이 논문은 다양한 환경에서도 차선 검출이 가능하도록 하기 위해 각종 Edge detection algorithm을 이용하고 있다. Roberts 연산 후 이진화를 행함으로써 미세한 부분까지 예지를 얻고 있으며, 이것은 다시 영역을 분할 후 Hough transform을 행한다. 또한 기울기 및 주변 값을 이용하여 차선 인식률을 높이고 있다. 그리고, Hough transform의 단점인 시간이 오래 걸리는 단점을 해결하기 위해 이미지 크기를 축소하는 방법과 영역 분할과 같은 방법을 통해서 이를 해결하고자 한다.
본 논문은 고속으로 생산되는 제품의 영상을 캡쳐한 후 영상처리 기법 중 에지 추출 알고리즘을 응용하여 조명에 투과된 제품의 에지를 추출 및 필터링 하는 방법으로 결함 검출 시스템을 설계한다. 소형의 임베디드 기기에 패턴 매칭 영상처리 기법을 이용하여 결함을 검출하고 패턴의 비 매칭 정도를 기준점에 따라 정상 또는 불량 판정을 할 수 있는 어플리케이션을 개발하고 탑재하였고, 어플리케이션의 불량 판정 알고리즘으로는 NGC (Normalized GrayScale Corelation) 기법을 사용하였고 검출 판정 결과 적절한 판정값을 입력하는 것으로 기준 패턴과 형상이 다른 대상의 불량을 판정한다.
오래 전 부터 영상처리와 컴퓨터 비전은 많은 분야에 응용되고 발전 되어 왔다. 그러한 기술 중에 최근 각광 받고 있는 그래프 짓(Graph cut) 알고리즘은 에너지함수를 최소화 하는 가장 강력한 최적화 기법중 하나이다. 그리고 일반적으로 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지(edge) 검출기 등은 영상처리에서 영상상의 에지를 검출하기 위해 이미 널리 사용되고 발전되어 온 기술이다. 물체에서의 윤곽만 검출하기 위해서는 우리가 원하지 않는 영상 위의 에지도 검출되기 때문에 예지 검출기만으로는 물체의 윤곽만을 검출하는 것은 불가능하다. 우리는 물체의 윤곽만 검출하기를 원하기 때문에 그래프 컷과 에지 검출기의 알고리즘을 결합하면 이러한 문제를 해결 할 수 있다는 것을 제안한다. 이 논문에서는 그래프 컷 알고리즘과 에지 검출기에 관해 간략하게 기술하고 그 결과를 보일 것이다.
본 논문은 외산 HCS장비에서 획득한 세포 이미지를 기반으로 다기능 분석 소프트웨어 개발을 위한 기초 연구로서 세포의 외곽선 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 체인코드 알고리즘의 탐색 횟수를 줄여 ROI 검출 속도 및 전체 시스템의 성능을 높이고자 하였다. 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘을 C언어로 구현하여 실제 영상에 실험해 본 결과 정확한 세포의 ROI 검출뿐만 아니라 속도 향상의 효과를 확인하였다.
Electrical fire in residential, commercial, and industrial areas occupies 40 percent of overall fire accidents as of the year of 1994. The causes of most electrical fires were studied and, based on this investigation, the principle of the early detection or prediction of the electrical fires is developed. The basic principle is to early detect electrical arcs or sparks caused by faulty connections and insulation failures. the structure of the prediction system based on microcontroller technique is presented.
기존의 번호판 검출 기법들은 대부분 일정한 거리와 방향에서 촬영되어 번호판의 크기가 유사하고, 배경이 단순한 차량 전면 영상에 적용되는 한계를 가지고 있어서 번호판의 위치가 변하거나 조명 혹은 크기의 변화에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 기존 기법들의 문제점들을 극복하기 위하여 에지기반 영역확장 기법을 사용하는 번호판 검출기법을 제안한다. 1단계에서는 입력영상에서 예지영상을 얻고 번호판의 기하학적 특성을 갖는 에지 영역들을 검출하여 이들을 번호판 검색영역으로 정한다. 검색영역의 에지들을 기반으로 주변의 화소들을 색상을 기반으로 영역확장을 통해 분할하여 번호판의 기하학적 특성을 만족하는 영역들을 번호판 후보영역으로 정한다. 후보영역들은 자동차의 조명등과 같은 구조물과의 위상특성을 고려하여 최종결정한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 번호판의 문자가 검출되지 않는 경우에도 번호판 위치의 검출이 가능하고 특히 작은 크기의 번호판 검출에 유리하며, 크기와 상관없이 번호판을 검출할 수 있음을 실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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