• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.758-766
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• 2003

본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터베이스를 구축하기 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 트리-기반 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 장면 전환 검출을 위하여 그레이-레벨 히스토그램 차이와 평균 명암도 차이를 이용한 방법을 제시하였다. 카메라 파라미터는 최소 사각형 오류 기법과 어파인 모델을 이용하여 측정하고, 두 입력 영상의 유사성을 측정하기 위하여 차영상을 이용한다. 또한 동적 객체는 매크로 블록 설정에 의하여 검색되고 영역 분할과 4-분할 탐색에 의하여 추출한다. 동적 객체의 표현은 동적 궤도 평가 함수에 의하여 수행되고 블러링을 통하여 부드럽고 완만한 모자이크 영상을 구축한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.95-104
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• 2004

본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 학생 개인의 특성에 맞는 효율적인 원격 비디오 학습 평가 시스템을 제안한다. 비디오를 이용한 문제 출제를 위하여 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 키 프레임을 추출하고 그레이 레벨 히스토그램 차이와 시간 윈도우를 이용하여 문제 출제 추간을 추출한다. 또한 효율적인 평가를 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제를 출제하도록 한다. 따라서 학생들은 부족한 영역을 보충하고 관심 있는 영역을 유지하면서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제17권4호
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• pp.354-362
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• 1992

This study was intended to examine feasibility of sizing and color grading of Fuji apple with black/white image processing system, to develop a device with which the whole surface of an apple could be captured by one camera, and to develop an algorithm for a high speed sorting. The results are summarized as follows : 1. The black/white image processing system used in this study showed a maximum error of 1.3% in area measurement with a reference figure while the focusing point of camera and location of the reference figure were changed within a certain range. 2. As the result of evaluating four automatic image segmentation algorithms with apple images, Histogram Clustering Method was the best in terms of computation time and accuracy. 3. The fast algorithm for analyzing size and coloration of apple was developed. 4. The whole surface of an apple could be captured in an image frame with two mirrors installed on the both sides of the sample. The total area of the image representing the whole surface showed a correlation of 0.995 with the weight of apple. 5. The gray level when a particular band pass filter was mounted on the camera showed high correlation with 'L' and 'a' values of Hunt color scale and could represent the coloration of apple.

• 한국가정과학회지
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• 제1권2호
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• pp.113-118
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• 1998

Clothing shape is principally described in seven factors that are composed of clothing design, clothing material, clothing size, pattern design, sewing method and body motion etc.. The aims of this study was to measurement out-line space-shape variation of clothing fitness with somato type by using the image processing. The subjects for direct anthropometric measurements were 248 female college students aged from 19 to 22. The data were statistically analyzed by principal analysis and cluster analysis. The results were obtained three somato type. Also I made skirts in order to analyzed to the out-line space-shape variation of clothing fitness with body. The effect of somato type on the shape of flare skirts was determined by the out-line space-shape variation of clothing fitness with body. The out-line space-shape variation of clothing fitness with body was observed between the node number and amplitudes of clothing wave form and node number was determined at the maxim of space-shape amplitude, and the space-shape amplitudes have related with aspect ratio of cross-sectional shape. Results for flare skirts show changes in amplitude and mean with fabrics, somato type. therefore gray-level histogram are correlated with changes out-line space-shape, differences in drape spacing and related fabric properties and their somato type. (Korean J Human Ecology 1(2):113∼110 1998)

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.254-259
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• 2020

본 논문은 사전에 학습된 기억으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각으로 영상에서 음악으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 영상에서 변환정보로 색상(Color), 질감(Texture), 모양(Shape)을 사용하여 음악의 멜로디(Melody), 하모니(Harmony), 리듬(Rhythm) 정보로 변환하였다. 정적인 영상에서 단조로운 음이 반복되는 것을 최소화하고 영상에 있는 정보를 표현하기 위해 색상의 분포도에 따라 확률적으로 멜로디를 선택하여 출력함으로써 자연스럽게 음을 구성할 수 있도록 하였고, 영상에서 질감은 통계적 질감 특징 추출방식인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 7가지 특징으로 하모니의 장조와 단조를 표현하였다. 마지막으로 모양은 영상의 외곽선을 추출한 후 주파수 성분 분석인 허프 변환(Hough Transform)을 이용해 선 성분을 검출하여 각도의 분포에 따라 리듬을 선택하는 방식으로 음악을 생성하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.313-316
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• 2002

