• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
• /
• pp.814-818
• /
• 2004

Off-line handwritten character recognition is in difficulty of incomplete preprocessing because it has not dynamic and timing information besides has various handwriting, extreme overlap of the consonant and vowel and many error image of stroke. Consequently off-line handwritten character recognition needs to study about preprocessing of various methods such as binarization and thinning. This paper considers running time of watershed algorithm and the quality of resulting image as preprocessing For off-line handwritten Korean character recognition. So it proposes application of effective watershed algorithm for segmentation of character region and background region in gray level character image and segmentation function for binarization image and segmentation function for binarization by extracted watershed image. Besides it proposes thinning methods which effectively extracts skeleton through conditional test mask considering running time and quality. of skeleton, estimates efficiency of existing methods and this paper's methods as running time and quality. Watershed image conversion uses prewitt operator for gradient image conversion, extracts local minima considering 8-neighborhood pixel. And methods by using difference of mean value is used in region merging step, Converted watershed image by means of this methods separates effectively character region and background region applying to segmentation function. Average execution time on the previous method was 2.16 second and on this paper method was 1.72 second. We prove that this paper's method removed noise effectively with overlap stroke as compared with the previous method.

• 전기학회논문지
• /
• 제65권9호
• /
• pp.1531-1540
• /
• 2016

In this paper, we propose vehicle license plate recognition system based on Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs) with the use of local binarization functions and canny edge algorithm. In order to detect the area of license plate and also recognize license plate numbers, binary images are generated by using local binarization methods, which consider local brightness, and canny edge detection. The generated binary images provide information related to the size and the position of license plate. Additionally, image warping is used to compensate the distortion of images obtained from the side. After extracting license plate numbers, the dimensionality of number images is reduced through Principal Component Analysis (PCA) and is used as input variables to RBFNNs. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNNs. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. Image data sets are obtained by changing the distance between stationary vehicle and camera and then used to evaluate the performance of the proposed system.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.608-618
• /
• 2007

영상의 이진화는 영상을 물체와 배경으로 구분하는 전처리 과정으로써 처리해야 할 대상이 되는 물체를 규정짓기 위한 매우 중요한 처리 과정이다. 본 논문에서는 저 품질 문자 영상에서 효과적인 문자 인식을 위한 효율적인 이진화 방법 및 획 영상 재구성 방법을 제안하다. 먼저 전역적 이진화 방법의 장점과 지역적 이진화 방법의 장점을 반영하여 문자 영역에 대한 이진화를 수행한 다음 이진화된 획 영상에 대한 분석을 통해 획에 붙어 있는 획 잡영 제거와 획 부분에 파여진 공백 잡영에 대한 채움 과정을 수행하여 고 품질의 획 영상으로 재구성하였다. 제안하는 문자 영상을 위한 이진화 알고리즘은 적응적인 임계값 선택 방법에 의해 속도와 성능의 효율성을 추구할 수 있도록 하였으며 이진화 결과로 인한 획 표면 잡영에 대해 단계적인 제거 과정을 수행하여 획 영상을 재구성함으로써 고 품질의 이진 영상을 획득할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.77-78
• /
• 2015

1차원 바코드의 판독을 위한 영상처리 과정에서 이진화는 필수적인 요소이다. Niblack과 같은 지역 임계값 방식은 바코드의 이진화에 적합한 방식이지만, 연산량이 많고 속도가 느리다는 단점이 있다. 또한 영상의 화질이 좋지 않을 경우 그 결과가 부정확하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 1차원 바코드의 이진화 영상 생성을 위해 평균 영상을 활용하여 기존 국부 이진화의 속도 개선을 위한 알고리즘을 제안한다. 또한 이진화 영상의 화질 개선을 위한 1차원 바코드에 적합한 고주파 필터 적용을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.485-492
• /
• 2016

이진화는 컴퓨터 비전 분야에서 전경과 배경을 분리하는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 적응 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 이동 창 내의 화소의 밝기 값 분포에 따라 ${\alpha}$-컷을 구하고, 이 값을 이용하여 이진화를 수행한다. ${\alpha}$-컷을 구하기 위해 수행속도가 빠른 기존의 이진화 방법들을 이용한다. 기존 방법들로 구해진 임계치들을 퍼지 소속 함수들의 중심값으로 설정하고, 화소의 밝기값 분포를 이용하여 퍼지 소속 함수들의 구간을 결정한다. 결정된 퍼지 소속 함수들을 이용하여 ${\alpha}$-컷의 조정율을 구하고, 각 화소의 소속도에 따라 이진화를 수행한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 전경과 배경이 효과적으로 분리될 수 있고, 전경의 손실이 적어지는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권12호
• /
• pp.1514-1519
• /
• 2019

