• Title/Summary/Keyword: 윤곽 검출

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Enhanced Detection of Flaws by using Non-Destructive Testing of Air Deck (항공 갑판의 비파괴 검사를 이용한 개선된 결함 검출)

  • Hong, Dong-Jin;Chae, Byung-Joo;Cho, Jae-Hyun;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2011.10a
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    • pp.168-170
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    • 2011
  • 본 논문에서는 항공 갑판의 비파괴 검사 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 검출하는 기존의 방법보다 결함 검출의 정확도를 개선한 방법을 제안한다. 제안된 결함 검출 방법은 결함의 윤곽선을 추출하기 위하여 라플라시안 필터링 기법을 적용하여 윤곽선을 추출한다. 라플라시안 필터링 기법을 적용하여 윤곽선을 추출할 경우에는 결함 이외의 다른 객체들의 윤곽선도 검출된다. 따라서 본 논문에서는 이진화 기법과 팽창 연산을 적용하여 결함의 후보 객체들을 연결한다. 그리고 Grassfire 라벨링 기법을 적용하여 잡음을 제거하고 팽창 연산과 침식 연산을 이용하여 결함 후보 영역의 크기를 조정한다. 크기가 조정된 결함 후보 영역을 기반으로 원 영상에서 결함 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역에서 결함 영역을 추출하기 위해 결함 후보 영역의 명암 대비를 증가시키고 결함 후보 영역의 주변 정보를 이용하여 이진화한다. 이진화 된 영역에서 Grassfire 라벨링 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 결함 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 항공갑판의 결함을 추출한 결과, 기존의 방법보다 항공 갑판의 결함을 추출하는데 효과적인 것을 확인하였다.

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A Fine Dust Measurement Technique using K-means and Sobel-mask Edge Detection Method (K-means와 Sobel-mask 윤곽선 검출 기법을 이용한 미세먼지 측정 방법)

  • Lee, Won-Hyeung;Seo, Ju-Wan;Kim, Ki-Yeon;Lin, Chi-Ho
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.22 no.2
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    • pp.97-101
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    • 2022
  • In this paper, we propose a method of measuring Fine dust in images using K-means and Sobel-mask based edge detection techniques using CCTV. The proposed algorithm collects images using a CCTV camera and designates an image range through a region of interest. When clustering is completed by applying the K-means algorithm, outline is detected through Sobel-mask, edge strength is measured, and the concentration of fine dust is determined based on the measured data. The proposed method extracts the contour of the mountain range using the characteristics of Sobel-mask, which has an advantage in diagonal measurement, and shows the difference in detection according to the concentration of fine dust as an experimental result.

Difference Edge Acquisition for B-spline Active Contour-Based Face Detection (B-스플라인 능동적 윤곽 기반 얼굴 검출을 위한 차 에지 영상 획득)

  • Kim, Ga-Hyun;Jung, Ho-Gi;Suhr, Jae-Kyu;Kim, Jai-Hie
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.47 no.6
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    • pp.19-27
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    • 2010
  • This paper proposes a method for enhancing detection performance and reducing computational cost when detecting a human face by applying B-spline active contour to the frame difference of consecutive images. Firstly, the method estimates amount of user's motion using kurtosis. If the kurtosis is smaller than a pre-defined threshold, it is considered that the amount of user's motion is insufficient and thus the contour fitting is not applied. Otherwise, the contour fitting is applied by exploiting the fact that the amount of motion is sufficient. Secondly, for the contour fitting, difference edges are detected by combining the distance transformation of the binarized frame difference and the edges of current frame. Lastly, the face is located by assigning the contour fitting process to the detected difference edges. Kurtosis-based motion amount estimation can reduce a computational cost and stabilize the results of the contour fitting. In addition, distance transformation-based difference edge detection can enhance the problems of contour lag and discontinuous difference edges. Experimental results confirm that the proposed method can reduce the face localization error caused by the contour lag and discontinuity of edges, and decrease the computational cost by omitting approximately 39% of the contour fitting.

Design and Implementation of Eye-Gaze Estimation Algorithm based on Extraction of Eye Contour and Pupil Region (눈 윤곽선과 눈동자 영역 추출 기반 시선 추정 알고리즘의 설계 및 구현)

  • Yum, Hyosub;Hong, Min;Choi, Yoo-Joo
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.17 no.2
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    • pp.107-113
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    • 2014
  • In this study, we design and implement an eye-gaze estimation system based on the extraction of eye contour and pupil region. In order to effectively extract the contour of the eye and region of pupil, the face candidate regions were extracted first. For the detection of face, YCbCr value range for normal Asian face color was defined by the pre-study of the Asian face images. The biggest skin color region was defined as a face candidate region and the eye regions were extracted by applying the contour and color feature analysis method to the upper 50% region of the face candidate region. The detected eye region was divided into three segments and the pupil pixels in each pupil segment were counted. The eye-gaze was determined into one of three directions, that is, left, center, and right, by the number of pupil pixels in three segments. In the experiments using 5,616 images of 20 test subjects, the eye-gaze was estimated with about 91 percent accuracy.

