• Title/Summary/Keyword: 선 검출

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X-선 검출기의 이득 보정 및 신호처리회로 구성

  • 남욱원;최철성;문신행
    • Bulletin of the Korean Space Science Society
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    • 1993.04a
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    • pp.22-22
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    • 1993
  • 천체 B-선 관측용으로 많이 이용되고 있는 X-선 비례계수관을 실험실형으로 재작하고 그 특성을 조사하였다. X-선 검출기의 구조는 10 $\times$ 20 $\times$ 2cm3 인 검출체적내에 10개의 전극선이 설치되어있는 다중선 비례계수관이며, 검출가스로서 Argon(90%) + CH4 (10%)인 g혼합가스를 사용하였다. 이러한 구조에서 5.9 keV에 대한 에너지 분해능은 16%를 얻었으나, 정상적인 전극연결방법에서는 검출기 끝측에 위치한 전극에서 생기는 electric field 변형매문에, 양극선 배열방향에서 조정된 이득의 군일성이 나쁘게 나타났다. 따라서 다중선들의 각 전극선에 전압보상법(voltage compansation method)을 적용하여 검출기 전반에 걸친 이득의 균일성을 2 % (rms 값) 이내로 보정할 수 있었다. 아울러 신호처리회로 중 에너지분석을 위한 파고분석기, 비 X-선 재거를 위한 상승시간선별기(rise-time discriminator)등을 제작하였으며 이들을 이용한 전반적인 신호처리회로의 구성에 대하여 논하고자 한다.

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Robust edge Detector Based on Dual Filters (이중 필터를 이용한 굳건한 경계선 검출기)

  • 이해성;조영범;변혜란;유지상
    • 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.

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A study on the Contour Extraction of the Scanned Image (스캔 영상의 외곽선 추출에 관한 연구)

  • 황호전;윤후병안동언정성종
    • 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.

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Smoke Detection using Region Growing Method (영역 확장법을 이용한 연기검출)

  • Kim, Dong-Keun
    • 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.

The Edge Detector Using Wavelet Transform developed for Heavy Noised Images. (심한 잡음성 영상의 경계선 검출을 위한 웨이블릿 변환 이용 검출기 개발)

  • 이혜성;변혜란;유지상
    • 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.

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Edge Class Design for the Development of Edge-based Image Analysis Algorithm (표준화된 Edge기반 영상분석 알고리즘 개발을 위한 윤곽선 클래스 설계 및 구현)

  • 안기옥;황혜정;채옥삼
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.589-591
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    • 2003
  • 영상에 추출된 윤곽선(Edge)은 물체의 핵심적인 형태정보를 포함하고 있어서 영상인식과 분석의 근간이 되고 있다. 따라서 정확한 윤곽선 검출을 위한 많은 연구가 진행되고 있으며 그 응용분야도 다양하다. 그러나 정작 추출된 윤곽선 정보를 효율적으로 표현하고 활용하기 위한 표준화된 자료구조에 대한 연구는 많지 않아서 연구결과의 공유를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 검출된 윤곽선을 효율적으로 표현, 관리, 검색, 조작하기 위한 자료클래스를 설계구현 함으로서 윤곽선검출 알고리즘의 표준화와 재사용을 촉진시키고 검출된 다양한 응용을 가능하게 한다.

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Measurement of Detection Efficiency of Plastic Track Detector to ${\alpha}-particle$ (고체비적검출기의 알파선 검출효율 측정에 관한 연구)

  • Park, Young-Woong;Yang, Hyun-Soo
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • v.21 no.3
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    • pp.167-173
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    • 1996
  • The calibration method for the detection efficiency of solid state track detector to alpha is presented, and the detection efficiency of CN-85 and LEXAN to alpha is measured by this method. The results are 97% and 57% in CN-85 and LEXAN, respectively. The reason for a better result in CN-85 in not only the high sensitivity but also the low energy dependency with comparing for LEXAN. The peak detection efficiency is 3MeV and 1.8MeV in CN-85 and LEXAN, respectively.

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Edge Detector based on Linear Discriminant Analysis for Lane Detection (차선검출 위한 선형 판별 분석 기법 기반의 경계선 추출 방법)

  • Yoo, Hun-Jae;Yang, Uk-Il;Kang, Min-Sung;Choi, Jae-Seob;Sohn, Kwang-Hoon
    • 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.

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Fin Cutting Line Detection Technique based on RANSAC for Fish Cutting Automation System (생선 가공 자동화 시스템을 위한 RANSAC 기반 지느러미 절단선 검출 기법)

  • Jang, Yonghun;Park, Changhyeon
    • Journal of KIISE
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    • v.43 no.3
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    • pp.346-352
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    • 2016
  • The fishing industry requires many workers to manually carry out the jobs of sorting and cutting fishes. There are therefore many dangerous situations in their working environment and the throughput is inefficiently low. This paper introduces an automatic fin cutting system based on RANSAC that is able to increase the throughput of fish processing jobs. The system proposed in this paper first detects the edges of a fish using a high-pass filter. The boundary lines between fin and body are then detected by adjusting parameters and the threshold of the noise filters. Finally, the optimal cutting lines are detected using RANSAC. Through an experiment with a sample of 50 fishes, this paper shows that the proposed system detects the cutting lines with about 90% accuracy.

Segmentation of Face Contour Region using Histogram Analysis (히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 영역 검출)

  • Do, Jun-Hyeong;Kim, Keun-Ho;Kim, Jong-Yeol
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.1867_1868
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    • 2009
  • 본 논문에서는 다양한 조명 조건 및 배경 조건하에서도 정확하게 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 입력영상은 조명 조건과 배경 조건에 따라 색상 분포나 에지의 분포가 다르기 때문에 정확한 윤곽선 검출을 위해서는 입력 영상 마다 얼굴 윤곽선을 검출하기 위한 기준을 설정하여야 한다. 이를 위해 입력 영상의 히스토그램을 분석하여 얼굴 후보 영역을 추출하기 위한 임계값을 계산하고 이들의 임계값을 사용하여 얼굴 윤곽선 영역을 검출하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법 보다 뛰어난 성능으로 얼굴 윤곽선을 검출함을 보여 주었다.

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