Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.431-436
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2006
외곽선 추적 알고리즘은 영상 인식 및 표현에 있어서 물체의 기본 성질을 파악하는데 중요하다. 따라서 많은 알고리즘들이 연구되어 왔으며, 이중에는 간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)이다. 이외에도 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘 (MSBF: Modified Simple Boundary Follower), 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower), 무어-네이버 추적 알고리즘(MNT: Moore-Neighbor Tracer), 방사형 탐색 알고리즘(RSA: Radial Sweep Algorithm), 그리고 Theo Pavlidis 알고리즘(TPA)이 있다. 이러한 알고리즘들은 추적 경로 특성들이 다르며 각기 장점과 제약성이 있다.외곽선 알고리즘들의 제약성은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 알고리즘 특성에 따라 외곽선 픽셀간 인접 형태에 따라 추적하지 못하는 경우가 존재할 수 있다는 것이다. 또 다른 하나는 외곽선 추적 알고리즘의 시작과 종료 조건에 따라서 특정 위치 픽셀들을 찾지 못하는 경우도 존재한다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 중심으로 외곽선 추적 알고리즘들의 성능을 분석하였다. 또한, ISBF의 시작 조건과 TPA의 인너코너 추적을 개선하는 기법들을 제안하여 이를 해결토록 하였다. 실험 결과 제안한 기법들은 외곽선 추적 성능을 개선하는데 효과적이었다.
영상에서 경계선 추적은 영상내에 존재하는 특정 물체가 배경과 구분되어지는 외각선을 검출하기 위해 사용되어지는 알고리즘이다. 이렇게 해서 얻어진 외각선의 데이터는 물체를 분석하는데 사용되어 질 수 있다. 본 논문에서는 물체의 외각선 데이터를 획득하기 위해 사용되어지는 경계선 추적 알고리즘중 검색윈도우의 중심점 이동 횟수를 개선한 이동벡터 윈도우 알고리즘과 간단한 경계 추적자(SBF:Simple Boundary Follower)알고리즘을 부분적으로 적용하여 검색윈도우의 중심점 이동횟수 및 검색픽셀의 수를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안한 경계선 추적 방법은 직선보다는 곡선이 많이 포함되어 있는 물체의 경계선을 추적하는데 보다 효과적임을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
In this paper, we propose that fast tracking algorithm for moving object is separated from background, using partial boundary line information. After detecting boundary line from input image, we track moving object by using the algorithm which takes boundary line information as feature of moving object. we extract moving vector on the imput image which has environmental variation, using high-performance BMA, and we extract moving object on the basis of moving vector. Next, we extract boundary line on the moving object as an initial feature-vector generating step for the moving object. Among those boundary lines, we consider a part of the boundary line in every direction as feature vector. And then, as a step for the moving object, we extract moving vector from feature vector generated under the information of the boundary line of the moving object on the previous frame, and we perform tracking moving object from the current frame. As a result, we show that the proposed algorithm using feature vector generated by each directional boundary line is simple tracking operation cost compared with the previous active contour tracking algorithm that changes processing time by boundary line size of moving object. The simulation for proposed algorithm shows that BMA operation is reduced about 39% in real image and tracking error is less than 2 pixel when the size of feature vector is [$10{\times}5$] using the information of each direction boundary line. Also the proposed algorithm just needs 200 times of search operation bout processing cost is varies by the size of boundary line on the previous algorithm.
In this paper, we propose effective boundary line extraction algorithm for moving objects by matching error image and moving vectors, and fast tracking algorithm for moving object by partial boundary lines. We extracted boundary line for moving object by generating seeds with probability distribution function based on Watershed algorithm, and by extracting boundary line for moving objects through extending seeds, and then by using moving vectors. We processed tracking algorithm for moving object by using a part of boundary lines as features. We set up a part of every-direction boundary line for moving object as the initial feature vectors for moving objects. Then, we tracked moving object within current frames by using feature vector for the previous frames. As the result of the simulation for tracking moving object on the real images, we found that tracking processing of the proposed algorithm was simple due to tracking boundary line only for moving object as a feature, in contrast to the traditional tracking algorithm for active contour line that have varying processing cost with the length of boundary line. The operations was reduced about 39% as contrasted with the full search BMA. Tracking error was less than 4 pixel when the feature vector was $(15\times{5)}$ through the information of every-direction boundary line. The proposed algorithm just needed 200 times of search operation.
