• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.632-635
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• 1988

이 논문에서는 필기체 한글 인식에 있어서 입력된 기본자소를 window를 이용한 윤곽선 추적과 삼각분할에 의한 이분점 추출에 의해 각 기본자소가 갖고있는 특징성분을 찾아내고 그 특징성분에 의해 문자의 골격을 추출하여 인식하는 방법을 제안하였다. 윤곽선 추적시 window를 이용함으로 간단한 잡음제거와 추적속도를 증가 시켰으며 삼각분할에 의한 이분점 추출방법을 사용함으로 단순한 윤곽선 추적에 의해 특징성분을 추출하는 방법보다 문자의 특징성분을 정확하게 추출할 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.723-726
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• 2001

본 논문은 흑백 영문 명함 영상에서 개별 문자 추출에 관한 연구이다. 20개의 원본 명함 영상을 3배로 축소하고, 가로 세로 스미어링 기법을 이용하여 문자간의 여백을 제거하여, 문자 영역의 추출을 용이하게 하였다. 그리고, 윤곽선 추적 기법을 이용하여 문자열과 개별 문자를 추출하였다. 실험결과에서는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 명함의 개별 문자 추출이 효과적인 것을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.157-159
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• 2009

본 논문에서는 세라믹을 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 자동으로 확인하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선의 방향 정보를 $9{\times}9$ 마스크에 적용하여 영역을 분류한다. 그리고 분류된 각 영역을 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상을 보정하고, 4 방향 윤곽선 알고리즘을 적용하여 객체를 추출한다. 그리고 추출된 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 손상된 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 비파괴검사를 통하여 얻어진 영상을 대상으로 실험한 결과, 손상된 영역을 비교적 정확히 검출되는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.337-340
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• 2000

비디오객체 추출 기법은 MPEG-4 및 MPEG-7의 응용을 목표로 최근 활발하게 연구되고 있다. 이들 연구는 객체 추출의 전체적인 구조와 정확한 윤곽선 검출 알고리즘의 개발에 초점을 맞추고 있으며 제한적인 조건하에서 만족할 만한 성능을 내고 있다 그러나, 카메라 움직임, 객체의 빠른 움직임, 비강체 운동 등 보다 일반적인 상황에서는 객체 추출의 안정성이 떨어진다. 본 논문에서는 객체 추출의 안정성을 높이기 위해 칼라, 움직임 정보 등의 특징정보(feature)가 균일한 영역으로 사전분할하고, 분할된 균일영역을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 추적된 균일 영역간의 경계는 각 영역의 통계적 분포와 영역경계의 윤곽선으로 정의된 에너지를 레벨셑 방법으로 최소화함으로 조정된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.460-463
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• 2003

본 논문은 프리미티브 모델을 바탕으로 윤곽선 추출하여 효율적으로 홀 채워서 결과 영상의 질과 속도를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 입력 영상에서 뷰의 위치와 방향이 바뀌어 홀이 발생하면 그 홀을 동일 프리미티브의 윤곽선을 이용하여 프리미티브 내의 영상 정보만을 이용하므로 이질감이 작고 홀 주위의 모든 점들의 영상 정보를 이용하여 결과 영상의 질을 향상 시켰다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.17-24
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• 2003

본 논문에서는 주어진 경로를 따라 이동하는 관측점으로부터 다면체 모델의 윤곽선을 계산하기 위한 최적 알고리즘 (optimal algorithm)으로서 점증적 갱신 알고리즘 (incremental update algorithm)을 제안한다. 전처리 과정에서는, 윤곽선을 계산할 프레임(frame)의 갯수가 f라 할 때 각 프레임 j, 0 $\leq$ j < f,에 대해 그 전 프레임 j - 1 에서 이미 구한 윤곽선에 추가되거나 제거되어야 할 에지의 리스트를 계산한다. 이것은 모델의 각 에지가 윤곽선에 포함되기 시작하는 프레임과 윤곽선으로부터 제거되는 프레임의 범위를 계산함으로써 수행된다. 점증적 갱신 알고리즘은 전처리 과정에서 구성한 에지 리스트를 이용하여 f 프레임의 윤곽선을 효율적이고 안정적으로 추출할 수 있으며, 각 프레임마다 전 프레임의 윤곽선 에지 리스트와 여기에 추가 또는 제거되어야 할 에지의 리스트만을 검색하므로 시간 복잡도(time complexity)의 측면에서 최적 알고리즘이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.179-182
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• 2010

