• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.79-81
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• 2018

혈관내 초음파(Intravascular Ultrasound, IVUS)는 혈관 내벽의 단면을 보여주는 검사 방법으로 관상 동맥 내의 내강, 죽상 경화반, 그리고 혈관벽의 변화에 관한 직접적이고 구체적인 정보를 제공한다. 본 논문에서는 IVUS 영상에서 내막과 외막을 추출하고 각 막의 지름을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 IVUS 영상에 Histogram Equalization 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후에 퍼지 이진화 기법과 평균 이진화 기법을 각각 적용하여 내막과 외막을 추출하기 위해 이진화한다. 이진화된 내막과 외막의 각 영역 중에서 혈관내 초음파 영상 중심에서 가장 큰 영역의 정보를 이용하여 라벨링 기법을 적용하여 내막과 외막 영역을 추출하고 각 막의 지름을 계산한다. 제안된 방법을 IVUS 영상을 대상으로 실험한 결과, 내막과 외막의 지름이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.441-445
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• 2003

영상의 이진화(image binarization)는 문자 인식, 영상 분석 등의 전처리 과정으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 이진화는 임계치의 설정에 따라 작업 성능이 평가되며 대부분의 이진화 방법은 히스토그램을 사용하여 평균 밝기값이나 히스토그램의 골짜기(valley)를 임계치로 결정한다. 이와 같은 방법은 양봉의 특징을 보이지 않거나 특정 영상을 추출할 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그레이스케일 영상에서 밝기 값을 여러 구간으로 분해하여 구간 밝기값의 평균값을 구하고, 각 구간의 평균값 사이 공간을, 각 구간의 양극과의 거리 비율로 나누어서 계산된 값을 임계치로 설정한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권10호
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• pp.1349-1355
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• 1999

A power distribution facility map is drawn on cadastral map. Besides, grid lines are added on the map for sectionalization. For automatic recognition of the map, we first extract recognizing regions. In this paper, we propose an extraction method of recognizing regions by partially extending thinned image. The proposed method is consist of three phases, binarization phase, thinning phase and partial extending phase. The first phase generate a binary image using threshold value which is obtained by histogram analysis. The binary image contains many part of recognizing regions, but not all. The second phase generate thinned image which is generated by appling thinning operator to the binary image. And the third phase extends thinned image from terminal point until satisfying termination condition. The proposed method is tested on several power distribution facility maps, and the results are presented.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권2호
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• pp.204-206
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• 2008

In this paper, we proposed the recognition method that automatically extracts cracks from a surface image acquired by a digital camera and recognizes the directions (horizontal, vertical, -45 degree, and 45 degree) of cracks using the fuzzy single layer perceptron. We compensate an effect of light on a concrete surface image by applying the closing operation, which is one of the morphological techniques, extract the edges of cracks by Sobel masking, and binarize the image by applying the iterated binarization technique. Two times of noise reduction are applied to the binary image for effective noise elimination. After the specific regions of cracks are automatically extracted from the preprocessed image by applying Glassfire labeling algorithm to the extracted crack image, the cracks of the specific region are enlarged or reduced to $30{\times}30$ pixels and then used as input patterns to the fuzzy single layer perceptron. The experiments using concrete crack images showed that the cracks in the concrete crack images were effectively extracted and the fuzzy single layer perceptron was effective in the recognition of the extracted cracks directions.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2128-2131
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• 2003

We present an efficient algorithm for skew correction of business card images obtained by a PDA camera. The proposed method is composed of four parts: block adaptive binarization (BAB), stripe generation, skew angle calculation, and image rotation. In the BAB, an input image is binarized block by block so as to lessen the effects of irregular illumination and shadows over the input image. In the stripe generation, character string clusters are generated merging character strings and their inter-spaces, and then only clusters useful for skew angle calculation are output as stripes. In the skew angle calculation, the direction angles of the stripes are calculated using their central moments and then the skew angle of the input image is determined averaging the direction angles. In the image rotation, the input image is rotated by the skew angle. Experimental results shows that the proposed method yields correction rates of 97％ for business card images.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.288-292
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• 2016