Life-and-death problem in Go is a fundamental problem to be overcome for implementing a computer Go. To solve it, an important consideration is to find out who surrounds or is surrounded between black and white players. To figure out the boundary between black and white groups, we applied an influence function and a contour tracing algorithm. We found that applying the Moore-neighbor tracing among various contour tracing algorithms can create boundaries, and also suggested the possibility of tremendously reducing the search space of a game tree.
The SBF (Simple Boundary Follower) is a boundary-following algorithm, and is used mainly for image recognition and presentation. The SBF is very popular because of its simplicity and efficiency in tracing the boundary of an object from an acquired binary image; however, it does have two drawbacks. First, the SBF cannot consistently process inner or inner-outer corners according to the follower's position and direction. Second, the SBF requires movement operations for the non-boundary pixels that are connected to boundary pixels. The MSBF (Modified Simple Boundary Follower) has a diagonal detour step for preventing inner-outer corner inconsistency, but is still inconsistent with inner-corners and still requires extra movement operations on non-boundary pixels. In this paper, we propose the ISBF (Improved Simple Boundary Follower), which solves the inconsistencies and reduces the extra operations. In addition, we have classified the tour maps by paths from a current boundary pixel to the next boundary pixel and have analyzed SBF, MSBF, and ISBF. We have determined that the ISBF has no inconsistency issues and reduces the overall number of operations.
This paper introduces a partial edge detection technique, that improves the processing time of an automatic change tracking system for multi-temporal images. In the conventional change tracking systems for multi-temporal images, the edge detection is performed over the whole image. In the proposed method, however, the necessary portions for the edge detection is selected first and the edge detection is performed over the selected parts only. As a consequence, the improvement in the processing time could be achieved. The proposed change tracking system is expected to be utilized as a very efficient tool to configure changes in large data set such as remotely sensed satellite imagery or geophysical time laps images.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.410-413
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2002
본 논문에서는 영문 명함 영상에서 개별 문자 추출 방법을 제안한다. 30개의 원본 명함 영상을 대상으로 스미어링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 영문 명함의 개별 문자들 추출하였다. 본 논문에서는 3$\times$3 마스크를 이용하여 가장 작은 값으로 3 배 축소하는 방법을 적용하여 스미어링하는 시간을 단축시키고 문자들간의 간격을 제거하여 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 문자열 후보 영역을 추출하였다 그리고 추출된 후보 영역의 가로 및 세로의 비율과 면적을 이용하여 문자열과 비 문자열로 분리하고, 문자열 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별문자를 추출하였다. 30개의 명함 영상을 실험한 결과, 309개의 문자열 중에서 280개가 추출되었고 개별 문자는 4504개중에서 4110개가 추출되었다
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06b
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pp.51-56
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1999
본 논문에서는 동영상에서 의미 있는 객체 영역을 추출하기 위해, 사람이 첫 장에서 관심 있는 객체를 표시하고, 그 다음 프레임부터는 사람의 도움 없이 객체를 추적하는 반자동 (semi-automatic) 방식의 객체 추적 알고리즘에 대해 개선된 알고리즘을 제안하고 이를 구현하였다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 이전 프레임의 객체의 움직임을 이용하여 현재 프레임에서 대략적인 객체의 위치를 찾은 후, 윤곽선의 불확실도를 조사하고, 윤곽선을 재조정하여 정확한 객체의 위치를 찾는다. 제안한 알고리즘은 다양한 영상에서 만족할 만한 결과를 얻었다.
고속 연속용접시 필연적으로 발생하는 용접선의 오차를 감소하는 방법으로 용접선 추적을 하게 되는데, 본 연구에서는 근래에 상용화된 전자기식 방식과 레이저 시각 방식을 이용하여 용접시 발생할 수 있는 용접선의 형태에 대하여 용접선 추적을 실험하였다. 이 시험을 통하여 각각의 방식에는 고유의 특성을 가지고 있음을 알았다. 효율적인 용접 자동화 시스템을 구성하기 위하여, 용접하고자 하는 대상물 및 시스템에 대하여 적절한 센서의 선택이 선행되어져야 할 것이다. 본 연구실은 수행중인 레이저 용접 자동화 시스템 구성을 할 예정이다. 끝으로 위와 같은 용접선 추적장치는 전량을 수입에 의존하고 있는 실정이다. 보편적인 센서 시스템의 개발보다는 구축 하고자 하는 시스템에 알맞는 센서의 개발이 선행되어야 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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