모폴로지는 형태를 보존하는 필터로 많이 사용되고 있다. 또한 모폴로지 연산을 다양하게 적용하여 여러 가지 모폴로지 필터를 만들 수 있고 각 필터는 독특한 특징을 가지고 있다. 그리고 모폴로지 필터를 영상 전송 부호화기의 축소 과정에 사용하면 원영상의 형태를 많이 보존할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 모폴로지필터와 벡터 양자화를 사용하는 새로운 부호화기를 제안하였다. 먼저 여러가지의 모폴로지 필터를 계층적 전송 방법에 적용하여 가장 효과적인 모폴로지 필터를 선택하였고 선택된 필터를 제안한 부호화기와 계층적 전송 방법에 적용하였다. 그리고 두 가지의 부호화기에 의해 복원된 화질을 비교하는 실험 결과, 제안한 부호화기가 라플라시안 피라미드 방법 보다 특히 복잡한 영상에서 더 우수함을 보이고 있다.
본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴로지의 유용성 평가를 위해 이미지에서 중요한 에지를 검출하고자 한다. 여기서 이미지 피라미드 구조는 최초 컬러 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링의 순차적인 실험 과정의 단계를 본 논문에서 제안한 CMP를 이용하여 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하여. 효율적인 특징 추출의 유효성을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 스크래치 텍스처 및 형태특성을 이용하여 모든 종류의 스크래치를 자동으로 검출 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 텍스처 분류 단계와 형태 필터링 단계를 구성된다. 텍스처 분류단계에서는 스크래치의 텍스처 정보를 이용하여 입력영상의 각 화소를 스크래치와 비스크래래치 영역으로 분류한다. 이때 분류기로 신경망을 사용한다. 형태필터링단계에서는 스크래치의 형태정보에 기반하여 설계된 원소구조를 사용하는 모폴로지 필터를 사용하여 잘못 분류된 스크래치 영역을 제거한다. 제안된 방법의 평가를 위해 다양한 종류의 스크래치를 가진 영화 및 애니메이션 데이터에 대해 실험이 이루어 졌고, 그 결과 제안된 방법의 강건함과 효율성이 입증되었다.
본 논문에서 는 자동차 영상에서 모폴로지 연산을 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 먼저 입력 받은 자동차 영상을 적응적 임계값을 적용하여 이진화 한다. 이 진화 영상에 대하여 모폴로지 연산의 침식/팽창 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 제거하는 opening과정 과 팽창/침식 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 확장하는 closing 연산을 병렬 수행한 후 그들간의 차영상을 추출한다. 추출된 차영상에 Geo-correction과 번호판의 일반적인 특성을 이용한 필터링 작업을 수행하여 실제 번호판 영역을 추출한다. 제안한 방법을 구현하고 다양한 각도에서 취득된 다양한 형태의 자동차 영상에 적용하여 본 알고리즘의 효용성을 보인다.
본 논문에서는 모폴로지 연산을 기반으로 소형 표적 후보를 찾고, 변형된 가우시안 거리 함수를 이용해서 소형 표적을 검출하는 방법을 제안한다. 기존의 소형 표적 검출 방법은 예측 필터를 이용하는 방법과 모폴로지를 이용하는 방법이 있다. 예측필터를 이용하는 방법의 경우 최소 오차 수렴 시간이 오래 걸리고, 모폴로지를 이용하는 방법의 경우 클러터에 취약하고, 소형 표적의 크기를 고려하여 구조요소의 크기를 선정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 연구 방법의 단점을 보완한 강인한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 구한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 제안한 방법은 클러터에 민감하지 않고, 98%의 검출율을 보였다.
본 논문에서는 글자가 새겨져 있는 마모된 문화재의 글자를 Z-map과 영상처리를 이용하여 복원하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 문화재에 새겨져 있는 글자는 많은 탁본을 통해서 또는 세월이 흐름에 따라 마모되어 최초의 상태와 다른데, 마모된 부분을 찾고 보강하는 작업이 필요하다. 이 작업을 수동으로 하게 되면 여러 가지문제점이 발생하게 되는데, 자동으로 복원하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 글자 복원에 대한 구현 가능한 알고리즘을 제안하였다. 팔만대장경을 대상으로 하였고, Z-map과 모폴로지 필터가 이 과정에 사용되었다.
본 논문에서는 이동 가능한 로봇이 취득한 이진 평면도(binary floor map)의 필터링 알고리즘을 제안한다. 로봇청소기와 같은 가사로봇은 실내를 이동이면서 위치를 0 과 1 의 이진 코드로 기록함으로써 이진 실내 평면도를 생성하는데, 로봇의 위치센서 오류와 각종 장애물 등으로 인하여 이진 영상에 왜곡이 발생한다. 먼저 실내 평면도와 발생하는 왜곡의 특징을 분석하여 이를 효과적으로 검출하는 이진 패턴을 정의한다. 패턴에 기반한 모폴로지 변환(morphological transform)을 반복적으로 수행함으로써, 이진 실내 평면도의 왜곡을 줄이고 실제 평면도에 근사하도록 화질을 개선한다.
본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일차적으로 입력 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 입력 영상의 명암 대비를 강화시키기 위해 명암 대비 스트레칭을 적용한다. 이후 명암 대비 스트레칭된 영상의 분할을 위해 적응적 임계값을 적용하고 다음 단계에서 문자와 유사한 영역들을 적당한 크기 의 structuring element를 이용하여 제거하는 1차 하부 단계와 모폴로지 녹임(erosion)을 적용한 영상과 모폴로지(열림닫힘[OpenClose]+닫힘열림[CloseOpen])/2가 적용된 영상 사이의 차이 영상을 구하는 2차 하부 단계를 적용시킨다. 마지막 단계에서 각 후보 영역들 중 실제 자막 영역을 추출해내기 위해, 후보 문자 영역의 화소수 비율과 외곽선의 화소수의 비율, 그리고 장축과 단축간의 비율 등에 대해 필터링을 적용한다. 본 논문에서는 임의의 300개의 뉴스영상을 입력 값으로 실험한 결과 93.6%의 우수한 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 structuring element의 크기 조절을 통해 크기가 다른 다양한 이미지에서도 좋은 성능을 거둘 수 있다.
본 논문은 조명을 제거한 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저, 입력받은 RGB영상을 Lab영상으로 변환하여 L채널 영상을 분리해낸다. 분리해낸 L채널 영상을 반전시켜 역 조명 영상을 만들어 원 영상과 합성한다. 그 후 만들어진 영상에 모폴로지 기법을 적용하고, 잡음 제거를 위해 크기 필터링을 사용한다. 그리고 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지한다. 실험 결과 제안된 시스템은 조명이 밝거나 어두워 영상 분석이 힘든 경우, 제대로 분석되지 않은 배경과 전경에 있어서 더욱 효과적으로 작동함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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