과는 달리 본 논문에서는 윤곽 추출을 위해 강인한 이진 형태론을 이용한 윤곽 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전처리 과정으로 원영상을 임계 처리시킨 후, 강인한 이진 형태론 확률 기법과 여과을 적용함으로써 영상 윤곽 추출률을 높이고자 하였으며, 가변적으로 콜리지 확률의 교집합만을 적용하여 효율적인 윤곽 추출을 얻기 위한 조건들에 대해 연구하였다. 특히, 제안된 알고리즘은 일반적으로 많이 사용되고 있는 기울기 연산자나 Laplacian 연산자보다 윤곽 추출에 있어서 처리 시간과 저장 용량이 개선되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.219-226
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• 2016

일반 생활 속에서 우리 인간의 눈으로 정보를 인식하고 그 정보를 이용하는 것에는 한계가 없을 만큼 다양하고 방대하다. 그러나 인공지능이 발달한 현재의 기술로도, 인간의 시각 처리 능력에 비하면 턱없이 능력이 부족하다. 그럼에도 불구하고 많은 연구자들은 실생활 속에서 정보를 얻고자 하고 있고, 특히 글자로 된 정보를 인식하는데 많은 노력을 기울이고 있다. 글자를 인식하는 분야에서 일반적인 문서에서 글자를 추출하는 것은 일부 정보처리 분야에서 이용되고 있지만, 실영상에서 문자를 추출하고 인식하는 부분은 아직도 많이 부족하다. 그 이유는 실영상에서는 색깔, 크기, 방향, 공통점 등에서 다양한 특징을 갖고 있기 때문이다. 본 논문에서는 이런 다양한 환경에서 문자 영역을 추출하기 위하여 적응적 에지 강화 기반의 MSER을 적용하여 장면 텍스트 추출을 시도하고, 비교적 좋은 방법임을 실험으로 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.149-158
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• 2004

본 논문은 실영상에서 형태 정보와 에지 영상을 이용한 교통 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component 알고리듬에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 추출한다. 만약 후보 영역이 검출되지 않을 경우, 히스토그램 평활화에 의해 대비를 향상함으로써 영역 추출이 가능하다. 그리고 교통 표지판 영역의 에지 영상에서 추출한 수평-수직 투영(XY projection). 모멘트(moment), 동심원형 패턴 및 8 방향 광선과 에지와의 거리 및 교차점의 개수 등의 형태 정보를 기반으로, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 본 방법이 빛이나 날씨 조건 등의 외부 환경에 강건하게 추출 및 인식함을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.41-46
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• 2021

그레이스케일 수학적 형태학에 기초한 에지 검출 알고리즘의 방법은 영상 노이즈를 제거와 병렬처리 가능하고 연산속도가 빠르다는 장점을 갖고 있다. 그러나 단일 구조적 스케일 요소를 사용하여 영상의 에지 검출을 하는 방법은 영상정보에 따라서 영향을 받을 수 있다. 그레이스케일 형태학의 특성은 구조적원소를 반복하여 확장, 침식, 열림, 담힘 연산을 함으로써 연산 결과 에지정보 결과에 제한적일 수 있다. 본 논문에서 잡음에 강인한 방향성을 갖는 구조적원소를 적용한 후 원소내의 각 픽셀 정보에 가중치 엔트로피를 적용하는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 영상에 적용하는 멀티 스케일 구조적 요소를 적용한 결과와 방향성 가중치 엔트로피를 적용한 연산결과를 비교분석하였으며, 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 에지 검출에서 우수함을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.59-64
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• 2004

우리가 일반적으로 다루는 많은 대상들은 대부분 복잡하고 불규칙적인 형태를 지니고 있다. 이로 인해 보통 사용하는 미분연산자와 같은 전통의 수학적 기법들은 경우에 따라 심각한 불량문제(ill-posed problem)를 야기하여 부정확한 결과를 나타내기도 한다. 이의 해결을 위해 전처리 과정으로 평활화를 위한 여러 가지 mean filter를 사용하기도 한다. 그렇지만 원 자료가 근본적으로 복잡한 경우 위 과정으로 오히려 중요 정보가 소실될 수도 있다. 이에 본 논문에서는 먼저 전처리로서 흔히 사용되는 각종 평균필터 대신 손실을 최소화하면서 곡면의 부드러움(smoothness)을 유도할 수 있는 접평면 접근 방식을 이용하고, 아울러 대상 영상의 복잡도에 연동한 프랙탈 차원을 적용하여 보다 효과적으로 영상의 경계를 추출하고자 했다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.129-136
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• 1999