이동 물체의 이동 거리 추적이나 대상 물체의 인식과 판별 물체의 특징 추출과 같은 응용분야에서 컴퓨터(Computer)와 비젼시스템(vision system)을 이용한 영상 데이터 처리 분야에 대한 이용률이 증가하면서, 그에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 CCD 카메라(Charge-Couple Device Camera)로부터 입력된 그레이 레벨(Gray Level)의 영상을 입력받아 처리과정을 거쳐 위치정보를 전송하는 과정에서 정확한 정보를 얻기 위한 전처리 과정 방법을 제안하고, 실제 시스템에 적용한 결과를 제시한다. 여기서 영상의 전처리 과정 중 입력 영상에서 불필요한 부분을 제거하거나, 배경과 대상물의 분리, 내포된 잡음을 없애기 위하여 흔히 이진화 방법을 많이 사용한다 특히 이진화 과정에서 그레이 레벨의 입력영상에서 히스토그램(histogram) 정보를 이용하여 영상의 이진화시의 임계값을 찾는 것은 아주 중요한 요인이다 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 실시간으로 CCD 카메라를 통하여 입력되는 그레이 레벨의 입력 영상에 대하여 동적으로 적당한 임계값을 .찾는 방법을 제안하고자한다. 또한 제안한 신경회로망을 이용한 임계값 추출 알고리즘(algorithms)을 구현한 시스템(system)에 적용하여 일반적인 방법과 비교 검토하고 응용 가능성을 확인한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권7호
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• pp.1171-1176
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• 2003

바코드의 기하학적 특징과 레이블링을 이용하여 효율적으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 네 개의 라인 연산자(line operator)[8]를 이용하여 화소가 가지는 방향을 구한 후, 블록 별로 각 방향에 대한 화소의 누적 히스토그램(histogram)을 구한다. 히스토그램에서 최대값과 최소값의 차가 가장 큰 블록을 바코드 영역의 블록이라고 결정한다. 구해진 블록만을 이용하여 바코드의 중심을 지나가는 직선을 구할 수도 있지만 좀더 정확한 직선을 구하기 위해 바코드 영역에 있는 많은 블록들을 찾는다. 가장 큰 차 값을 이용하여 문턱값을 구하고 블록별로 히스토그램의 최대값과 최소값의 차가 문턱값보다 큰 블록을 바코드의 기하학적(a) 특징을 갖는 블록으로 분류함으로써 블록을 대상으로 영상을 이진화한다. 이진화 한 영상에 대해 레이블링(labeling)[8,9]을 행하여 바코드 영역의 후보 블록들을 결정한다. 후보 블록들의 화소를 이용하여 바코드의 기울기와 중심점을 바코드의 중심점을 구하여 바코드와 수직이고 바코드의 중심을 지나가는 직선을 그을 수 있으며 바코드를 검출 할 수 있다. 수직선이 지나갈 때 화소값을 순차적으로 획득함으로써 바코드가 가지고 있는 정보를 파악한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.451-458
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• 2004

육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취 득하는 과정과 이들로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁의 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함을 추출하여 피혁의 등급을 판정하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도는 퓨리에 스펙트럼이 존재하는 영역의 넓이 및 가로, 세로 비율로서 계산된다. 그리고 결함은 전처리 과정을 거친 영상으로부터 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 히스토그램 분포의 특징에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 특성들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 다른 분야에서의 인간의 시각 검사를 대체 할 수 있으리라 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.157-163
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• 2013

본 논문에서는 조명이 없는 야간 및 악천후 등 가시영상 카메라를 이용하여 사람 영역을 추정하기 힘든 환경에서의 대안으로 열화상 카메라를 이용한 사람검출 방법을 제안한다. 일반적인 열화상에서 사람은 주변 배경에 비해 밝게 표현되는 특징을 이용하여, 밝기 히스토그램 상의 사람의 열화상의 신뢰 구간을 계산해 1차적으로 사람 영역을 추정한 뒤, 가우시안 필터링 및 레이블링을 통해 불필요한 잡음을 제거한다. 그 이후에 Self-occlusion 등에 의해 분리된 사람 영역을 각 blob별 무게중심 및 분포정보를 이용하여 하나의 객체 영역을 추정한다. 최종적으로 추정 영역에 대한 가로와 세로의 비율 및 크기 정보와 주성분분석(PCA; principal component analysis)를 이용하여 추정된 영역에 대하여 사람인지 여부를 결정한다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 가시영상에서 검출하기 힘든 환경들에 대하여 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.363-366
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• 2001

현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.