본 논문에서는 수평식 입체영상카메라의 주시각 자동제어를 위한 고속, 고정밀 시차추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리듬은 수평식 입체영상 카메라의 초점과 주시각의 선형적 관계에 따라 사람의 눈에서와 같은 자연스럽고도 선명한 입체영상을 획득할 수 있도록 주시각 및 초점제어를 동시에 자동 제어하며, 입체영상에 포함되어 있는 평면 및 상하 불일치 영역을 최소화하기 위한 전처리 과정과 고속, 고정밀 시차추출을 위한 프로젝션 및 켑스트럼(Cepstrum) 필터링 과정이 포함되어 있다. 제안된 알고리듬은 수평식 입체카메라의 실시간 제어를 가능하게 하며 카메라 조작자의 초점 및 주시각 제어에 대한 부담을 줄여 준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.499-501
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2000
본 논문에서는 영역기반 검색환경을 제공하는 FRIP(Finding Region in the Pictures) 시스템을 소개한다. FRIP 시스템은 영역 기반 검색환경을 제공하기 위해서, 우선적으로 영상을 분할하고, 각 분할된 영역으로부터 색상, 질감, 크기, 모양, 위치 정보와 같은 최적의 특징 벡터들을 추출하여 색인화시킨다. 그런 뒤에, 사용자가 검색하고자 하는 영역과 검색 영상 수 k를 입력하면, 유사성 측정 식에 의해 가장 유사한 k만큼의 영상을 우선 순위 형태로 사용자에 보여주게 된다. 본 시스템에서는 영상을 분할하기 위해서 기본적인 RGB 색상계를 확장(Scaling 및 이동(Shifting) 알고리즘을 통해 영상의 대비 정도가 향상된 새로운 색상계로 변환시키고, 원형 필터를 설계하여, 영역 안에 포함된 의미 없는 작은 영역을 제거하도록 하였다. 그리고 이렇게 분할된 각 영역들로부터, 본 시스템에서 제안하는 모양 기술자인 MRS(Modified Radius-based Signature)를 포함하여 5가지의 최적의 특징 벡터들을 전처리 단계에서 데이터베이스에 색인으로 저장하고 유사성 측정을 위한 수치로 사용하였다.
본 논문에서는 협동적 제품 개발 환경에서 제품 설계 데이터와 제품 내의 객체 정보를 매칭하고 영상 기반에서 공학 데이터를 검색하기 위한 목적으로 영상 내의 객체의 각 영역을 분할 하고자 한다. 제품 설계시 생성 과정에서 CAD 툴 등으로부터 생성되는 영상은 객체 화소값의 차이가 적고 생산환경에 맞게 실시간으로 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 위와 같은 두 가지 사항을 해결하기 위해, 전처리 과정이 없이 객체 내의 각 부분 정보를 알 수 있는 에지 기반 라벨링(Edge_Based Labeling) 기법을 제안한다.
이 논문에서는 지문 인식을 위한 전처리 과정 중 개선된 이진 지문 영상을 얻기 위한 방법을 제안하였다. 흐릿하거나 블러링 된 256 그레이 레벨 원 지문 영상에 대하여 이진화 수행 시 명확한 융선과 골의 구조를 얻기 위해 고주파 강화 필터링을 적용하였다. 필터링 된 영상에 대하여 일정 블록으로 분할 한 후 각 블록에서 계산된 평균값을 임계값으로 하여 이진화를 수행하였고, 필터링을 적용하지 않았을 때 보다 융선과 골의 구조가 분명하고 융선 흐름이 유연한 이진 지문 영상을 획득할 수 있었다.
