• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.271-280
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• 2009

본 논문에서는 옥외 비디오 영상에서 영역 확장법을 이용한 연기 영역검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 차영상에 의한 초기 변화영역 검출 단계, 경계선 검출 및 확장 단계, 특징 검출 및 연기분류의 3단계로 구성된다. 초기 변화영역 검출 단계에서는 배경영상으로 차영상을 계산하고, 초기 임계치를 이용하여 이진영상을 구하고, 잡음 제거를 위하여 모폴로지 연산을 수행한다. 경계선 검출 및 확장 단계는 레이블링 알고리즘에 의해 이진영상에서 변화영역을 검출하고, 각 변화영역의 경계선을 검출한 다음, 차영상과 경계선을 이용하여 확장된 경계선을 계산한다. 특징 검출 및 연기분류 단계에서는 확장된 경계선에 모멘트를 이용하여 타원을 추정하고 타원의 시간에 따른 특징정보를 이용하여 연기 영역을 분류한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.461-464
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• 2000

본 논문에서는 복잡한 배경과 조명의 영향과 그리고 얼굴의 크기가 변화하는 경우에도 주어진 영상으로부터 얼굴을 검출하는 새로운 효율적인 방법을 제안한다. 정면 얼굴의 경계선이 타원과 유사한 형태를 가지며 얼굴을 수직으로 이등분하는 직선을 기준으로 얼굴의 좌우 외곽선은 반사 대칭 (reflection symmetry) 의 조건을 만족한다. 이러한 반사 대칭의 조건을 허프 (Hough) 변환과 유사한 타원 모델링에 결합하여 주어진 영상에서 얼굴을 검출한다. 얼굴이 포함된 다양한 영상에서 실험을 통하여 제안한 얼굴 검출방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.171-179
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• 2010

일반적으로 송전용 전력선 및 절연체의 감시 및 유지 보수를 위한 한 방법으로서 유인 헬기를 이용하여 가시영상 및 적외선 열영상을 측정하고 이를 분석하는 방법이 이용되고 있다. 이러한 감시 및 유지보수 방법을 무인화하기 위해 항공 영상으로부터 전력선의 자동 추출에 대한 연구가 진행 되어 왔다. 본 논문에서는 열영상 기반의 전력선 영상에서 전력선을 효과적으로 검출하기 위해 Hough변환 및 전력선의 방향성을 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 얻어진 에지성분을 바탕으로 하프변환을 하고 방향성분을 분석하여 전력선의 분포특성을 얻고 이를 이용하여 전력선을 검출한다. 특히 얻어진 항공영상에서 전력선이 평행한 경우와 원근법에 의해 평행하지 않은 경우 모두 양호한 검출특성을 보인다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법은 배경 영상의 복잡성과 항공영상의 전력선 방향에 무관하게 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.137-140
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• 2009

본 논문에서는 Spatial Edge와 Temporal Edge를 이용한 이동 객체의 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 카메라로부터 연속적으로 입력되는 영상에서 이동 객체의 윤곽선이 존재하는 후보 영역을 검출하기 위해, 새로운 방법의 Temporal Edge를 제안한다. Temporal Edge를 통해 검출된 후보 영역을 중심으로 Spatial Edge를 구하고, 후처리 과정을 통해 노이즈를 제거한 후 최종적으로 이동 객체의 윤곽선을 검출한다. 제안한 방법은 실험을 통해 그 성능을 확인하였고, 배경 차 방법과 비교 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1035-1036
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• 2008

본 논문은 주행 중인 자동차에서 획득한 영상에서 배경과 도로영역 및 물체를 분리하기 위한 영역분할 기법과 물체 검출 기법을 제안하고자 한다. 영상내의 에지라인의 화소 간 연결성을 이용한 라인검출을 이용하여 도로의 윤곽선 정보를 추출하고 컬러분포를 통해 배경과 도로영역을 분리한다. 물체가 가지는 코너 특성을 이용하여 나타난 정보들의 군집화를 통해 후보영역을 얻고 컬러 성분을 이용하여 개별 물체를 분리해냈다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경을 갖는 도로영상의 경우에도 도로영역과 물체의 검출에 강인함을 실험을 통해 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.398-403
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• 2007

