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.
본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 적응적 평활화 필터를 이용한 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.
에지 시그널의 세기가 갖는 특징적인 성질로서, 에지를 가로질러 엄격하게 단조적인 세기 변화가 나타남을 설명하고 이를 바탕으로 하는 새로운 에지 검출 알고리듬을 제안한다. 스케일링에 무관하고 비국소적인 확장된 방향미분을 픽셀 공간에서 도입하여, 본 알고리듬이 에지 폭의 다양한 변화에 적응성을 가지며 최적의 에지 검출 알고리듬으로서 적절함을 설명한다. 본 알고리듬의 산업적 응용으로서, 시각적 검사에 대한 간단한 컴퓨터 비전 프로시저의 한 예를 살펴본다.
영상 분류는 내용기반 영상검색에서 부적절한 이미지를 효과적으로 걸러 낼 수 있게 하여 영상 검색의 성능을 향상 시키는데 큰 역할을 하게 된다. 따라서 최근 의미 있는 영상의 분류가 내용기반검색분야에서 중요한 과제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 에지 정보를 이용해서 객체 영상을 인공객체영상과 자연객체영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 직선형태의 에지를 많이 가지는 인공객체의 경우 에지 방향 히스토그램의 에너지가 자연객체에 비해 높은 값을 가지기 때문에 객체 분류에 유용한 정보로서 에지 정보를 활용하였다. 또한 에너지 값을 낮추는 원형의 에지가 인공객체영상에서 주로 발견되는 점을 이용하여, 제거에 의해 분류의 성능을 높이고자 하였다. 한편 가버 필터를 이용한 분류 결과에 비해 에지 정보를 이용한 분류가 성능 면에서 보다 나은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 이동 카메라를 이용하여 얻은 영상에서 이동 물체 자동 검출 알고리즘을 위한 배경 에지 생성을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 함께 강건한 파노라믹 배경 에지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘은 실제 영상 열에 적용하였다. 제안된 방법은 비디오 감시는 물론 침입자 검출과 같은 여러 감시 시스템에 성공적으로 이용될 수 있다.
영상 인식에 있어 에지는 중요한 부분을 차지하고 있으며, 에지 검출 방법에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 에지는 응용분야에 따라 검출 범위가 달라 정확한 에지 검출은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 이러한 해결해야할 문제 중 하나가 잡음이 존재하는 영상에서의 에지 검출이다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 기반으로 같은 구조 안에서 잡음을 제거하고 에지를 검출하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 두 단계로 이루어졌으며 첫 번째는 필터링 작업으로 3${\times}$3 마스크를 수직, 수평, 대각의 3방향으로 단순화하고 퍼지의 MIN-MAX 연산자를 이용하여 평균을 구한 뒤, 평균값을 적용하여 잡음이 존재하는 원 영상으로부터 잡음제거를 실행하고, 두 번째로 확장된 퍼지의 샤논 함수를 이용하여 에지 검출을 실행하였다.
에지는 영상에 포함된 물체의 크기, 방향, 위치 등을 쉽게 획득할 수 있는 특징 정보이며, 에지 검출은 물체 검출, 물체 인식 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하며, 고정 가중치 마스크를 적용하므로 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 기존의 에지 검출 방법들의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크 내의 평균 및 표준편차에 따라 가중치를 적용한 후 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 블록기반의 DCT를 사용하여 디코딩된 영상에서 발생되는 블록화현상을 효율적으로 제거하기 위한 실시간 후처리 기법을 제안한다. 영상의 에지를 최대한 보존하면서도 블록 현상을 효과적으로 제거하기 위하여 제안하는 알고리즘은 각 픽셀의 에지 검출을 통해 디블록킹 필터링 또는 방향성 필터링을 적용한다. 디블록킹 필터링을 적용할 픽셀이 다시 평탄한 영역에 속하는 지를 판별하고, 평탄한 영역에 속한 픽셀에 대해서 블록현상을 없애기 위하여 적응적 마스크를 이용한 가중치 평균 필터를 사용한다. 한편, 방향성 필터링이 적용되는 픽셀에는 계단 잡음을 없애고 원 영상의 에지를 보존하기 위하여 에지의 방향성을 고려한 적응적 방향성 필터가 사용된다. 본 논문의 실험결과를 통해 기존의 방법들보다 PSNR 뿐만 아니라 주관적인 화질에서도 제안하는 방법이 우수한 결과를 나타냄을 입증한다.
회화적 렌더링은 색상, 방향, 크기 그리고 모양 등 브러시 스트로크의 특징을 결정하는 파라미터들에 의해서 다양한 결과를 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서는 참조 데이터를 이용하여 소스 영상에 가장 적합한 브러시 스트로크 생성에 관한 방법을 제안하고자 한다. 색상은 실제로 화가들이 사용한 팔레트 색상을 생성하여 이용하였다. 팔레트를 생성하기 위하여 본 논문에서는 특정화가(특히, 고흐)의 작품에서 주로 사용된 색상을 참조하였으며 소스 영상에서 사용된 색상과 생성된 팔레트 색상을 비교하여 가장 비슷한 색상으로 색상을 변환하여 브러시 스트로크의 색상을 결정하였다. 방향은 반 고흐 스타일 같은 동적인 방향성을 가지는 브러시스트로크를 표현하기 위해 소스 영상의 에지방향을 참조 데이터로 사용하여 에지 주변의 브러시 스트로크의 방향을 보간하는 방법을 적용하였다. 크기는 그리고자 하는 대상의 크기에 따라 각 레이어 별로 폭이 큰 브러시에서 작은 브러시 순으로 결정하였다. 마지막으로, 모양은 소용돌이치는 듯한 반 고흐 스타일을 표현하기 위해 스플라인 곡선을 적용하였다. 이런 방법으로 만들어진 브러시 스트로크는 영영 분할된 각 레이어별로 적용하였으며 렌더링 후에 각 레이어를 합성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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