• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.494-499
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• 2012

본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1851_1852
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• 2009

본 논문은 차량 영역에 나타나는 수평, 수직 에지 특성만을 이용하여 빠르고 효율적으로 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량을 포함하는 입력영상의 긴 수직 에지 성분을 찾아 차량의 후보 영역을 결정한다. 영상의 에지 성분의 누적 대신 연속적으로 나타나는 긴 수직 에지 성분을 찾음으로써 차량의 후보 영역의 검출과 동시에 중요한 정보를 담고 있는 도로와 접하는 차량의 하단부를 함께 검출한다. 후보 영역 내에서 차량과 비 차량을 구분하는 검증 단계에서는 차량의 후면의 대칭성(Symmetry)을 이용하여 후보 영역 내에서 차량이 있을 가능성이 있는 바닥 점 위에서 좌측과 우측의 유사도(Matching rate)를 이용하여 차량과 비 차량을 판별한다. 기존의 템플릿 기반 방법이나 외관 기반 방법이 아닌 에지 성분만을 이용하여 후보 영역을 결정하고 검증하기 때문에 다른 검출 기법들에 비해 비교적 검출 시간이 짧고 실시간 차량 검출에 적합하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.249-255
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• 2013

본 논문에서는 해양 환경에서 획득한 IR 영상으로부터 웨이블렛 변환을 이용한 크기 변화에 무관한 물표 탐지 알고리즘을 제안한다. 모폴로지 연산을 이용하여 영상의 잡음을 제거한 후 2-D 이산 Haar 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 통해 수평 방향 에지(HL), 수직 방향 에지(LH), 대각선 방향 에지(HH) 영상들을 생성한다. 해양 환경을 고려하여, 웨이블렛의 각 레벨에서 수평과 수직 에지 영상을 가우시안 블러링을 수행하고 블러링된 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합하여 saliency map을 생성한다. 그런 다음 saliency map을 이진화 하여 물표 후보 영역을 추출한다. 마지막으로 물표 후보 영역에서 소영역 제거를 통해 최종적인 물표 영역을 추출한다. 실험결과에서는 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.379-383
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• 2005

본 연구에서는 자연 이미지에서 한글 텍스트가 갖고 있는 에지 코너 특징을 이용한 한글 텍스트 검출방법을 제안한다. 자연영상으로부터 에지를 검출하고, 검출된 에지를 20종류의 에지 구조 성분을 갖는 에지 맵을 생성한다. 생성된 에지 맵에서 한글 텍스트 특징 갖는 특징들을 조합하여 모두 8가지의 텍스트 영역 후보 특징을 추출한다. 추출된 텍스트 영역의 특징을 수평 및 수직방향으로 검사하여 텍스트의 시작 라인과 끝라인을 검출하여 텍스트 영역의 수평좌표를 구한다. 추출된 텍스트 후보 영역에서 최종적으로 텍스트 영역을 결정한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연 이미지에서 텍스트 영역을 검출에서 좋은 성능을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.579-582
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• 2003

본 논문에서는 동영상에서 에지 정보와 히스토그램 분석을 이용하여 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 추적하는 방법을 제안하였다. 물체 검출에서는 먼저, 입력영상에 대하여 형태에 관한 정보를 그대로 유지하면서 자료의 양을 줄일 수 있는 에지(Edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상에 차연산과 이진화를 수행하여 물체를 검출하고, 검출된 물체 영역은 이진 변환밀도에 대한 수평 누적값의 합을 수평 수직 최대 누적값을 더한 값으로 나눈 임계값으로 구한다. 물체 추적에서는 현재 프레임에서 검출된 물체와 이전 프레임에서 검출된 물체와의 유사성을 비교하여 추적한다. 실험결과 물체 검출속도를 개선시켰고, 실시간으로 물체를 추적할 수 있었으며, 국부적인 움직임까지도 추적할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.751-754
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• 2002

