• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.850-852
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• 2005

차량을 포함하는 임의의 영상에서 번호판 추출은 다양한 조명조건 및 배경, 촬영 각도, 번호판 종류 등의 요인으로 인해 고도의 영상처리 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 실제 환경에서 발생할 수 있는 이러한 요인들에 대해 강건한 번호판 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력영상의 RGB 성분들을 색상성분과 영암성분으로 분리할 수 있는 칼라모델 HSI로 변환하고 H(hue)와 S(saturation)성분을 이용하여 번호판의 배경색상을 고려한 칼라 퍼지지도를 구성한다. 또한, I(intensity)성분을 이용하여 에지밀도를 추출하고 에지밀도 지도에 기반한 영역분리 퍼지지도를 생성한다. 마지막으로, 후보영역 탐색을 위해 칼라 퍼지지도와 영역분리 퍼지지도를 결합하고, 연결성분 해석(Connected Component Analysis)을 통해 ROI(Region Of Interest)를 추출한다. 제안하는 방법의 유효성 검증을 위해 조명 및 촬영 각도에 제한을 거의 두지 않고 촬영된 차량 영상 410장을 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과에서는 $97.1\%$의 효과적인 추출 성공률을 볼 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.3 s.106
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• pp.315-322
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• 2006

Ant Colony System(ACS) is easily applicable to the traveling salesman problem(TSP) and it has demonstrated good performance on TSP. Recently, ACS has been emerged as the useful tool for the pattern recognition, feature extraction, and edge detection. The edge detection is wifely utilized in the area of document analysis, character recognition, and face recognition. However, the conventional operator-based edge detection approaches require additional postprocessing steps for the application. In the present study, in order to overcome this shortcoming, we have proposed the new ACS-based edge detection algorithm. The experimental results indicate that this proposed algorithm has the excellent performance in terms of robustness and flexibility.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.11
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• pp.75-82
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• 2010

The paper proposed CBIRS/EFI with contents based search technique using edge feature information of the object from image information of the object which is uncertain. In order to search specially efficiently case of partial image information of the object, we used the search technique which extracts outline information and color information in feature information of object. In order to experiment this, we extracted side edge feature information of the vehicle for feature information of the object after capture the car image of the underground garage. This is the system which applies a contents base search by the result which analyzes the image which extracts a feature, an original image to search and a last similar measurement result. This system compared in FE-CBIRS systems which are an existing feature extraction contents base image retrieval system and the function which improves the accuracy and an effectiveness of search rate was complemented. The performance appraisal of CBIRS/EFI systems applied edge extraction feature information and color information of the cars. And we compared a color feature search time, a shape characteristic search time and a search rate from the process which searches area feature information. We extracted the case 91.84% of car edge feature extraction rate. And a average search time of CBIRS/EFI is showing a difference of average 0.4-0.9 seconds than FE-CBIRS from vehicle. color search time, shape characteristic search time and similar search time. So, it was proven with the fact that is excellent.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.342-345
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• 2002

차량 번호판 인식에 대한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 기존 연구들의 문제점은 번호판 영역의 밝기 변화 둥에 영향을 많이 받았으며 그로 인하여 번호판 영역 추출률에 영향을 미치는 것은 물론 문자 인식에서도 많은 문제점들이 존재하였다. 따라서 본 연구에서는 색상 정보를 이용하여 밝기를 보정한 후 마스크 적용을 통한 수평ㆍ수직 에지 검출과 형태학적 정보를 이용하여 번호판을 추출하고 변형된 특징 매칭을 이용하여 문자를 인식함으로써 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.370-372
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• 2006