본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.101-109
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• 2014

임의의 물체 영상에서 정확한 윤곽선을 찾아내는 것은 영상 처리 관련 시스템을 구축하는데 있어 필수적인 요소이다. 특히, 자동화된 생산 공정에서 생산품의 검사를 위한 비전시스템을 구축하다면 직선, 원 등의 정형화된 모형에 대한 윤곽선의 검출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 원형(prototype) 에너지를 추가하여 개선된 윤곽선 추출 알고리즘으로 원형적응 동적윤곽선 모델, p-Snake를 제안한다. 제안 방법은 원형분석을 위하여 물체 영상에 소벨 연산을 수행한 후, 기존 스네이크 알고리즘을 적용하여 초기 윤곽선을 찾는다. 이후 초기 윤곽선 정보에 근거하여 직선, 원 등의 원형(prototype)을 분석하고, 원형 에너지를 정의하여 기존의 스네이크 함수에 추가적인 에너지 항목으로 사용함으로써 물체의 최종 윤곽선을 검출하였다. 산업현장의 배경을 가정한 환경에서 취득된 340장의 영상에 대하여 실험한 결과, 잡음이나 조명 등의 이유로 물체와 배경의 구분이 선명하지 않거나 영상에서 에지가 충분히 존재하지 않는 경우에도 윤곽선을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 원형(prototype)과 얼마나 일치하는 가를 나타내는 척도인 유사도의 경우, 제안한 p-ACM으로 추출한 윤곽선의 원형 유사도가 ACM의 처리 결과에 비해 9.85%가량 우수한 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권1호
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• pp.49-60
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• 2002

본 논문에서는 물체의 모양에 대한 개략적인 정보가 주어질 때, 그 물체의 윤곽선을 획득하는 알고리즘을 제안한다. 이 기법은 주어진 모델을 확률적으로 이용하여, 결과 윤곽선의 모양이 모델의 모양과 비슷하도록 유도하며, 윤곽선 분할 과정에서 밝기의 변화량 뿐만 아니라 밝기 변화의 방향까지 고려하여 저화질 영상에도 적용될 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘은 다음 두 단계의 영역 분할 기법으로 구성된다. 첫 번째 근사적 영역 분할 단계에서는 밝기 변화의 방향을 고려하여 에지와, 모델들을 근거로 확률적 모델링에 의해 산출된 윤곽선이 될 확률을 이용하여 물체의 근사적인 윤곽선을 획득한다. 두 번째 세부적 영역 분할 과정에서는 제안한 씨앗점 추출 및 에지 연결(seed-point extraction and edge linking) 알고리즘을 이용하여, 근사적 윤곽선을 중심으로 윤곽 후보점을 검출하고 이들을 물체의 윤곽선을 따르도록 적절히 연결하여 최종적으로 세밀한 물체 윤곽선을 획득한다. 실험 결과에서는 제안한 기법이 영상의 배경 혹은 물체 내부의 복잡함과 잡음에 강인하며, 적외선 영상과 같은 저화질의 영상에도 적용될 수 있음을 보인다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권5호
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• pp.56-62
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• 2000

본 논문에서는 심장 MRI 영상에서 혈류 윤곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 기존 snake 보다 포획 범위가 넓은 GVF(gradient vector flow) snake를 사용하고, 심장 MRI의 에지 영상에서 GVF 계(field)가 영인 영역의 외곽을 따라 초기점들을 자동 발생시킴으로써, 전문가의 수작업 초기화에 의존하던 기존 방법과는 달리, 유두근으로 인한 요면을 갖는 혈류 윤곽선까지도 자동으로 추출할 수 있도록 하였다. 유두근 돌출로 인한 요면을 가지거나 잡영이 섞여있는 실제 심장 MRI들에 대해 실험하여 혈류 윤곽선을 효과적으로 자동 추출할 수 있음을 확인하였다.