• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.136-139
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• 2012

본 논문에서는 에지 검출기를 이용하여 선택적 디인터레이싱 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 LA 방법, M-ELA 방법 그리고 DOI 방법을 기본 방법으로 사용하였다. 제안한 방법에서 크게 3단계로 나눠진다. 먼저 비월주사 영상을 M-ELA 방법을 이용하여 에지의 방향을 예측한 후, 잃어버린 화소 값을 보간한다. 여기서 더 정밀한 에지를 검출하기 위해 소벨 연산을 사용하여 에지 방향에 따라 LA 방법, M-ELA 방법 그리고 DOI 방법을 선택적으로 보간하는 디인터레이싱 방법을 제안한다. 다양한 실험 영상에 대해 객관적 및 주관적 평가를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 디인터레이싱 알고리즘보다 우수한 성능을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권3C호
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• pp.241-248
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• 2007

예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.813-821
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• 2020

최근 다양한 분야에서 사진, 동영상 등과 같이 비정형 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 중에서도 영상을 활용하는 연구들은 영상에 포함된 정보를 사용하기 위하여 많은 영상처리 기법들을 사용하고 있다. 에지 검출은 영상에서 정보를 추출하기 위해 많은 영상처리 응용 프로그램에서 사용되는 기본 도구이다. 그러나 잡음이 포함된 영상은 에지와 잡음이 모두 고주파 성분을 가지고 있기 때문에 에지 검출을 수행하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 잡음이 감소된 에지를 추출하는 방법으로 선형모형과 표준편차를 이용하였다. 화소 블록에 포함된 화소들의 표준편차와 선형모형의 적합으로 얻어진 잔차에 대한 표준편차의 차이로 에지를 검출하였다. 에지 검출의 결과는 영상처리 분야에서 대표적으로 사용되는 소벨 에지 검출기의 결과와 비교하였다. 잡음이 포함되지 않은 영상은 소벨 에지 검출 결과와 제안한 에지 검출의 결과가 유사하게 나타나고, 제안한 방법이 다양한 수준의 잡음이 추가된 영상에서 잡음에 의한 에지가 적게 나타나는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2259-2264
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• 2014

에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 방법들은 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 방법의 단점들을 개선하고 임펄스 잡음 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위하여, $3{\times}3$ 마스크를 사용하여 중심 화소를 기준으로 한 $5{\times}5$ 마스크 내의 요소들에 대해 잡음을 판단하며, 그 여부에 따라 비잡음일 경우 그대로 처리하고 잡음일 경우 각 요소들의 인접 화소를 이용하여 추정 마스크를 구하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2982-2988
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• 2014

에지 검출은 영상 분할, 영상 인식 등의 전처리 과정이며, 국내외에서 많은 관련 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 검출할 경우 에지를 우수하게 검출이 가능하나 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음의 영향에 의해 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문은 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 먼저 마스크의 중심 화소를 기준으로 상, 하, 좌, 우 방향으로 영역을 구분한다. 그리고 각 영역의 대표 화소값의 잡음 여부를 판단하여 그 결과에 따라 추정 마스크의 요소를 구한 후, 여기에 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권10B호
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• pp.1353-1359
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• 2001

본 논문에서는 위상획득과정과 동기과정에서 trade-off 현상을 향상시킨 듀얼 위상 주파수 검출기를 제안하여 차지펌프 PLL을 설계하였다. 듀얼 위상 주파수 검출기는 상승에지에서 동작하는 POSITIVE 위상 주파수 검출기와 하강에지에서 동작하는 NEGATIVE 위상 주파수 검출기로 구성되어 있다. 제안한 차지펌프는 전류뺄셈회로를 이용하여 전류 부정합을 감소시켰으며, reference spurs와 전압제어발진기의 변동을 감소시킬 수 있도록 구현하였다. 제안한 차지펌프 PLL은 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 사용하여 SPICE로 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 1.6~1.85GHz의 넓은 동기범위를 나타내었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.40-43
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• 2009

최근 모바일 영상기반 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 문자정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연이미지로부터 문자정보를 추출을 위한 전단계로 문자영역 검출이 필수적이다. 본 연구는 문자영역의 지역적 에지 및 연결요소 특징을 고려하여 조명 및 복잡한 배경에서도 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, RGB 컬러분포 패턴을 분석하여 컬러 양자화를 함으로서 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 문자후보 영역을 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 문자 후보 영역을 검출하고, 문자 후보 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 문자영역을 효과적으로 검출하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
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• pp.262-265
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• 2007

이미지 데이터베이스 시스템에서 이미지에 포함된 문자정보를 기반으로 검색어를 사용한다면 검색의 정확도 높일 수 있다. 이미지에서 문자정보를 추출을 위한 전단계로서 문자열 영역 검출이 필수적인 과제가 된다. 그러므로 본 논문에서는 문자의 크기와 문자열의 방향에 적응적인 문자-에지 맵을 이용한 문자열 영역 검출 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지로 레이블 이미지를 얻고, 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 배열문법으로 문자-에지 맵에 적응적으로 분석한다. 문자-에지 맵의 분석결과로서 문자열 후보 영역을 얻고, 문자열 영역의 구조적인 특징을 이용하여 문자열 후보 영역을 검증함으로서 최종적인 문자열 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 자연영상에서 기울어진 문자열과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자열 영역을 효과적으로 검출하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1329-1336
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• 2005

본 논문에서는 다양한 에지의 폭에 적합한 최적의 에지 검출 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 적용할 edge point에 대한 새로운 정의를 도입하고, 스케일링에 무관한 확장된 방향 미분을 얻기 위해 픽셀 공간에서의 방향 미분을 일반화한다. 또한, 2D 영상에 대하여 제안한 알고리듬을 적용한 에지 검출의 결과를 구하고 기존의 알고리듬에 의한 것과 비교 분석한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.135-140
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• 2014

디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 관련 소프트웨어 및 하드웨어에 대한 관심이 높아지고 있으며, 영상 처리는 물체 인식, 물체 검출, 지문 인식 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 에지 검출은 대부분의 영상 처리 기술 등의 전처리 과정으로 국내외에서 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 우수하게 검출이 가능하나 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음 제거 특성이 미흡하여, 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 마스크의 중심 화소를 축으로 하여 4개의 영역으로 나누고, 각 영역의 대표 화소값에 따라 추정 화소를 구하며, 추정된 마스크와 새로운 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.