• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2001.11a
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• pp.203-204
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• 2001

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.3C
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• pp.241-248
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• 2007

In predictive image coding, a LS (Least Squares)-based adaptive predictor is an efficient method to improve image edge predictions. This paper proposes a hybrid interpolation with weighted edge detector. A hybrid approach of switching between bilinear interpolation and EDI (Edge-Directed Interpolation) is proposed in order to reduce the overall computational complexity The objective and subjective quality is also similar to the bilinear interpolation and EDI. Experimental results demonstrate that this hybrid interpolation method that utilizes a weighted edge detector can achieve reduction in complexity with minimal degradation in the interpolation results.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2299-2302
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• 2003

본 논문은 영상내의 중요한 특징인 에지와 영역을 동시에 고려한 상호 보완적인 영상분할 기법을 제안한다. 에지 또는 영역에 기반한 기법은 서로 상반된 관점의 접근방식으로 에지의 국부적인 특성 또는 영역의 전 역적인 특성에 기반을 두고 있는 반면에. 제안한 하이브리드 기법은 에지 및 영역의 순차적 확장을 통해 이 두 가지 특성을 동시에 고려하고 있다 에지는 에지 검출기로부터 얻은 그래디언트의 임계값을 통해 확장해가며 영역은 Watershed 변환으로부터 얻은 초기분할의 영역간 유사성 및 경계선 길이를 이용해서 확장해 간다. 실험에서, 에지와 영역의 상호작용을 고려하지 알은 개별적인 기법들과 비교함으로써 제안한 알고리즘의 효과성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.36-37
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• 2014

기존에 영상 내에 원형 검출 방법으로 가장 널리 사용되는 방법은 허프 변환에 기초한다. 허프 변환은 해석적 곡선의 각 점을 원의 중심 좌표와 반지름으로 매핑 시키는 과정을 포함한다. 이러한 과정은 실행시간을 매우 많이 필요로 하고 또한 응용에 따라서 최적인 원 근사화 방법을 찾는데 문제점을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 원형 모양인 광 연결 소자 장치로 제한된 응용환경에 대해 원 검출을 빠른 속도로 탐색하는 방법과 최적인 원 근사화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 에지 검출과 검출된 에지를 이용한 중심좌표 및 반지름 탐색 그리고 최적화된 원 근사화 방법으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 오픈라이브러리로 제공되는 OpenCV의 허프 변환에 의한 방법에 비해 원 검출 및 근사화 방법에 있어 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.73-75
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• 2009

본 논문은 영상 처리에 의해 광학렌즈의 먼지 및 이물질의 유무를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 현재 사용되고 있는 비접촉 검사용 비젼 시스템은 마스크 기법을 활용하여 기준 영상에 비해 어느 정도의 잡음이 있는지를 검사한다. 그러나 조명의 정도, 반사 및 이물질의 유형에 따라 검출하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 파란색 LED 광원을 수평축에 설치하여 양각 부분의 에지들을 더욱 강조하는 시스템을 구현하였다. 이물질 검출은 간단한 소벨 에지 마스크를 사용하고 이물질의 크기에 따라 먼지 및 이물질에 대한 판단을 결정하였다. 크기 및 색상이 틀린 렌즈를 사용하여 실험한 결과 일반 영상에서 검출한 것보다 파란색 LED 광원과 영상처리에 의해 잡음 및 이물질을 강건하게 검출하여 렌즈의 자동 검사용 로봇 비젼 시스템에 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.519-521
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• 2015

세라믹 소재 영상에서 결함 영역이 다른 영역보다 명암도가 밝게 나타나는 정보를 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Blurring 기법을 적용하여 미세 잡음을 제거한다. 미세 잡음이 제거된 ROI 영역에서 Median Filter기법을 적용하여 임펄스 잡음을 제거한다. 임펄스 잡음이 제거된 영역에서 Prewit Mask을 적용하여 수평과 수직 에지를 검출하고 검출된 에지에 윤곽선 추적 기법을 적용하여 결함 영역의 경계를 보정한다. 보정된 영상에서 Blob Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법을 8mm와 10mm 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 제안된 검출 방법의 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.1
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• pp.47-53
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• 2007

Satellite image mosaicking is essential for image interpretation and analysis especially for a large area such as the Korean Peninsula. This paper proposed the technique of automatic seam-line extraction and the method of creating image mosaic in automated fashion. The seam-line to minimize artificial discontinuity was extracted using Minimum Absolute Gray Difference Sum algorithm with constraint condition on search-area width and Canny Edge Detection algorithm. To maintain the radiometric balance among images acquired at different time epochs, we utilized Match Cumulative Frequency method. Experimental results showed that edge detection algorithm extracted the seam-lines significantly well along linear features such as roads and rivers.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.8
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• pp.57-66
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• 2011

In this paper, it is proposed for algorithm to detect human efficiently using a edge symmetry and gradient directional characteristics in realtime by the feature extraction in a single input image. Proposed algorithm is composed of three stages, preprocessing, region partition of human candidates, verification of candidate regions. Here, preprocessing stage is strong the image regardless of the intensity and brightness of surrounding environment, also detects a contour with characteristics of human as considering the shape features size and the condition of human for characteristic of human. And stage for region partition of human candidates has separated the region with edge symmetry for human and size in the detected contour, also divided 1st candidates region with applying the adaboost algorithm. Finally, the candidate region verification stage makes excellent the performance for the false detection by verifying the candidate region using feature vector of a gradient for divided local area and classifier. The results of the simulations, which is applying the proposed algorithm, the processing speed of the proposed algorithms is improved approximately 1.7 times, also, the FNR(False Negative Rate) is confirmed to be better 3% than the conventional algorithm which is a single structure algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.4
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• pp.422-433
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• 2001

In this paper, we propose a flew edge detection method based on water flow model, in which gradient image surface is considered as a 3-dimensional (3-D) geographical feature. The edges of the objects in the background can be detected by the large gradient magnitude areas and to make the edges immersed it is required to invert the gradient image. The proposed edge detector uses a water flow model based enhancement and locally adaptive thresholding technique applied to the inverted gradient image resulting in better noise performance. Computer simulations with a few synthetic and real images show that the Proposed method can extract edge contour effectively.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.246-250
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• 2006

얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다