• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.503-505
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• 1999

경계선 검출은 컴퓨터를 이용한 영상인식의 첫 단계로서, 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 기술이다. 여러 가지 경계선 검출 기술들이 존재하지만, 이들은 모두 주어진 영사에 잡음이 존재하지 않거나 존재의 정도가 미약한 경우를 가정하여 개발되었다. 한편, 잡음이 심하게 삽입된 경우에는 경계선 검출기 적용 이전에 잡음제거 필터를 사용할 수 있다. 그러나 주어진 영상에 잡음이 존재하는지를 어떻게 컴퓨터 스스로 판단할 것인가\ulcorner 본 연구에서는 주어진 영상에 대하여 잡음의 존재 여부와 잡음의 정도 여부에 상관없이, 굳건한 경계선 검출 능력을 보이는 경계선 검출기를 개발하였다. 이를 위하여 이중 필터를 사용하였는데, 그 중 하나는 일반적으로 많이 사용되는 가우시안 필터이고, 다른 하나는 본 연구진에 의하여 개발된 웨이블릿 기반 필터이다. 실험결과, 본 논문의 경계선 검출기는 잡음의 정도에 크게 구애받지 않는 일정한 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.464-466
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• 1998

경계선 검출은 시각 인식 또는 기계 시각 인식의 과정에서 제일 먼저 수행되는 전처리 단계이다. 경계선 검출은 컴퓨터 시각 인식성능에 매우 중대한 요인으로 작용한다. 최근 MPEG-4에서 Model Based Coding 기법이 채택되면서, 경계선 검출 및 이를 이용한 컴퓨터 시각 인식의 중요성은 날로 커지고 있다. 한편, 잡음이 있는 영상의 경계선 검출 방법으로 여러 가지가 제시되었는데, 특히 잡음의 종류가 Additive White Gaussian인 경우에는 Canny Edge Detector가, Impulse인 경우에는 Dual Stack Filter를 적용한 방법이 각각 높은 성능으로 인정을 받고 있다. 그러나 Canny Edge Detector의 경우, Canny는 이론적인 Optimal Filter를 구하는 데에 성공하였지만 실제 적용에는, 이 Optimal Filter의 근사로써 Gauss함수의 1계 도함수를 사용하였다. 본 연구에서는 Gauss함수보다는 상당히 Optimal Filter와 가까운 Filter를 얻기 위하여 웨이블릿 변환을 사용한 Liao등의 방법과, 각기 다른 Scale에서의 웨이블릿 변환들이 가지는 잡음과의 관계를 고려한 새로운 경계선 검출방법을 개발하였다. 실험결과, 본 연구에서의 방법은 기존에 사용되던 Canny Edge Detector나 Stochastic Operator보다 뛰어난 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.967-970
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• 1998

본 논문에서는 스캔 영상의 외곽선을 추출하기 위해, 경계선 검출값들의 공간적 특성을 이용하여, 경계선 검출 값들을 계산하였다. 그리고 경계선 검출 값들의 편차 정도에 따라 임계값을 결정 한 다음 스캔 영상의 외곽선을 추출하는 방법을 제시하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.4
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• pp.271-280
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• 2009

In this paper, we propose a smoke detection method using region growing method in outdoor video sequences. Our proposed method is composed of three steps; the initial change area detection step, the boundary finding and expanding step, and the smoke classification step. In the first step, we use a background subtraction to detect changed areas in the current input frame against the background image. In difference images of the background subtraction, we calculate a binary image using a threshold value and apply morphology operations to the binary image to remove noises. In the second step, we find boundaries of the changed areas using labeling algorithm and expand the boundaries to their neighbors using the region growing algorithm. In the final step, ellipses of the boundaries are estimated using moments. We classify whether the boundary is smoke by using the temporal information.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.70-73
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• 2010

최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기반 차선 검출은 소실점 근처에서 경계선 검출이 이루어지지 않았다. 이는 차선과 도로의 색이 잘 구분되지 않는 채널을 사용하는 문제에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 선형 판별 분석 기법을 이용하여 차선과 도로 색을 가장 잘 구분할 수 있는 RGB 가중치를 계산하여 이로부터 projection 영상을 만들고, 변환한 영상에서 경계선 검출을 수행함으로써 보다 정확한 경계선 검출 결과를 얻는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 얻은 영상과 기존의 흑백 영상에 동일한 경계선 검출기를 적용하여 성능을 비교하고, 이를 적용한 차선검출 실험결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.385-386
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• 2009

활성 윤곽선 모델은 스네이크 모델이라고도 하며 영상에서 물체의 경계를 검출하기위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 윤곽선 문제와 효과적인 경계선 검출을 위해 다해상도 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 활성 윤곽선 모델을 제안한다. 입력영상의 해상도를 영상 피마리드 기법으로 저해상도로 축소시키고 초기 윤곽선을 설정한다. 설정된 윤곽선상의 연속된 두 좌표를 유전인자로 선택하고, 유전 연산자를 적용하여 물체의 경계를 찾아간다. 경계가 검출된 저해상도 영상을 단계적으로 확대하여, 보간될 영역의 국부적 활성 윤곽선 에너지를 계산하여 최소 에너지를 갖는 위치에 새로운 윤곽선 좌표를 삽입하여 경계를 형성한다. 제안된 방법은 초기 윤곽선의 위치에 상관없이 경계선을 검출했으며, 형태가 복잡한 물체의 경우에도 효과적으로 경계선을 검출하고 계산 복잡도를 감소시켰다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.8
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• pp.2222-2232
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• 1999

This paper proposed a Systolic Arrays architecture for computing edge detection on images. It is very difficult to be processed images to real time because of operations of local operators. Local operators for computing edge detection are to be used in many image processing tasks, involve replacing each pixel in an image with a value computed within a local neighborhood of that pixel. Computing such operators at the video rate requires a computing power which is not provided by conventional computer. Through computationally expensive, it is highly regular. Thus, this paper presents a systolic arrays for tasks such as edge detection and laplacian, which are defined in terms of local operators.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.5
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• pp.441-448
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• 2016

In this paper, we propose a method that segments the image, extracts its slope and compensate it in the image that text and background are mixed. The proposed method uses morphology based preprocessing and extracts the edges using canny operator. And after segmenting the image which the edges are extracted, it excludes the areas which the edges are included, only uses the area which the edges are included and creates the projection histograms according to their various direction slopes. Using them, it takes a slope having the greatest edge concentrativeness of each area and compensates the slope of the scene. On extracting the slope of the mixed scene of the text and background, the method can get better results as 0.7% than the existing methods as it excludes the useless areas that the edges do not exist.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1385-1386
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• 2015

본 논문은 실내 실험 환경에서 카메라에서 얻어진 영상정보를 캐니 경계선 검출 알고리즘을 적용하여 정지 상태인 미니 드론의 경계선을 검출하고 이를 기반으로 좌표를 인식한다. 캐니 알고리즘의 임계값에 따른 검출 결과의 변화를 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.72-74
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• 2011

최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기법들은 조명 변화에 따라 그 성능의 변화가 크게 발생하였다. 이는 차선과 도로의 사이의 값의 차이가 조명 조건에 따라 변하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영상 분석을 통하여 경계선을 판단하는 값을 조절함으로써 환경에 적응적인 경계선 추출 방법을 제안한다. 차량 주행 영상에서 제안한 방법과 기존의 경계선 검출 기법을 적용하여 성능을 비교한다.