본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.
표 서식을 활용하고 있는 수많은 문서들을 종류에 따라 자동으로 분류하거나, 서식에 기입된 정보를 서식과 분리하여 추출하는 기술은 매우 중요하게 활용된다. 이를 위해서는 표 서식 구조를 정확하게 파악하는 과정은 필수적이다. 본 논문에서는 표 서식 문서 영상에 대한 유형별 꼭짓점 검출 방법을 제안한다. 주요 처리 과정은 전처리, 에지 블록 검출, 선분 에지 블록 검출, 꼭짓점 검출 단계를 거친다. 추출된 꼭짓점들은 선분 에지들이 다양한 형태로 직교하는 교차점들로 9가지 유형으로 분류된다. 실험에서는 제안한 방법을 세금계산서, 거래명세표, 표를 포함하고 있는 일반 문서 등과 같은 몇 가지 형태의 영상에 적용하여 99% 이상의 유형별 꼭짓점 추출 성능 결과를 보인다. 서식 문서 내에서의 대부분의 꼭짓점들은 대칭 형태로 존재한다는 사실을 고려할 때, 꼭짓점의 유형, 선분 에지의 폭 및 그들의 위치 관계를 활용하여 서식의 구조 분석에 활용 가능하다.
최근 생체인식기반의 개인인증은 인증의 자동화와 높은 성능으로 개인인증의 효과적인 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 Hu 불변 모멘트에 기초한 장문인식 방법을 제안하였다. 그리고 장문인식 알고리즘의 전체 실행 속도를 높여 효율성 있는 장문인식 시스템을 설계하기 위하여 저해상도(75dpi) 장문이미지$(5.5cm\times5.5cm)$를 사용한다. 제안된 시스템은 두 부분으로 이루어져 있는데 정확한 장문이미지를 획득하기 위한 장문 고정장치와 장문인증을 효과적으로 처리할 수 있는 알고리즘으로 구성되어 있다. 그리고 장문인증 단계는 3회로 제한되며, 그 결과 임계값 0.001일 때 FAR은 $(5.5cm\times5.5cm)$, GAR은 $98.1\%$이다. 이는 [3]과 비교하여, FAR은 $0.002\%$, GAR은 $0.1\%$ 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 해양 환경에서 획득한 IR 영상으로부터 웨이블렛 변환을 이용한 크기 변화에 무관한 물표 탐지 알고리즘을 제안한다. 모폴로지 연산을 이용하여 영상의 잡음을 제거한 후 2-D 이산 Haar 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 통해 수평 방향 에지(HL), 수직 방향 에지(LH), 대각선 방향 에지(HH) 영상들을 생성한다. 해양 환경을 고려하여, 웨이블렛의 각 레벨에서 수평과 수직 에지 영상을 가우시안 블러링을 수행하고 블러링된 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합하여 saliency map을 생성한다. 그런 다음 saliency map을 이진화 하여 물표 후보 영역을 추출한다. 마지막으로 물표 후보 영역에서 소영역 제거를 통해 최종적인 물표 영역을 추출한다. 실험결과에서는 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.
다공질 암석의 공극구조는 그 암석의 수리-역학적 거동에 매우 큰 영향을 미친다. 다공질 암석의 공극구조 특성을 표현하는 대표적인 방법은 공극률, 공극크기분포, 방향성 등이 있다. 암석의 유효공극률은 실험적으로 비교적 쉽게 구할 수 있지만, 공극의 크기분포 특성을 파악하는 것은 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 X-ray CT를 이용하여 대표적 다공질 암석인 베레아 사암의 공극구조 중 공극크기분포를 이미지 기반으로 평가하였다. 공극크기분포 평가를 위해 본 연구에서는 이미지 필터링, 이진화, 골격화 등의 이미지 기반 처리 작업을 수행하였으며, 국부 두께평가 및 star chord를 이용하여 베레아 사암의 공극크기분포를 구하였다. 본 연구에서 제시된 X-ray CT 기반의 공극크기분포 평가방법을 이용하여 향후 다공질 재료의 공극구조 평가에 새롭고 효율적인 방안을 제시하고자 하였다.