장면 전환 검출(Scene Change Detction)수행 방법으로 객체 인식에 의한 검출이 아닌 전체 영상의 전역적인 형태 흐름을 기반으로 한 검출 시스템을 제안한다. 형태흐름의 변하는 영상의 전체적 모양에 관한 전역적 특징을 이용하여 영상내에 존재하는 에지, 에지의 중심, 표준 편차 및 에너지의 분포 변환에서 추출할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 에지 검출을 위하여 미디언 필터와 개량형 라플라시안 필터를 사용한다. 일반적으로 이용되는 라플라시안 필터를 사용하였을 때 획득할 수 있는 에지 정보보다 우수한 정보를 얻을 수 있었고 보다. 정착한 장면 전환을 검출하기 위해 이 에지 정보를 수평$(0^{\circ})$, 수직$(90^{\circ})$, 대각선$(45^{\circ},\;135^{\circ})$ 방향으로 세분화한 뒤에 프레임간에 각도 방향별 에지 정보를 파악하여 방향별 에지 에너지(Energy of edge)의 상대적인 성분 분포의 비교를 수행함으로써 정확성을 높였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.149-158
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• 2004

본 논문은 실영상에서 형태 정보와 에지 영상을 이용한 교통 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component 알고리듬에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 추출한다. 만약 후보 영역이 검출되지 않을 경우, 히스토그램 평활화에 의해 대비를 향상함으로써 영역 추출이 가능하다. 그리고 교통 표지판 영역의 에지 영상에서 추출한 수평-수직 투영(XY projection). 모멘트(moment), 동심원형 패턴 및 8 방향 광선과 에지와의 거리 및 교차점의 개수 등의 형태 정보를 기반으로, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 본 방법이 빛이나 날씨 조건 등의 외부 환경에 강건하게 추출 및 인식함을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.413-414
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• 2007

본 논문은 칼라 필터 배열(color filter array : CFA) 영상에서 채널 간 상관관계를 이용한 새로운 에지 방향 컬러 보간 방법을 제시하였다. 고정 채널 간 컬러 차 가정에 따라 휘도와 색차간의 차가 큰 경우 에지 영역이라 판단한다. 에지 방향 판별을 정확히 하기 위해 수평, 수직 방향으로 컬러 차 영상을 구하고, 구한 영상에서 변화량을 계산하여 에지 방향 판별 기준으로 사용한다. 에지 판별 기준을 사용하여, 에지 방향에 따라 컬러 보간을 수행한다. 평탄 영역은 이웃 화소와의 유사성에 따라 가중치를 다르게 줘서, 이웃 화소의 가중치 합으로 구한다 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1-9
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• 2008

현재 멀티미디어 기술의 발달로 인하여 영상의 전처리 및 후처리 과정을 이용한 수정 작업으로 고품질의 영상 표현 및 다양한 영상 처리가 가능하다. 영상 처리 기법 중에서 이방성 확산의 경우 영상의 스페클 노이즈 제거, 에지 검출, 영상 분할 등에 응용할 수 있는 효과적인 확산 필터링으로 활용되고 있다. 하지만 전통적인 이방성 확산은 십자형 커널을 기반으로 하고 있기 때문에 확산 필터링을 반복 적용하면 영상의 에지가 수평 및 수직 방향으로 집중되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 십자형 커널 기반의 이방성 확산 문제점을 해결하기 위하여 기울기의 방향성에 기반한 새로운 이방성 확산 방식을 제안한다. 제안된 방식은 십자형 커널을 확장하여 대각선 방향 정보를 포함한 8방향의 정방형 커널을 기반으로 작은 기울기를 갖는 방향으로 이방성 확산을 적용한다. 제안된 방식의 실험 결과 에지가 수평 및 수직 방향으로 집중되는 문제점을 해결하면서 임펄스성 노이즈를 제거하여 고품질의 영상을 획득할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.399-407
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• 2002

본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 분류 (block classification)와 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron, MLP) 모델을 이용한 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록을 DCT 계수의 분포 특성에 따라 네 개의 클래스로 분류한 다음, 인접한 두 블록의 클래스 정보에 따라 수평 및 수직 블록 경계 영역에 대하여 적응적으로 신경망 필터를 적용한다. 즉, 평탄한 영역, 수평 방향 에지 영역, 수직 방향 에지 영역, 및 복잡한 영역에 대하여 각각 서로 다른 신경망 필터를 수평 및 수직 방향으로 적용하여 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.