• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.79-82
• /
• 2009

In this paper, we propose new image processing method to detect fire image. At captured image from camera, we using OpenCV library to implement various image processing techniques such like differential image, binarization image, contour extraction, remove noise(morphology open, close), pixel calculation, flickering extraction, etc.

• Journal of IKEEE
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.255-260
• /
• 2011

In this paper, we propose a parallelization technique in lane detection by using Hough transform. Hough transform has a weakness that it has a lot computation quantity, because it has to compute ${\rho}$ value in all candidate ${\Theta}$ to be detected in an image. We propose an architecture of parallel processing for this transform in a multi-core environment. The parallel processing has application to Hough transform as well as noise reduction and edge detection. This proposed architecture has 5.17 times improvement in performance compare to the existing algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2011.01a
• /
• pp.265-268
• /
• 2011

본 논문은 시각 장애인 및 보도 보행에 어려움을 갖는 사람들에게 안전한 보도 보행을 돕기 위한 보도 및 차도 영역 추출을 위해 보도 및 차도의 라인검출 기법을 제안한다. 사람의 눈높이에서 영상을 취득, 자연영상에서 입력된 잡음 및 노이즈를 제거하고, 캐니 에지 맵 추출, 허프 변환을 통해 보도/차도의 라인을 추출한다. 추출된 라인은 본 논문에서 제안한 방법으로 유효라인을 얻게 되며, 얻어진 유효 라인의 교점을 통해 소실점 영역을 생성, 이후 추출되는 라인의 기준이 된다. 제안된 방법은 자연영상의 보도 위치에서 보도와 차도의 올바른 라인을 추출하는데 강인함을 실험을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.174-175
• /
• 2008

본 논문에서는 반도체 패키징 기술의 일종인 TCP, COF의 제품 결함을 영상 처리를 이용하여 검출하는 알고리즘을 제시하고, 신뢰성을 확보 후 실제 검사 공정에 적용하는 방법론을 제시한다. 제안된 방법으로는 TCP, COF의 양품 패턴을 기준 영상으로 취득하고, 제품의 생산 과정에서 라인 스캔 카메라를 이용한 실시간 제품 영상을 취득한 후, 그레이 레벨 영상으로 변환하고, 노이즈를 제거하기 위한 다양한 필터를 적용한다. 그리고 기준 영상과 비교하기 위한 이진화와 라벨링을 통해 제품의 불량을 검출하여, 사용자에게 시각적으로 표현해 주게 된다. 마지막으로 TCP, COF의 다양한 불량 항목 중에서 10여 가지의 불량패턴을 대상으로 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.121-124
• /
• 2010

본 논문은 시각 장애인 및 보도 보행에 어려움을 갖는 사람들에게 안전한 보도 보행을 돕기 위한 보도 및 차도 영역 추출을 위해 보도 및 차도의 라인검출 기법을 제안한다. 사람의 눈높이에서 영상을 취득, 자연영상에서 입력된 잡음 및 노이즈를 제거하고, 캐니 에지 맵 추출, 허프 변환을 통해 보도/차도의 라인을 추출한다. 추출된 라인은 본 논문에서 제안한 방법으로 유효라인을 얻게 되며, 얻어진 유효 라인의 결합으로 삼각 표본을 생성하여 보도의 영역을 추출 하게 된다. 제안된 방법은 자연영상의 보도 위치에서 보도와 차도의 올바른 라인을 추출하는데 강인함을 실험을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06b
• /
• pp.349-351
• /
• 2006

동영상 내에서 이동하는 객체를 추적하기 위해서는 우수한 객체 검출 방법이 필요하다. 이를 위하여, 본 논문에서는 연속된 영상에서의 인접한 프레임들을 이용하여 객체의 형태를 검출하고자 한다. 인접한 프레임들의 합성과 차를 이용하여 움직이는 객체의 대략적인 형태를 알아내고, 대략적인 형태를 이진화시킨 영상과 현재 프레임의 에지 영상과의 AND 연산을 통하여 객체의 형태를 알아 낼 수 있다. 그리고, 이 과정에서 생성되는 노이즈를 채움 연산과 영역화 연산을 통하여 제거할 수 있으며, 얻어진 객체의 크기 비율을 고려한 수직 투영을 통하여 다중 객체를 잘 분리해 낼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.343-344
• /
• 2021