In this paper, we propose an infrared image based human victim recognition method for a search and rescue robot in dark environments, like general disaster situations. For recognizing a human victim, an infrared camera on a RGB-D camera, Microsoft Kinect, is used. The contrast and brightness of the infrared image are first improved by histogram equalization, and the noise on the image is removed by morphological operation and Gaussian filtering. For recognizing a human victim, the binarization and blob labeling methods are applied to the improved image. Finally, for verifying the effectiveness and feasibility of the proposed method, an experiment for human victim recognition is carried out in a dark environment.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권6호
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• pp.594-599
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• 2008

현재 국방과학연구소 수동 시험에서 생성된 영상데이터는 수작업에 의해 분석되어지고 있다. 이러한 방법은 관측자에 따라 정확성과 분석소요시간이 상이할 수 있다 . 본 논문에서는 개선된 영상데이터 처리와 분석을 위해 MATLAB을 기반으로 한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 왜곡 보정 , 그레이 레벨 변환, 노이즈 제거, 이진화를 하는 영상 전처리 과정, 와류 궤적을 계측하는 영상 분석 과정으로 구성되어 있다 . 수동 시험에서 획득된 영상데이터를 이용하여 테스트 한 결과 제안된 알고리즘은 기존 영상데이터 분석 방법에 비해 정확성과 실행속도가 향상되었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.575-584
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• 2002

온라인 필기체 문자 인식은 필기의 순서와 획의 위치를 알 수 있어 신경망을 이용한 자소의 효과적인 분할로 큰 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보와 시간적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움을 가지고 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 Watershed 알고리즘을 오프라인 필기체 한글 문자 인식 전처리에 적용하였다. 여기서 Watershed 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 Watershed 알고리즘 4단계에서 효과적인 적용방법을 제시하였다. 효과적으로 구성된 Watershed 알고리즘을 전처리에 적용함으로써 영상 향상과 이진화에 좋은 결과를 얻었다. 실험에서는 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 평가했다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.08초, 본 논문 방법은 평균 0.86초의 수행 시간이 걸렸다. 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 기존의 방법에 비하여 문자의 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권6호
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• pp.424-429
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• 2015

영상 내 동전들의 금액 합계를 계산하는 새로운 동전 계산 시스템이 제안되었다. 제안된 시스템은 USB 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 실시간으로 동전을 종류별로 식별하고, 분류한다. 기존의 동전 계산 시스템들은 대부분 크기 정보만을 이용하며, 객체의 크기 인식이 잘못되면 오분류가 발생한다. 특히, 구 10원은 50원이나 100원 동전과 크기가 비슷해서 오류가 날 확률이 높다. 따라서 제안한 기법은 크기 정보와 더불어 색상 히스토그램을 활용하여 동전 분류 과정에서 오류를 감소할 수 있다. 전체 2,290개의 동전 객체를 분류한 실험 결과에서, 크기 정보만을 이용하였을 때는, 평균 약 88.2%의 인식률을 보였다. 반면, 크기 정보와 색상 히스토그램을 이용하였을 때에는 인식률이 평균 약 99.3%를 나타내었다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.361-368
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• 2005

이 연구의 목적은 디지털 카메라나 비디오 카메라로 촬영된 콘크리트 표면 균열 화상에서 컴퓨터가 자동으로 균열을 검출하고 균열의 폭, 길이, 방향을 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이다. 개발한 알고리즘의 기본 구조는 기존의 연구 결과들과 유사하며, 기존 연구들과의 차이점은 다음과 같다 (1) 빈의 영향을 제거하기 위한 모폴로지 기법의 적용, (2) 개선된 이진화 기법과 형상 분석을 통한 검출 성능 향상, (3) 폭, 길이, 방향 계산을 위한 세부 알고리즘을 제시한 것이다. 제시한 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 MATLAB 언어를 이용하여 알고리즘을 구현하였으며, 디지털 카메라를 통하여 얻은 실제 균열 화상을 사용하여 시험하였다. 시험결과는 제시한 알고리즘이 균열을 정확히 검출할 수 있음을 나타냈으며, 이 연구에서 제시한 방법으로 계산한 균열의 폭, 길이, 그리고 방향의 값을 균열 폭 측정 현미경, 자, 그리고 각도기로 계측한 값과 비교한 결과 거의 일치된 결과가 나타났다.