본 논문에서는 스테레오 비전을 이용하여 지하철 선로에 존재하는 장애물을 검출하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 대의 아날로그 카메라를 이용하여 좌우 영상을 획득하며, 영역 기반 정합을 이용하여 영상의 불균형을 계산한다. 불균형 영상의 배경을 매 프레임에서 갱신하고 현재 프레임의 불균형과의 차이에 의해 선로상의 장애물을 검출한다. 실내 역사에서 임의로 투척한 신문지, 상자, 인형과 임의로 진압한 사람을 모두 검출하였으며, 한 대의 카메라를 이용하는 기법에서 해결하기 어려운 배경과 비슷한 색상을 가지는 물체도 모두 검출하였다. 따라서 제안하는 기법은 선로상의 위험물을 검출하는 핵심 기술로 이용될 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.45-46
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상과 컬러 영상의 매칭을 통한 강인한 전경 객체 영역화 기법을 제안한다. 기존의 컬러 영상 기반 객체 영역화 알고리즘은 배경과 객체의 색상이 유사한 경우 정확한 객체 영역화가 어렵다. 깊이 영상을 이용하면 이러한 오 검출을 줄일 수 있지만, 깊이 영상 취득 장비의 오류로 인하여 검출되는 객체 외곽선이 컬러 영상에 비해 세밀하지 못한 단점이 있다. 따라서, 깊이 영상의 외곽선을 비교적 세밀한 컬러 영상의 외곽선에 매칭시킨다. 아울러, 서로 다른 센서에서 취득한 두 영상을 매칭하기 위하여, 정규화된 상호연관성(normalized cross correlation)을 유사도 척도로 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 전경 객체 영역화의 오 검출을 줄이며, 동시에 객체 외곽선을 충실히 복원함을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1429-1434
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• 2017

기존의 안경 렌즈 흠집 검출 방법은 영상내의 미세 잡음이 제거되지 않아 렌즈 영역이 정확히 추출되지 않는 경우가 발생하여 흠집 영역을 검출할 수 없다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 적응적 이진화 기법과 Bresenham algorithm을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 이진화 기법을 적용한 후에 Bresenham algorithm을 적용하여 렌즈의 윤곽선을 검출하고 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암 대비를 높인다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역에서 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 12개의 시력 보정용 렌즈 영상 중에서 10개에서 결함을 성공적으로 추출하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.221-224
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• 2004

본 논문에서는 웹 카메라로 촬영된 받아진 입력영상에서 사람의 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 기반으로 사람 얼굴 아바타를 생성하는 방법에 대하여 다루고 있다. 일반적으로 웹 카메라를 통해 얻은 영상은 해상도가 떨어질 뿐만 아니라 끊임없는 조명의 변화와 복잡한 배경이 존재하여 얼굴을 검출함에 있어 어려움을 준다. 따라서 몇몇의 특징 점에 의존하는 방법으로 사람얼굴의 윤곽선을 찾는다는 것은 큰 어려옴을 겪게 된다. 본 논문에서는 이런 방법들의 결점을 극복하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 칼라정보를 이용하여 실험을 통하여 통계적으로 표준피부색을 정의하여 얼굴의 대략적인 위치와 크기를 얻은 다음으로 B-spline Snake를 이용하여 사람 얼굴의 윤곽선을 정확히 추출할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권3호
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• pp.133-138
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• 2016

실시간 동작영역 검출 알고리즘의 차영상 기법은 배경프레임을 이용한 방식과 이전프레임을 이용한 방식으로 구분된다. 배경프레임을 이용한 방식은 사전에 분석한 배경정보를 기반으로 정확한 동작영역을 검출할 수 있는 방법이다. 하지만 배경정보가 변경될 경우 정보갱신이 요구되므로, 실시간 응용분야에 제한적이다. 이전프레임을 이용한 방식은 현재프레임과 시차간격이 존재하는 이전프레임을 취득하여 동작의 윤곽선을 검출한다. 하지만 실제 윤곽선과 오차를 보여 보정이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문이 제안하는 3 way-diff 알고리즘은 프레임 제작과정 중 발생되는 반사된 빛 영역과 차영상 기법을 이용해 동작의 윤곽선을 구하므로, 기존 방식들에 배경의존성 및 부정확성을 보완한다. 다중 차영상 기법 및 비트단위의 AND 연산으로 수행되며, 이 과정으로 배경프레임을 이용한 방식의 정확성과 이전프레임을 이용한 방식의 환경적응력을 융합하며 노이즈의 발생을 감소시킨다. 또한 제안하는 기법의 성능은 CASIA의 Gait 데이터베이스 샘플을 이용해 각 기법에 대한 성능평가로 증명한다.