• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.192-197
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• 2004

본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.489-493
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• 2006

이 논문에서는 커널 에지 방식의 얼굴의 특징점을 추출하는 방법과 Adaboost를 이용한 얼굴의 특징점을 추출하는 방법에 대해서 비교 한다. 커널 에지를 이용한 방법은 10개의 커널을 이용하여 추출된 에지를 이용하여 얼굴의 특징점을 추출해 낸다. 커널의 개수를 줄여 사용한다면 실시간에 가능하고, 정확성을 높이기 위해서는 이미지의 전처리 단계에서 자극적인 효과를 준다면 정확성 또한 높아 질 것이다. 반면에 Adaboost를 이용한 방법은 각각의 특징점들을 오프라인 상에서 학습을 하고 온라인상에서 실시간으로 특징점을 추출하는 방법을 사용하였다. 각 각의 학습과정에 있어서 positive, negative 이미지를 더 많이 사용한다면 정확성이 더 높아질 것이다. 한 가지 주목할 만 한 점은 입과 같은 특징점을 추출하기 어려운 영역에서도 높은 정확성을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.488-490
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• 2017

본 논문에서는 장폐색 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Canny Edge Detector을 이용하여 X-ray 영상에서 객체들의 에지를 추출한다. 검출된 객체 에지들에서 장폐색의 영역이 형태학적으로 수평적으로 평평하다는 특징을 이용하기 위해서 Hough transform을 적용하여 수평적으로 평평한 영역을 가진 객체들을 추출하고, 추출된 객체들을 장폐색 영역으로 검출한다. 제안된 추출 방법을 25개의 장폐색 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법에서는 19개 대장 장폐색 영상에서는 모두 추출되었으나 6개의 소장 장폐색 영상에서는 추출에 실패하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.380-384
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• 2003

현재 정보의 가치가 높아짐에 따라 생체인식에 대한 연구가 많아지고 있다. 특히 지문에 대한 연구가 활발한데 기존의 융선을 이용한 특징점 추출이 아닌 지문에서 잡음이 적은 골선을 이용하고 에지 보존 평활화를 12방향각에 대해 적용함으로 보다 세밀한 에지 보존 평활화를 사용함으로 보다 정확한 특징점 추출의 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.74-84
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• 1988

본 논문에서는 에지검출 알고리즘을 이용하여 선형 영상에 대한 특징 추출기술을 논하였다. 에지 검출과정은 여러 개의 에지 마스크를 가지고 영상을 콘벌루션(convolution)함으로써 에지 크기와 방향을 결정하고, 이러한 에지 크기를 쓰레숄딩과 세선화하고, 간극(Gap)의 발생시 반복적으로 이 부분을 수정, 근접성(Proximity)과 방향성(orientation)에 기본을 두어 에지요소들을 연결(linking)하고, 선형근사화 시켰다. 이러한 것은 유사한 알고리즘을 연구하는 사람에게 도움이 될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.207-212
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• 2008

최근 공장 자동화가 보편화됨에 따라 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 Stereo Vision 장치를 이용하여 입력된 영상의 에지(Edge)를 추출하고, 추출된 에지를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 연구에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 판재와 원통을 기준으로 CCD 카메라 2대를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 그 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 제안하였다. 우선 에지를 추출하고 사용자의 선택에 따라 추출된 에지의 특징을 판별하여 판재와 원통을 구분하여 원하는 물체의 위치정보를 찾아낸다. 본 연구는 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.21-24
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• 2006

본 논문에서는 신장조직 영상에서 사구체 영역을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장 검사를 자동화하기 위한 첫 번째 단계이다. 그러나 사구체 영역을 단순한 2치화 방법으로 직접 추출함은 어려운 일이다. 이에 본 연구자들은 우선, 가우스 함수에 의한 원영상의 빛바랜 영상을 동적인 임계값으로 사용함으로써 원영상을 2치화한다. 다음으로, 획득한 영상으로부터 간단한 영상처리 기법에 의한 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역의 경계 에지를 판별함으로써 사구체 영역을 추출하였다. 이 방법은 다수의 샘플에 적용해서 유효성을 확인한 바 양호한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.310-312
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• 2006

본 논문에서는 신장조직 영상으로부터 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장 검사를 자동화하기 위한 첫 번째 단계이다. 그러나 사구체 영역을 단순한 2치화 방법으로 직접 추출함은 어려운 일이다. 이에 본 연구자들은 우선, 가우스 함수에 의한 원영상의 빛바랜 영상을 동적인 임계값으로 사용함으로써 원영상을 2치화 한다. 다음으로, 획득한 영상으로부터 간단한 영상처리 기법에 의한 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다 그 다음으로 사구체 영역의 경계 에지를 판별함으로써 사구체 영역을 추출하였다. 이 방법은 다수의 샘플에 적용해서 유효성을 확인한 바 양호한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.238-242
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• 2004

운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 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 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.579-586
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• 2002

영상의 에지정보를 이용한 내용기반 영상 검색 방법은 현재 MPEG-7(Moving Picture Experts Group) 에서 제안된 에지 서술자(edge descriptor)가 대표적인 방법이며, 이때 사용된 에지의 정보는 영상의 명암도에 따른 에지히스토그램을 이용하고 있다. 본 논문에서는 새로운 컬러 에지 추출 방법을 제시하고, 제안된 방법에 의해 컬러 에지히스토그램을 특징 값으로 하는 내용기반 영상검색 방법을 제시하였다. 아울러 제안된 방법에 기반하여 인터넷 쇼핑몰에서 사용되는 e-카탈로그 상품 영상 검색에 적용하였다. 성능평가를 위하여 기존 MPEG-7에서 제시된 에지히스토그램에 의한 영상검색 방법과 비교하여 보았으며 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 우수함을 입증할 수 있었다. 컬러에지의 추출은 컬러 영상의 R,G,B 채널의 각 성분의 벡터적 결합방법과 에지 맵의 벡터 노름(norm) 특성화를 통하여 이루어진다. 결과적으로 내용기반 영상 검색은 생성된 최종 에지모델이 갖는 에지의 방향성을 이용한 컬러 에지히스토그램을 통하여 수행된다.