본 논문에서 제안하는 방법은 영상에서 중심 객체를 추출하기 위해 에지와 색상 정보에서 추출한 특집 지도와 배경의 영향을 줄이기 위친 창조 지도(reference map)를 제안한 것이 특징이다. 특징 지도는 다른 영역과 현저하게 구분되는 영역을 검출하기 위해서 영상의 특징 값(feature)들을 이용해서 구성한 영상이라고 할 수 있다. 그리고 창조 지도는 배경의 영향을 최소화하면서, 객체가 존재할 확률이 높은 부분을 나타내는 지도이다. 제안하는 방법은 밝기 차 정보를 가지고 있는 에지와 YCbCr 컬러모델과 HSV 컬러모델의 색상 성분을 특징 값으로 사용한다. 이들 특징 값을 이용해서 특징 지도를 구성하는 방법으로 영상 내 색상 차에 의해서 나타나는 경계부분을 구하는 방법을 사용한다. 이 방법을 사용하여 에지 지도와 두 개의 색상 지도의 3가지 특징 지도를 생성한다. 다음으로, 영상 배경의 영향을 줄이기 위해 참조 지도를 구한다. 구해진 참조 지도와 특징 지도들을 이용해서 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결함 지도로부터 다각형의 객체 후보 영역을 구하고, 객체 후보 영역에 영상분할을 적용하여 중심 객체를 추출한다. 실험에 사용된 영상들은 Corel DB를 사용하였으며, 실험결과로써 precision은 84.3%, recall은 81.3%의 성능을 보인다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.2
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• pp.41-46
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• 2021

The method of the edge detection algorithm based on grayscale mathematical morphology has the advantage that image noise can be removed and processed in parallel, and the operation speed is fast. However, the method of detecting the edge of an image using a single structural scale element may be affected by image information. The characteristics of grayscale morphology may be limited to the edge information result of the operation result by repeatedly performing expansion, erosion, opening, and containment operations by repeating structural elements. In this paper, we propose an edge detection algorithm that applies a structural element with strong directionality to noise and then applies weighted entropy to each pixel information in the element. The result of applying the multi-scale structural element applied to the image and the result of applying the directional weighted entropy were compared and analyzed, and the simulation result showed that the proposed algorithm is superior in edge detection.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.2
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• pp.11-23
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• 2011

In this paper, an accurate and fully automatic video object segmentation method is proposed for video conferencing systems in which the real-time performance is required. The proposed method consists of two steps: 1) accurate object extraction on the initial frame, 2) real-time object extraction from the next frame using the result of the first step. Object extraction on the initial frame starts with generating a cumulative edge map obtained from frame differences in the beginning. This is because we can estimate the initial shape of the foreground object from the cumulative motion. This estimated shape is used to assign the seeds for both object and background, which are needed for Graph-Cut segmentation. Once the foreground object is extracted by Graph-Cut segmentation, real-time object extraction is conducted using the extracted object and the double edge map obtained from the difference between two successive frames. Experimental results show that the proposed method is suitable for real-time processing even in VGA resolution videos contrary to previous methods, being a useful tool for immersive video conferencing systems.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.10 no.2
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• pp.163-169
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• 2011

This paper introduces a method about water line detection using SAR image. The method includes pre-processing of the SAR image with the threshold of the histogram to recognize the boundary between the water and the landmass area. Finally we applied the image differentiation to detect the water line in the SAR image. The TerraSAR-X and the Cosmo-SkyMed images, which are the high spatial resolution X-band SAR data, are used for the evaluation of our algorithm. The accuracy is verified over the stream line in urban area with the result from the Cosmo-SkyMed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.85-88
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• 2006

본 논문에서는 강의 영상에 포함되어 있는 텍스트 정보를 바탕으로 학습에 의미 있는 영역을 추출한다. 실시간으로 입력되는 컬러 영상에서 Canny 연산자를 이용하여 에지 정보를 구하고, 모폴로지 연산(Morphological Operation)과 연결 성분(Connected Component)을 통해 후보 영역을 검색한다. 그리고 검색된 후보 영역내의 색 정보 분석을 통해서 의미 있는 학습 영역을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 학습에 의미 있는 영역을 추출한 결과, 비교적 단순한 강의 영상과 복잡한 강의 영상 모두에서 정확한 학습 영역의 추출이 가능함을 알 수 있고, 학습에 의미 있는 정보만을 구성함으로써 적은 용량으로 최적화된 강의 영상을 제공할 수 있음을 확인할 수 있다.