본 논문에서는 근접 에지라는 새로운 에너지 항을 추가한 개선된 스네이크 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 스네이크 셀 주위에 근접하는 에지가 있을 경우 이 에지와 스네이크 셀 간의 거리를 에너지로 나타내고, 이 에너지를 전체 에너지 함수에 포함시킴으로써 물체의 윤곽선 탐색을 보다 효과적으로 수행한다. 근접 에지 기반의 스네이크 알고리즘은 셀이 물체의 오목한 경계 부분으로 탐색하는 것을 가능하게 하며, 에너지 항 사이에 실험적인 가중치 조정을 거치지 않고도 복잡한 물체의 윤곽선을 강인하게 검출할 수 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 개선된 스네이크 알고리즘이 속도를 크게 저하시키지 않으면서 윤곽선 추출의 정확도를 보다 개선하였음을 확인할 수 있었다.
영상처리 분야에서 이미지 샤프닝 기법은 주관적 화질 향상에 큰 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 모폴로지 기법을 이용한 향상된 이미지 샤프닝 알고리듬을 제안한다. 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자는 에지 검출에 있어서 잡음에 취약하다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 잡음에 상대적으로 민감하지 않은 모폴로지 기법을 이용했다. 우선, 침식 연산을 수행한 이미지와 원본 이미지와의 차를 통해 에지를 얻는다. 이 에지는 원본 이미지의 히스토그램의 표준 편자 값을 기반으로 원본 이미지와 가중합을 통해 에지를 중점적으로 선명하게 만든다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬은 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자 보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제29권2호
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pp.217-224
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2005
A new roof edge detection method based on multi level scales of wavelet function is proposed in this paper roof edge and its direction are obtained in this new methods at one time. Besides. scale characteristics of detecting roof edge is analyzed. And a few new methods on fingerprint image pre-processing are described. A method segmenting foreground/background of fingerprint images is proposed, in which Prior estimation of direction field is not required any more. A segmentation method based on multi-scale roof edges is implemented. and the valid scale range of the method is defined. too. And the method is used to segment ridges and valleys in fingerprint images simultaneously The exact direction fields made up of the direction of each point in ridges can be obtained when detecting ridges exactly based on the roof edge detector, in comparison with the traditional coarse estimation of direction fields. Obviously. it will establish a solid foundation for the sequent fingerprint identification.
본 논문은 3차원 형상 인식시스템으로부터 스캔 한 3차일 영상 데이터의 깊이정보에 3차원 에지를 추출하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 3차원 수직 평형 형상 인식기로 object scanning을 한 데이터 값들을 추출한다. 이 추출된 값들의 특성은 2차원 영상 즉 x, y축에 각각의 픽셀에 깊이정보를 가지는 3차원영상으로서 기존의 3차원영상과는 다른 차이를 가지며 영상의 품질이 우수하며 많은vertex 정보와 메쉬 정보를 가지고 있다. 따라서 획득된 데이터에서 x좌표와 y좌표는 영상에 있어서 위치를 나타내는 정보이고, T좌표는 3차원영상을 형성하는 깊이 정보들이다. 3차원 형상 인식시스템에서 스캔 한 3차원 얼굴영상으로부터 에지를 검출하여 에지가 존재하는 위치에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험 한 결과 워터마크가 삽입된 모텔의 절단(cropping), 리메쉬(remesh) 및 메쉬간소화(mesh simplification) 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인함으로써 3차원형상 인식 시스템에 직접적인 워터마크 삽입이 가능함을 증명하였다.
자연이미지에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 자연이미지에서 텍스트를 추출할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 문자-에지 맵 패턴 히스토그램 분석함으로서 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하여 16가지 에지 맵을 생성하고, 에지 맵을 조합하여 문자 특징을 갖는 8가지 문자-에지 맵을 생성한다. 8가지 문자-에지 맵과 16가지 에지 맵을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하였다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지에서 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.
본 논문은 복잡한 도로 영상에서 차량 검출의 효율성을 높이기 위해 체인코드를 이용한 차선의 검출로부터 도로 영역을 찾아 차량이 존재하는 차량 영역의 추출 기법을 제안한다 먼저, 복잡한 도로 영상에서 정확한 차선을 검출하기 위해 체인코드를 이용하여 에지 화소들간의 연결성을 고려한다. 주행 차량의 방향과 일치하는 차선을 검출한 후, 중앙의 차선으로부터 차도의 폭과 차선의 소실점을 찾아 인접하는 차도를 찾는다. 마지막으로 주행 차선과 인접 차선을 포함하는 도로 영역 내에 차량의 에지 정보를 이용하여 차량이 존재하는 차량 영역을 추출한다 따라서, 제안하는 차량 영역의 추출 기법은 복잡한 배경을 갖는 도로 영상에서 차량의 검출율을 높이고 추출된 차량 영역에 한정할 수 있기 때문에 차량을 검출하는데 매우 효율적이다. 본 논문은 제안하는 차량 영역의 추출 기법의 우수성을 복잡한 도로 영상에서 차량 검출율의 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 MPEG-2 압축영상에서 뉴스 색인을 위한 개선된 장면(Shot)전환 알고리즘을 제안한다. 제안된 검출 알고리즘은 압축된 비디오 시퀀스에서 추출한 특징정보인 에지정보와 컬러정보를 함께 사용하여 GOP단위의 빠르고 효율적인 장면전환 검출 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 장면전환 검출뿐만 아니라 내용 기반(content - based) 비디오 검색 등에도 효과적으로 이용될 수 있다.
본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.
이 논문은 진화 프로그래밍과 개선된 역전파 알고리즘을 이용한 에지 검출 방법을 제안한다. 진화 프로그래밍은 알고리즘의 성능저하와 계산비용을 고려하여 교차 연산은 수행하지 않고, 선택연산자와 돌연변이 연산자를 사용한다. 개선된 역전파 알고리즘은 학습단계에서 연결강도를 변화시킬 때 이전학습단계의 연결강도를 보조적으로 활용하는 방법이다. 이 개선된 역전파 알고리즘은 학습률 $\alpha$를 작은값으로 설정하기 때문에 각 학습단계에서의 연결강도 변화량이 기존의 방법에 비해 상대적으로 줄어들게 되어 학습이 느려지는 문제점을 해결하였다. 실험결과 학습시간과 검출률에 있어서 GA-BP(GA : Genetic Algorithm BP : Back-Propagation)를 이용한 방법보다 제안한 EP-MBP(EP : Evolutionary Programming, MBP :Momentum Back-Propagation)를 이용하여 학습시킨 방법이 학습시간의 단축과 효율적인 에지 검출 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 CDR회로의 지터 감소를 위해 변형된 이진 위상검출기(뱅뱅위상 검출기- BBPD) 회로를 제안하였다. 제안된 PD는 하나의 에지를 사용함으로써 전압리플을 줄여, 제안한 PD를 적용하여 설계한 CDR회로는 감소된 지터 특성을 보였다. CMOS 0.13um 공정을 사용하여 설계하였고 제안한 위상검출기를 포함하는 클럭데이터 복원회로는 모의실험결과 16.9mW 전력소비에 peak-peak 지터는 10.96ps, rms 지터는 0.89ps을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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