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Fault Detection of Ceramic Imaging using Mininimum Filter (최소값 필터를 이용한 세라믹 영상에서의 결함 영역 검출)

  • Lee, Min-Jung;Nam, Ji-Hyo;Oh, Heung-Min;Kim, Kwang Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.511-513
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    • 2016
  • 본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

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Design and Fabrication of $8{\times}8$ Foveated CMOS Retina Chip for Edge Detection (물체의 윤곽검출을 위한 $8{\times}8$ 방사형 CMOS 시각칩의 설계 및 제조)

  • Kim, Hyun-Soo;Park, Dae-Sik;Ryu, Byung-Woo;Lee, Soo-Kyung;Lee, Min-Ho;Shin, Jang-Kyoo
    • Journal of Sensor Science and Technology
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    • v.10 no.2
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    • pp.91-100
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    • 2001
  • A $8{\times}8$ foveated (log-polar) retina chip for edge detection has been designed and fabricated using CMOS technology. Retina chip performs photo-input sensing, edge extraction and motion detection and we focused edge extraction. The pixel distribution follows the log-polar transform having more resolution in the center than in the periphery and can reduce image information selectively. This kind of structure has been already employed in simple image sensors for normal cameras, but never in edge detection retina chip. A scaling mechanism is needed due to the different pixel size from circumference to circumference. A mechanism for current scaling in this research is channel width scaling of MOS transistor. The designed chip has been fabricated using standard $1.5{\mu}m$ single-poly double-metal CMOS technology.

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Face contour detection for automatic creating avatar using color information and B-spline snake (아바타 자동생성을 위한 칼라정보와 B-spline Snake를 이용한 얼굴 윤곽선검출)

  • Woo, Jae-Geun;Kwon, Min-Soo;Lee, Jang-Hee;Kang, Hoon
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.221-224
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    • 2004
  • 본 논문에서는 웹 카메라로 촬영된 받아진 입력영상에서 사람의 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 기반으로 사람 얼굴 아바타를 생성하는 방법에 대하여 다루고 있다. 일반적으로 웹 카메라를 통해 얻은 영상은 해상도가 떨어질 뿐만 아니라 끊임없는 조명의 변화와 복잡한 배경이 존재하여 얼굴을 검출함에 있어 어려움을 준다. 따라서 몇몇의 특징 점에 의존하는 방법으로 사람얼굴의 윤곽선을 찾는다는 것은 큰 어려옴을 겪게 된다. 본 논문에서는 이런 방법들의 결점을 극복하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 칼라정보를 이용하여 실험을 통하여 통계적으로 표준피부색을 정의하여 얼굴의 대략적인 위치와 크기를 얻은 다음으로 B-spline Snake를 이용하여 사람 얼굴의 윤곽선을 정확히 추출할 수 있다.

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Object Contour Tracking Using Optimization of the Number of Snake Points in Stereoscopic Images (스테레오 동영상에서 스네이크 포인트 수의 최적화를 이용한 객체 윤곽 추적 알고리즘)

  • Kim Shin-Hyoung;Jang Jong-Whan
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.13B no.3 s.106
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    • pp.239-244
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    • 2006
  • In this paper, we present a snake-based scheme for contour tracking of objects in stereo image sequences. We address the problem by managing the insertion of new points and deletion of unnecessary points to better describe and track the object's boundary. In particular, our method uses more points in highly curved parts of the contour, and fewer points in less curved parts. The proposed algorithm can successfully define the contour of the object, and can track the contour in complex images. Furthermore, we tested our algorithm in the presence of partial object occlusion. Performance of the proposed algorithm has been verified by simulation.

Image Edge Detector Based on a Bump Circuit and the Neighbor Pixels (Bump 회로와 인접픽셀 기반의 이미지 신호 Edge Detector)

  • Oh, Kwang-Seok;Lee, Sang-Jin;Cho, Kyoungrok
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.50 no.7
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    • pp.149-156
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    • 2013
  • This paper presents a hardware edge detector of image signal at pixel level of CMOS image sensor (CIS). The circuit detects edges of an image based on a bump circuit combining with the pixels. The APS converts light into electrical signals and the bump circuit compares the brightness between the target pixel and its neighbor pixels. Each column on CIS 64 by 64 pixels array shares a comparator. The comparator decides a peak level of the target pixel comparing with a reference voltage. The proposed edge detector is implemented using 0.18um CMOS technology. The circuit shows higher fill factor 34% and power dissipation by 0.9uW per pixel at 1.8V supply.

Automatic Detection of Left Ventricular Contour Using Hough Transform with Weighted Model from 2D Echocardiogram (가중모델 Hough 변환을 이용한 2D 심초음파도에서의 좌심실 윤곽선 자동 검출)

  • 김명남;조진호
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.15 no.3
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    • pp.325-332
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    • 1994
  • In this paper, a method is proposed to detect the endocardial contour of the left ventricle using the Hough transform with a weighted model and edge information from the 2D echocardiogram. The implementation of this method is as follows: first, an approximate model detection algorithm was implemented in order to detect the approximate endocardium model and the model center, then we constructed a weighted model with the detected model. Next, we found automatically the cavity center of the left ventricle performing the Hough transform which used the weighted model, and then we detected the endocardial contour using weighted model and edge image.

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