본 논문에서는 컬러 영상에서 색상과 에지 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 실험 결과, 기존의 연구와 검출율을 비슷하면서도 턱의 위치를 검출함으로써 목 부분이 얼굴 영역에 포함되는 것을 방지할 수 있음을 볼 수 있다.
귀 영역 검출은 무구속 귀 인식 시스템에서 중요한 요소 중에 하나이다. 본 논문에서는 얼굴 측면 영상에서의 귀 영역 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모양정보와 색상정보를 활용하는 인간의 인식과정을 모방하여 만들었다. 먼저 획득된 영상에서 피부색을 이용하여 얼굴영역을 검출하고, 검출된 얼굴영역에서 에지정보를 이용하여 귀후보 영역을 검출한다. 그리고 실제 귀영역인지를 검증하기 위해서는 통계적 학습 이론에 근거한 SVM(Support Vector Machine)을 이용한다 제안된 방법은 조명이 안정적인 실내 환경에서 높은 검출율을 보였다.
차량검출은 교통량 관측(모니터링)을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동 중인 차량에 의해서 발생하는 환성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98(%)이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.
본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 우리는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단하고, 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 그리고 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
This paper describes an automatic measurement method for the in-line inspection of assembly tolerances of cathod ray electron guns. The method uses an optical microscope with a CCD camera as a probe. An automatic gap recognition algorthm with digital image processing and a new software autofocus algorithm based on using an optimal edge detector have been developed to improve the measuring accuracy. An inspection system has been proposed and practically implemented for in-line inspection to a real factory automation line. The inspection system consists of a gap inspection part and an eyelet. Total time consumed for inspecting all measuring items is about 10 seconds and the repeatability is below .+-. 5 .mu. m
본 논문에서는 영상의 명암도 분포도를 효과적으로 조정하기 위해 개선된 퍼지 스트레칭 기법을 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 스트레칭이 적용된 영상에서 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지영상에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집 크기에 대한 소속도와 중심과 흠집간의 거리에 대한 소속도를 구한 후에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집이 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM와 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확히 추출되고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.
In this paper, we propose a method of restoring blurred images by an edge-sensitive adaptive filter. The direction of the edge is estimated using the properties of 2-D block FFT. Reduction of blurring due to the added noise during image transfer and the focus of lens caused by shooting a fast moving object is very important. To remove this phenomenon effectively, we can use the edge information obtained by processing the blurred images. The proposed algorithm estimates both the existence and the direction of the edge. On the basis of the acquired edge direction information, we choose the appropriate edge-sensitive adaptive filter, which enables us to get better images than images obtained by methods not considering the direction of the edge. The performance of the proposed algorithm is shown in the simulation result.
The thesis proposed the Text Extraction Algorithm which is a text extraction algorithm which uses the Coiflet Wavelet, YCbCr Color model and the close curve edge feature of adaptive LoG Operator in order to complement the demerit of the existing research which is weak in complexity of background, variety of light and disordered line and similarity of text and background color. This thesis is simulated with natural images which include naturally text area regardless of size, resolution and slant and so on of image. And the proposed algorithm is confirmed to an excellent by compared with an existing extraction algorithm in same image.
2D/3D 입체영상의 변환을 위해 산업현장에서 아티스트가 경험적으로 양자화된 깊이 정보를 제작하고, 입력된 깊이 정보의 차이와 픽셀 간의 유사성을 이용하여 물체의 윤곽을 보존하는 한편, 실시간으로 평활화 과정을 수행하는 방법을 제안한다. 아티스트의 의도를 반영하기 위해 초기 입력한 깊이 정보를 바탕으로 적응적인 스무딩 파라미터를 할당함으로써 기존의 수작업을 반자동화하였다. 제안된 방법에서는 기존 방법의 평활화 단계에서 Domain Transformation 기법을 적용하고, 노이즈 제거 단계에서 양방향 필터를 적용하였다. 즉 산업 현장에서 문제점들을 해결하도록 알고리즘을 변형하여 기존 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 제작 방법과 비교하여 적은 양자화 단계로 동일한 성능을 내는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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