본 논문은 Fuzzy Contrast Enhancement 기법과 FCM을 이용하여 대비를 개선한 후, Fuzzy Contrast Enhancement를 간과 신장의 초음파 영상에 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영 정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여, 제거한 ROI 영상을 추출하고, Fuzzy Contrast Enhancement 알고리즘을 이용하여 명암 대비를 강조한다. Fuzzy Contrast Enhancement 기법이 적용된 간, 신장 영역 영상에서 평균 이진화를 적용한 후, 평균 이진화를 적용한 영상에 Blob 알고리즘을 적용하여 간, 신장 실질 영역의 ROI 영상을 추출한다. 추출한 간 영역과 신장영역의 ROI 영상을 FCM을 이용하여, 10개의 명암도 Level로 각 각 분류한 후, 분류된 간, 신장 실질 영역의 명암도 Level 중 많이 분포된 명암도 Level을 기준으로 간, 신장 실질 영역의 대표 명암도를 추출한다. 제안된 방법을 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에 적용하여 간의 지방도를 분류한 결과, 영상의학과 전문의의 판독과 일치하여 향후 지방간의 진단에 효과적으로 적용할 수 있는 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 복잡한 배경의 차량 영상에서 번호판 영역의 색상 및 배치 정보를 이용하여 번호판 숫자 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 번호판에서 숫자의 색상은 흰색과 유사 검정색이며, 숫자는 일정한 간격으로 배치되어 있다. 먼저, 컬러로 획득된 영상에 대해 색상특성을 이용하여 번호판 숫자의 후보영역과 비관심 영역으로 분할하고, 평균값을 이진화해 이진 영상으로 변환한다. 이진 영상에서 숫자의 종횡비로 잘못된 후보영역을 제거하고, 숫자의 간격 정보를 이용하여 번호판 숫자 영역을 추출한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 다양한 시간과 장소에서 촬영된 영상 292장을 사용하고, 실험의 결과로 녹색 번호판과 흰색 번호판의 숫자 영역에 대해서 각각 약 89.8%, 95.5%를 추출하였다.
최근 들어, 나체 사진이나 그림과 같은 유해한 영상 콘텐츠가 쉽게 유통 및 보급되고 있는 실정이어서 이런 유해 영상 콘텐츠를 효과적으로 검출하고 필터링하기 위한 연구 방법들이 지속적으로 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 입력되는 칼라 영상으로부터 영상의 유해성을 나타내는 요소인 사람의 배꼽 영역을 하르-라이크(Haar-like) 특징과 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 강인하게 검출하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 색상 정보를 이용하여 사람의 유두 영역을 검출하고, 검출된 유두 영역과의 위치 정보를 사용하여 배꼽의 후보 영역을 검출한다. 그런 다음, 하르-라이크 특징과 에이다부스트 알고리즘을 이용한 필터링을 통해 실제 배꼽 영역들만을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 칼라 영상으로부터 배꼽 영역을 기존의 방법보다 1.6% 더 정확하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 배꼽 영역 검출 알고리즘은 2 차원이나 3 차원의 유해 콘텐츠 검출 및 필터링과 관련된 여러 가지 응용 분야에서 매우 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.
무질서하고 불균질한 형상을 갖는 지반 재료 내 간극 구조는 하중에 의한 재료의 변형 및 간극 내 유체의 흐름 등 물리 역학적 거동에 중요한 영향 인자이다. 최근 들어 X-ray CT에 의한 비파괴 검사를 통해 지반 재료의 내부 구조를 마이크로미터 단위의 높은 해상도를 통해 평가하는 기법이 사용되고 있다. CT 이미지는 재료의 많은 정보를 포함하고 있음에도 그에 따른 이미지 해석 기법의 개발이 다소 미흡하여 2, 3차원 이미지의 정성적 관찰 및 간극비와 같은 거시적인 물성치 획득만이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 연속적으로 획득된 글라스 비드의 2차원 CT 이미지에 기반하여 3차원 입자 및 간극 구조를 형성하고, 복잡한 간극구조를 간극셀과 간극채널로 정량적 분리를 실시하였다. 이를 위해 좌표 변환법, 이진화, 들로네 삼각망, 그리고 유클리디안 거리변환법과 같은 이미지 프로세싱 기법을 3차원 CT 이미지에 적용하였고 불균질한 글라스 비드의 간극구조에 대해 정량적으로 간극셀의 분포 및 간극간의 연결도 평가가 가능함을 확인하였다.
Otsu의 임계값 결정법을 포함한 기존의 임계값 결정 기법은 그레이 레벨 빈도수 히스토그램 정보를 이용하여 임계값을 결정한다. 그러나 빈도수 히스토그램은 입력 영상에서 그레이 레벨 빈도수 정보만을 재구성한 것이므로, 입력 영상의 그레이 레벨의 분포 및 그레이 레벨간의 관계성을 포함하지 않는다. 따라서 임계값 결정에 있어서 영상의 정보를 충분히 반영하지 못하여 때때로 부적절한 임계값을 제시한다. 본 논문에서는 빈도수 정보뿐만 아니라 그레이 레벨간의 상관관계함수를 정의하고, 정의된 상관관계함수를 이용하여 공간적 상관관계 정보 추출 및 추출된 정보로부터 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성을 빈도수 히스토그램에 기반한 Otsu의 임계값 결정법과의 비교 실험을 통하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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