최근 영상의 활용도의 증가에 따라, 비정형 영상 데이터에 대한 양이 기하급수적으로 증가하였다. 디지털 영상을 획득할 시에 처리/압축/저장/전송/재생산 등의 과정을 거치면서 왜곡을 수반하게 되며 영상의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 영상의 품질은 활용 결과에도 큰 영향을 미치기 때문에 품질이 저하된 영상은 분류를 하는 것이 중요하다. 하지만 사람이 수신된 모든 영상에 대해서 직접 분류를 하는 것은 많은 시간과 비용이 소요된다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람이 인지하는 주관적인 영상 품질 평가와 유사하게 품질에 대한 평가를 위한 왜곡영상의 특징정보를 검출 및 분석하는 방안에 대해서 제안한다. 본 방법은 사람이 영상을 인지할 때 가장 많이 사용되는 요소인 색상에 대한 선명도, 블러와 노이즈에 대한 특징정보를 이용한다. 검출된 특징정보를 공간 도메인으로 변환함으로써 왜곡 영상별 특성을 분석하였다. 실험을 위해서 IQA 데이터베이스인 LIVE를 이용하였으며, 원본영상 및 5가지 유형의 왜곡영상으로 구성되어 있다. 실험결과 품질이 좋은 영상과 왜곡영상에 대한 특성을 검출할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.439-448
• /
• 2012

TFT-LCD panel images have non-uniform brightness, noise signal and defect signal. It is hard to divide defect signal because of non-uniform brightness and noise signal, so various divide methods have being developed. In this paper, we suggest method to divide defective regions on TFT-LCD panel image by estimating a menas of two different size of windows, which is suggested by Eikvil et al., and using difference of them. But in this method, the size of detectable defects is restricted by the size of window, hence it has inefficient problem that the size of window have to increase to divide a large defect region. To solve this problem we suggest an algorithm which can divide various size of defects, by using Multi-scale and restrict a detectable size of defects in each scale. To prove an efficiency of suggested algorithm, we show that resulting images of real TFT-LCD panel images and an artificial image with various defects.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.40 no.8
• /
• pp.1655-1666
• /
• 2015

In this paper, user-position estimation method is proposed by using a single camera for both indoor and outdoor environments. Conventionally, the GPS of RF-based estimation methods have been widely studied in the literature for outdoor and indoor environments, respectively. Each method is useful only for indoor or outdoor environment. In this context, this study adopts a vision-based approach which can be commonly applicable to both environments. Since the distance or position cannot be extracted from a single still image, the reference images pro-stored in image database are used to identify the current position from the single still image captured by a single camera. The reference image is tagged with its captured position. To find the reference image which is the most similar to the current image, the SURF algorithm is used for feature extraction. The outliers in extracted features are discarded by using RANSAC algorithm. The performance of the proposed method is evaluated for two buildings and their outsides for both indoor and outdoor environments, respectively.

• Journal of radiological science and technology
• /
• v.32 no.1
• /
• pp.17-24
• /
• 2009

Noise evaluation for an image has been performed by root mean square (RMS) granularity, autocorrelation function (ACF), and Wiener spectrum. RMS granularity stands for standard deviation of photon data and ACF is acquired by integration of 1 D function of distance variation. Fourier transform of ACF results in noise power spectrum which is called Wiener spectrum in image quality evaluation. Wiener spectrum represents noise itself. In addition, along with MTF, it is an important factor to produce detective quantum efficiency (DQE). The proposed evaluation method using Wiener spectrum is expected to contribute to educate the concept of Wiener spectrum in educational organizations, choose the appropriate imaging detectors for clinical applications, and maintain image quality in digital imaging systems.