The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.7
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pp.1696-1705
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1996
The theory of stack filtering, which is a generalization of median filtering, is used to the detection of intensity edges in noisey images. The proposed approach, called the Difference of Estimates(DoE) approach, is a new formulation of a morphological scheme which has been very sensitive to impulse noise. In this approach, stack filters are applied to a noisy image to obtain local estimates of the dilated and eroded versions of the noise-free image. Thresholding the difference between these two estimates yields the binary edge map. We find that this approach yields results comparable to those obtained with the Canny operator for images with additive Gaussian noise, burt works much better when the noise is impulsive.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.4
s.310
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pp.58-66
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2006
In this paper, we apply DCM(Dilation of Color and Motion information) mask and Active Contour Models(Snakes) to extract facial outline in moving pictures with complex background. First, we propose DCM mask which is made by applying morphology dilation and AND operation to combine facial color and motion information, and use this mask to detect facial region without complex background and to remove noise in image energy. Also, initial curves are automatically set according to rotational degree estimated with geometric ratio of facial elements to overcome the demerit of Active Contour Models which is sensitive to initial curves. And edge intensity and brightness are both used as image energy of snakes to extract contour at parts with weak edges. For experiments, we acquired total 480 frames with various head-poses of sixteen persons with both eyes shown by taking pictures in inner space and also by capturing broadcasting images. As a result, it showed that more elaborate facial contour is extracted at average processing time of 0.28 seconds when using interpolated initial curves according to facial rotation degree and using combined image energy of edge intensity and brightness.
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.
They are well-known geometric properties of a circle that the perpendicular bisector of a chord passes through the center of a circle, and the intersection of the perpendicular bisectors of any two chords is its center. This paper is related to a fast pupil detection method capable of detecting the center and the radius of a pupil using these geometric properties at high speed when detecting the pupil region for iris segmentation. The proposed method is characterized as rapidly detecting the center and the radius of the pupil, extracting the candidate points of the circle in human eye images using morphological operations, and finding two chords using four points on the circular edge, and taking the intersection of the perpendicular bisectors of these two chords for its center. The proposed method can not only detect the center and the radius of a pupil rapidly but also find partially occluded pupils in human eye images.
In the field of image processing, a method of detecting and counting passengers as moving objects when getting on and off the bus has been studied. Among these technologies, one of the artificial intelligence techniques, the deep learning technique is used. As another method, a method of detecting an object using a stereo vision camera is also used. However, these techniques require expensive hardware equipment because of the computational complexity of used to detect objects. However, most video equipments have a significant decrease in computational processing power, and thus, in order to detect passengers on the bus, there is a need for an image processing technology suitable for various equipment using a relatively low computational technique. Therefore, in this paper, we propose a technique that can efficiently obtain the number of passengers on the bus by detecting the contour of the object through the background subtraction suitable for low-cost equipment. Experiments have shown that passengers were counted with approximately 70% accuracy on lower-end machines than those equipped with stereo vision camera.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.193-195
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2010
본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서 감마상관 변환과 $7{\times}7$ 소벨 마스크와 $13{\times}13$ 소벨 마스크를 각각 적용하여 윤곽선을 추출한다. 추출된 윤곽선 영역을 평활화와 평균 이진화 기법을 적용하여 영상을 보정한다. 보정된 영상에서 침식 연산과 팽창 연산을 이용하여 잡음을 제거한 후, 라벨링 기법을 적용하여 항공 갑판의 결함 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 항공 갑판 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 항공 갑판에서 결함을 추출하는데 효과적인 것을 확인하였다.