Lee Yu-Bu;Kim Kyeong Min;Cheon Gi-Jeong;Kim Myoung-Hee
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.703-705
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2005
본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.441-445
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2003
영상의 이진화(image binarization)는 문자 인식, 영상 분석 등의 전처리 과정으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 이진화는 임계치의 설정에 따라 작업 성능이 평가되며 대부분의 이진화 방법은 히스토그램을 사용하여 평균 밝기값이나 히스토그램의 골짜기(valley)를 임계치로 결정한다. 이와 같은 방법은 양봉의 특징을 보이지 않거나 특정 영상을 추출할 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그레이스케일 영상에서 밝기 값을 여러 구간으로 분해하여 구간 밝기값의 평균값을 구하고, 각 구간의 평균값 사이 공간을, 각 구간의 양극과의 거리 비율로 나누어서 계산된 값을 임계치로 설정한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.
영상 분석을 통한 특징 추출은 객체의 인식이나 매칭, 인덱싱 등을 위해 수반되는 준비 단계로서 분야별로 다양한 방식을 통해 수행되어 왔다. 특히, 피부 영상 분석에 있어 주목할 만한 이슈는 피부의 노화 정도를 측정하는 것이다. 피부의 거칠기는 피부의 상태와 노화를 판단하는 중요한 근거의 하나이다. 본 논문에서는 피부 나이를 측정하기 위해 피부 현미경 영상에서 피부 거칠기를 평가하는 방법을 제안한다. 이를 위해 피부 현미경으로 촬영된 이미지에 이진화 및 질감 대비 향상, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 수행하고, Watershed 알고리즘과 외곽선 검출을 통해, 피부를 구성하는 셀들의 영역 정보를 획득한다. 이를 바탕으로 피부 거침의 변화량을 계산하여 거칠기를 정의한다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 다양한 연령대의 피험자로부터 피부 현미경 영상을 확보하고 실험을 통해 피부 거칠기 특징이 피험자의 연령대와 상관관계가 있음을 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.207-208
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2018
기술의 발달로 인해 휴대폰카메라와 간단한 광학 장치를 통해 나노 단위의 유해물질 영상을 획득할 수 있게 되었지만, 휴대폰카메라의 한계로 영상 전역에 원치 않는 잡음이 발생하여 유해물질 농도 검출의 정확도는 좋지 않다. 또한 기존의 관심영역 검출 알고리즘은 검출하고자 하는 대상의 형태학적 특성을 이용한 상관성 비교를 사용하는데, 처리 시간이 길어 휴대폰 어플리케이션에 적합하지 않다. 이에 착안하여, 본 논문에서는 실용화를 목적으로 영상처리를 기반으로 한 유해물질 영역 검출의 고속화 알고리즘을 제안한다. 영상보간 및 잡음제거의 전처리를 진행한 영상에 휴리스틱 관심 대상 검출 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 관심영역 검출 알고리즘과 대비 검출 시간은 약 70% 감소하였으며 검출 정확도는 증가하였다.
환경, 해양, 지질자원, 기상 기후 등 다양한 분야에서 연구목적으로 인공위성에 의해 관측된 위성영상을 활용하고 있다. 인공위성으로부터 수신된 영상데이터는 많은 왜곡을 포함하고 있으므로, 이를 이용하여 신뢰할 수 있는 분석을 하기 위해서는 영상데이터에 대한 보정 작업이 선행되어야 한다. 하지만 대부분의 전처리 작업이 단일노드/단일코어를 이용하고 있기 때문에 많은 연구자들이 불편함을 가지고 있다. 본 논문은 단일노드/단일코어 상에서 수행되는 위성영상 처리 방식을 다중노드/다중코어를 이용하는 분산 처리 방안을 제안한다. 7개의 작업 실행 노드를 이용하여 실험한 결과에서, 분산 기반의 처리 성능이 단일노드/단일코어에서 수행된 처리 성능보다 최고 560.65% 향상되었음을 보여주었다.
본 논문에서는 컴퓨터 비젼에서 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 방법을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상에서 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 실시간성이 가능한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였으며, 실시간처리에 문제가 없는 초당 91.34프레임의 빠른 처리속도를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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