혈관내 초음파(IVUS)는 인간 관상 동맥의 혈관 벽 구조를 관찰하고 평가하는데 적용되는 영상이다. IVUS는 정기적으로 관상 동맥에서 죽상 동맥 경화 병변을 찾는 데 적용된다. 혈관 구조의 자동 분할은 관상 동맥 장애를 감지하는데 중요하다. 따라서 본 논문에서는 혈관 내 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 효과적으로 내막/외막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 혈관을 탐색하기 위해 기본적으로 퍼지 이진화 기법을 적용하지만 픽셀 강도의 상이한 균질성을 갖는 경우에는 평균 이진화 기법을 적용한다. 우리는 퍼지 이진화 결과와 평균 이진화 결과를 IVUS 이미지와 차별화하여 혈관벽의 내부/ 외부를 감지하기에 효과적인 자동 분할 방법을 구현하였다. 제안된 방법의 구현 결과로부터 Intima-Media Thickness (IMT) 또는 대상 영역의 부피와 같은 중요한 통계를 쉽게 계산할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.2121-2127
• /
• 2017

본 논문에서는 세라믹 소재의 영상에서 비파괴 검사를 위한 사람 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 다양한 영상 처리 기법을 활용하여 자동으로 결함 의심 부분을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 관심 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 관심 영역의 명암 대비를 강조한다. 우리가 제안한 방법은 다양한 두께의 세라믹 소재 영상에 대해 안정적으로 결함을 추출하기 위해 설계되었다. 실험은 명암이 강조된 ROI 영역에서 8, 10, 11, 16, 22mm 영상의 결함 영역 검출을 실험했는데 다른 경우는 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출하지만 8mm 영상은 다른 영상에 비해 결함의 밝기값과 잡음의 밝기값이 유사하여 허위 양성 영역이 결함으로 추출되는 문제점이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 8mm는 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 결함 후보 영역을 추출한다. 제안된 방법을 다섯 종류의 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 두께의 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제9권2호
• /
• pp.1-18
• /
• 2003

The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. We proposed and evaluated the novel recognition algorithm of container identifiers that overcomes effectively the hardness and recognizes identifiers from container images captured in the various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area including only all identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper and by applying contour tracking method to the binarized area, container identifiers which are targets of recognition are extracted. We proposed and applied the ART2-based RBF network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm has more improved performance in the extraction and recognition of container identifiers than the previous algorithms.

• 한국분무공학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.91-97
• /
• 2024

When investigating the droplet, spray, and impact of liquid on a solid plate, backlight imaging has been widely used to understand these phenomena. However, some previous studies have suffered from poor image quality. In this study, various combinations of image processing algorithms, such as white image correction, histogram equalization, CLAHE, Otsu's binarization, and multi-Otsu's binarization, have been applied to flash boiling spray images to enhance image quality for qualitative observation and semi-quantitative spray angle evaluation. To acquire images with high contrast for qualitative observation, applying CLAHE was effective, making small droplets and detailed shapes of the jet noticeable. However, when images were averaged to determine spray angle or penetration length based on intensity, this method induced artifact unphysical patterns, thus requiring careful consideration. Based on the algorithm proposed in this study, the spray angle variation according to injection pressure and temperature has been calculated, showing a reasonable trend.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제54권1호
• /
• pp.49-56
• /
• 2017

Recently, many research works on the icebreaking vessels have been published as the possibility of passing Arctic routes has been increasing. The model ship test on the pack ice model in the ice basin is actively carried out as a way to investigate the performance of icebreaking vessels. In this test, the concentration of pack ice is important since it directly affects the performance. However, it is difficult to measure the concentration because not only the pack ice has uneven shape but also it keeps floating around in the basin. In this paper, an algorithm to identify the concentration of pack ice is introduced. From a digital image of pack ice obtained in the ice basin, the goal is to measure the area of pack ice using an image processing technique. Instead of the general global binarization that yields numerical errors in this problem, a local binarization technique, coupled with image subdivision based on the quadtree structure, is developed. The concentration results obtained by the developed algorithm are compared with the manually measured data to prove its accuracy.