Kim, Seok-Ho;Kim, Jae-Min;Cho, Seoung-Won;Lee, Ki-Sung;Chung, Sun-Tae
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.418-420
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2008
얼굴 윤곽선 검출을 위해 그동안 많은 알고리즘이 연구되었다. 그리고 최근에 기존 Active Appearance Model(AAM)에 비해 성능이 개선된 Boosted Appearance Model (BAM)가 Liu에 의해제안되었다. BAM에서는 매 반복 단계마다 Steepest Descent 영상을 구해야 하는데 입력영상의 워핑을 해야 하므로 이것은 계산량이 많다. 본 논문은 BAM을 사용하면서 매번 계산되어야 하는 입력 영상의 워핑을 대신해 템플릿이 워핑함으로써 계산 시간을 줄일 수 있는 방법을 제시한다. 템플릿은 약한 분류기에 사용되는 Haar-like feature들로 이것은 입력 영상에 비해 크기가 매우 작으므로 제안된 방법을 사용하면 Steepest Descent 영상을 구하는데 필요한 워핑 속도를 줄일 수 있다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.3
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pp.329-333
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1998
본 논문에서는, LSI 적층 기술을 이용한 실시간 처리 마이크로 비젼의 개발을 소개하고 있다. 새롭게 개발된 LSI 적층기술을 이용하여, 영상신호의 증폭, 변환, 연산처리등의 기본기능을 가지는 다수의 LSI 웨이퍼를 적층한다. 각 층간의 고밀도 수직배선을 통하여 대량의 영상정보를 동시에 전달하므로써, 대규모 동시 병렬처리를 가능하게 하며, 다수의 층에 걸쳐 파이프 라인 처리가 이루어진다. VLSI 설계시스템을 이용하여, 윤곽 검출기능을 가지는 테스트 칩을 설계(2 .mu.m CMOS design rule)하고, 시뮬레이션을 통하여 양호한 동작(처리시간 10 .mu.s)을 확인하고 있다. 시험제작을 위해서는, 새롭게 개발된 LSI 적층기술이 이용된다. 영상처리의 기본회로가 실려있는 웨이퍼의 기반을 30 .mu.m 의 두께까지 연마하고, 개발된 웨이퍼 aligner를 이용하여 수직배선이 형성된 상하 두 개의 웨이퍼를 미세조정하면서 접착한다. 이상의 제작과정을 반복하여 두께 1mm이하의 인공망막과 같은 마이크로 비젼을 제작한다.
인터넷 시대에 접어들면서 웹 카메라를 이용한 보안 시스템의 개발이 활발하다 원격지에 설치된 카메라가 보내준 영상을 통하여 현재의 상황을 파악할 수 있으며 적절한 조치를 웹을 통해 취할 수 있다. 본 논문에서는 카메라로부터 입력되어지는 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 움직임 검출하는 방법을 제안한다. 또한 배경영상은 시간에 따라 변화하기 때문에 변화된 시점부터 배경이미지 픽셀을 교체 해준다. 카메라에서 받아오는 영상을 배경영상과 입력영상으로 구분 한 다음 두 영상의 차를 구하여 영상의 변화점을 찾는다. 픽셀 검사는 모든 픽셀을 연산에 참여하는 방식을 탈피하여 일정한 간격을 두고 이미지의 픽셀을 검색하여 효율적인 객체의 윤곽점을 추출한다.
컴퓨터 비전에서 다수의 보행자 궤적을 생성하는 문제는 여전히 어려운 문제이다. 전경에서 추출된 보행자 윤곽은 음영과 밝기 등의 문제로 윤곽이 명확하지 않고, 보행자들이 서로 다른 방향으로 움직이며 상호작용을 한다. 이로 인해 보행자를 식별하고 궤적을 생성하기에는 다소 어려움이 있다. 우리는 의사결정 트리를 사용하여 보행자 영역의 병합과 분할 상황을 개별 분리된 보행자로 검출한다. 검출된 개별 보행자는 점 대응 알고리즘으로 각 보행자의 궤적을 생성한다. 우리는 수정된 $A^*$ 검색 알고리즘으로 새로운 휴리스틱 점 대응 알고리즘을 소개한다. 우리의 실험은 PETS2010 데이터 세트로 구현되고 실험했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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