• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.2
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• pp.109-116
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• 2007

To reduce the effect of color distortions on reading colors, it is more desirable to statistically process as many pixels in the individual color region as possible. This process may require segmentation, which usually requires edge detection. However, edges in color codes can be disconnected due to various distortions such as dark current, color cross, zipper effect, shade and reflection, to name a few. Edge linking is also a difficult process. In this paper, k-means clustering was performed on the images where edge detectors failed segmentation. Experiments were conducted on 311 images taken in different environments with different cameras. The primary and secondary colors were randomly selected for each color code region. While segmentation rate by edge detectors was 89.4%, the proposed method increased it to 99.4%. Color recognition was performed based on hue, a*, and b* components, with the accuracy of 100% for the successfully segmented cases.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.790-792
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• 2017

As the demand of digital image processing devices has been rapidly increased recently, the excellent image quality is required. However, degradation can be occurred with multiple causes during transmission and processing process. Therefore, the needs to eliminate the noise are increased and the noise elimination technology became the major study area. Therefore, image restoration algorithm was suggested to apply the filter differently by edge and non-edge areas, using modified edge detection with preprocessing process so as to relieve the effect of additive white Gaussian noise(AWGN) which is added in the image, in this article. In addition, it was compared with the existing methods using peak signal to noise ratio(PSNR) as the objective determination standard of the improvement effect.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.1
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• pp.1-11
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• 2021

This paper presents a procedure to extract lane line models using a set of proposed methods. Firstly, an image warping method based on homography is proposed to transform a target image into an image which is efficient to find lane pixels within a certain region in the image. Secondly, a method to use the combination of the results of edge detection and HSL (Hue, Saturation, and Lightness) transform is proposed to detect lane candidate pixels with reliability. Thirdly, erroneous candidate lane pixels are eliminated using a selection area method. Fourthly, a method to fit lane pixels to quadratic polynomials is proposed. In order to test the validity of the proposed procedure, a set of black-box images captured under varying illumination and noise conditions were used. The experimental results show that the proposed procedure could overcome the problems of color-only and edge-only based methods and extract lane pixels and model the lane line geometry effectively within less than 0.6 seconds per frame under a low-cost computing environment.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.21 no.4
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• pp.209-215
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• 2020

In this paper, we propose an algorithm for segmenting weld bead images using edge enhancement and active contours. In the proposed method, high-frequency filtering and contrast improvement are performed for edge enhancement, and then, by applying the active contour method, only the weld bead region can be obtained. The proposed algorithm detects an edge through high-frequency filtering and reinforces the detected edge by using contrast enhancement. After the edge information is improved in this way, the weld bead area can be extracted by applying the active contour method. The proposed algorithm shows better performance than the existing methods for segmenting the weld bead in the image. For the objective reliability of the proposed algorithm, it was compared with the existing high pass filtering methods, and it was confirmed that the welding bead segmentation of the proposed method is excellent. The proposed method can be usefully used in evaluating the quality of the weld bead through an additional procedure for the segmented weld bead.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.869-873
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• 2007

본 논문은 고속으로 생산되는 제품의 영상을 캡쳐한 후 영상처리 기법 중 에지 추출 알고리즘을 응용하여 조명에 투과된 제품의 에지를 추출 및 필터링 하는 방법으로 결함 검출 시스템을 설계한다. 소형의 임베디드 기기에 패턴 매칭 영상처리 기법을 이용하여 결함을 검출하고 패턴의 비 매칭 정도를 기준점에 따라 정상 또는 불량 판정을 할 수 있는 어플리케이션을 개발하고 탑재하였고, 어플리케이션의 불량 판정 알고리즘으로는 NGC (Normalized GrayScale Corelation) 기법을 사용하였고 검출 판정 결과 적절한 판정값을 입력하는 것으로 기준 패턴과 형상이 다른 대상의 불량을 판정한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.171-174
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• 2010

본 논문에서는 렌즈의 흠집을 추출할 수 있는 퍼지 기법을 이용한 렌즈 흠집 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 렌즈 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 마스크를 이용하여 렌즈의 경계선을 추출한다. 추출된 렌즈의 경계선에 대해 평균 이진화와 모폴로지를 이용하여 렌즈 경계선을 보정한다. 렌즈 경계선이 보정된 영상에서 Seed Fill 알고리즘을 적용하여 렌즈의 내부 영역만을 추출한다. 추출된 렌즈의 내부 영역에 해당하는 원 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출한다. 렌즈 내부 영역에서 추출된 에지 객체들의 정보를 이용하여 흠집과 비흠집을 분류하는 퍼지 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안된 렌즈의 흠집 검출 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM 시력 보정용 렌즈를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 흠집을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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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.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.207-210
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• 2000

비디오데이터의 증가에 따른 효율적 검색, 저장, 브라우징을 위한 방법론이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 구축하기 위한 첫 번째 단계인 비디오 분할기법을 제안하고자 한다. 이러한 비디오 분할은 샷경계검출 혹은 장면전환검출이라고 하는데 본 논문에서는 밝기 히스토그램과 에지갯수를 이용하여 프레임간의 유사도를 구별하고 이 유사도가 일정 임계값을 넘지 못하면 장면전환이 있는 것으로 간주한다. 점진적 장면전환검출은 현재프레임과 이전의 샷경계 프레임과의 유사도를 비교하여 검출한다. 다양한 비디오데이터에 공통적으로 적용할 수 있는 임계값을 설정하기 위해 상관관계(correlation)기법을 사용한다. 실험결과 급진적 장면전한은 각각 90%, 98%의 정확도(precision)와 회수율(recall)을 나타내었고 점진적 장면전환은 59%, 75%의 정확도와 회수율을 나타내었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.7
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• pp.1342-1348
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• 2017

In an era where digital data takes on great importance, images are essential to various media. Noise is generated during the acquisition and transmission of such images, caused by a number of external factors. The removal of noise is an essential step in image processing. There are various methods used to remove noise, in accordance with the cause or form of the noise. AWGN is one of the leading methods. As such, this paper applies the edge detection method using the mean of each pixel after categorizing in detail the partial masks into nine areas as part of the preliminary process, in order to minimize noise that had been added to the image. In addition, the paper suggests an algorithm that applies different filters to the partial masks by using the critical mass value of the transfigured edge detection. To verify the competence of the suggested algorithm, it was compared with existing methods by using magnified images and PSNR(peak signal to noise ratio).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.575-578
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• 2003

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 방법으로 피부색 특성을 고려하여 자기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 Multi-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.