특정 이미지에서의 선형적 특정은 이미지를 분석하고 이해하는데 충분한 정보를 제공하기도 한다. 본고에 서는 이미지에서 선형적 특징을 추출하기 위한 신뢰성 있는 방법을 제시한다. 일반적으로 후프 변형 방법은 이러한 선형적 특정을 추출하는 최적의 방법 중의 하나로 인식되어 왔다. 대부분의 후프 기반 방법들은 특정 edge 모델올 선택하고, 인식된 edge 픽셀의 속성을 반영하는 변형식을 활용하여 파라미터 공간에 그 발생빈도 를 기록하는 과정을 거치게 된다. 주로 edge 픽셀의 gradient 크기와 방향이 선형적 특정을 결정하는데 사용되 지만, 본고에서는 그 값틀이 퍼지변수로 활용될 수 있음을 보이고 파라미터 공간에 누적값을 계산하는데 활용한다- 이 방법을 기존의 방법과 비교하기 위하여 에러 측정 방식을 제안하고, 실험을 한 결과, 기존의 방법과 비교하여 우수한 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.196-199
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• 2010

사람의 눈동자는 얼굴 크기와 비교해 볼 때 상대적으로 일정한 거리를 가지고 있기 때문에 이미지 정규화에 있어서 중요한 지표로 사용된다. 이 논문은 이러한 특징을 이용해 최적화된 세그멘테이션 방법을 사용하여 눈동자 검출의 새로운 접근방법을 소개한다. 눈 검출 방법은 세 가지 중요한 단계로 나눌 수 있다. (1)흑백 영상에서 눈 영역에 적합한 에지 추출 방법, (2)레이블링(labeling) 기법을 이용한 눈 영역 추출, (3)밝기값 정보를 이용한 눈동자 위치 검출. 실험 결과로는 다양한 조명 환경과 얼굴표정을 가진 2408장의 FERET 영상을 이용하여 98.9%의 검출 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.585-589
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 특징 추출을 기반으로 한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 조명 변화 및 영상의 이동과 크기 변화 그리고 회전과 같은 기하학적 변형에도 강한 속성을 가지는 영상 검색을 할 수 있도록 사용자의 질의 영상을 웨이블릿(Wavelet) 변환을 한 후 동일한 크기의 부영역으로 나누어진 저대역 부밴드에서 칼라의 특징으로 추출된 모멘트와 질감 특징인 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 사용해 유사 영상들의 1차 분류 과정을 거친다. 보다 정확한 검색을 수행하기 위해 1차 분류된 후보 영상들에 대해 고대역 부밴드에서 추출된 수평, 수직, 대각선 방향별 에너지(Energy)를 기반으로 한 에너지의 상대적인 성분 분포의 비교가 수행됨으로써 효율적인 영상 검색 결과를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1567-1576
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• 1999

본 논문에서는 압축되어 있는 MPEG 비디오 시퀀스로부터 DCT의 AC 계수를 이용한 에지 영상을 구하여 급격한 장면의 전환을 검출하는 방법과 매크로블록 타입 정보를 이용하여 점진적 장면 전환인 디졸브(dissolve) 구간을 검출하는 기법을 제안하였다. 에지 추출에 기반한 장면 전환 검출 기법은 밝기의 변화에 덜 민감하며, AC 성분을 이용하면 DC 성분을 이용한 경우보다 원영상을 더욱 잘 표현하는 에지를 추출할 수 있으므로, 보다 정확한 장면 전환을 검출할 수 있다. 제안한 디졸브 검출 기법에서는 영상을 복원하지 않고, MPEG 비트스트림 내의 매크로블록 타입 정보로부터 계산된 인트라 매크로 블록의 개수를 이용하기 때문에 적은 계산량으로 디졸브를 검출할 수 있다. 제안한 장면 전환 검출 방법은 기존의 방법들에 비해서 성능이 우수함을 실험을 통해 입증하였다.