• Title/Summary/Keyword: 윤곽 검출

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An Interval Type-2 Fuzzy C Spherical Shells Algorithm (Interval 제 2종 퍼지 C원형 윤곽선 알고리즘)

  • Hwang, Chul;Lee, Jung-Hoon
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.214-218
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    • 2004
  • 본 논문은 fuzzy C 원형 윤곽선(fuzzy C spherical shells 이하 FCSS) 알고리즘을 확장한 interval 제2종 fuzzy C원형 윤곽선 알고리즘에 관한 연구이다. 본 논문에서는 FCSS의 클러스터 윤곽선과의 관계에 의해 패턴이 할당 받은 퍼지 소속도(fuzzy 소속도) 값 결정에 존재하는 불확실성(uncertainty)은 표현하고, 관리하여 플러스터링 성능을 향상하고자 한다. 이러한 과정을 통하여 확장된 interval 제2종 FCSS는 패턴 집합에 존재할 수 있는 노이즈(noise)의 존재에 대해 기존의 FCSS보다 좀더 안정적이고, 바람직한 클러스터 윤곽선을 검출해낼 수 있도록 할 수 있을 것이다.

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Vector Silhouette Extraction for Creating a Blueprint of Cultural Assets (문화재의 도면 생성을 위한 벡터 실루엣 추출)

  • Jung-Il Jung;Jinsoo Cho
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2008.11a
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    • pp.192-195
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    • 2008
  • 본 논문에서는 발전하는 3D 그래픽스 기술을 이용하여 문화재의 도면 실루엣을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 3D 스캐너로 정밀 실측된 3D 데이터를 이용하여 문화재의 도면을 생성하기 위한 벡터 실루엣(Silhouette) 추출 과정은 다음과 같다. 먼저 실측된 3D 데이터를 정규화 된 3D공간으로 이동하고, 이동 후에는 데이터에 존재하는 모든 에지(edge)를 검출하여 에지리스트(edge list)를 생성한다. 생성된 에지리스트는 다시 윤곽에지(Contour edge)와 주름에지(Crease edge)로 분류하는데, 윤곽에지는 문화재의 윤곽 실루엣을 형성하는데 이용하고, 윤곽에지를 제외한 주름에지는 문화재의 표면 특징을 나타내는 내부문양 실루엣을 형성하는데 이용한다. 내부문양 실루엣은 사용자가 입력하는 임계값과 주름에지를 구성하는 두면의 방향 벡터의 내적을 비교하여 추출한다. 추출한 벡터 실루엣은 윤곽 실루엣과 내부문양 실루엣으로 구분되며, 두 벡터 실루엣을 이용함으로써 문화재의 구조적 해석과 표면의 특징을 해석할 수 있는 도면 실루엣 생성이 가능했다.

Opto-electronic Implementation of an Edge Detection System Using Diffusion Neural Network (확산신경회로망을 이용한 윤곽선 검출 시스템의 광전자적 구현)

  • Cho, Cheol-Soo;Kim, Jae-Chang;Yoon, Tae-Hoon;Nam, Ki-Gon;Park, Ui-Yul
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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    • v.31B no.11
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    • pp.136-141
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    • 1994
  • In this paper, we implemented an opto-electronical signal processing system for the edge detection using the diffusion neural network. The diffusion neural network performs a Gaussian and DOG operation efficiently by the diffusion process. The diffusion neural network is more efficient than the LOG masking method in hardware implementation because it has a few connections and the connection weights are fixed-valued. We implemented a diffusion neural network using the characteristics of the light intensity distribution function which is similar to the Gaussian function. We have shown that the system can detect the edge of an image exactly through the experimental results.

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Low Complexity Hybrid Interpolation Algorithm using Weighted Edge Detector (가중치 윤곽선 검출기를 이용한 저 복잡도 하이브리드 보간 알고리듬)

  • Kwon, Hyeok-Jin;Jeon, Gwang-Gil;Jeong, Je-Chang
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.32 no.3C
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    • pp.241-248
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    • 2007
  • In predictive image coding, a LS (Least Squares)-based adaptive predictor is an efficient method to improve image edge predictions. This paper proposes a hybrid interpolation with weighted edge detector. A hybrid approach of switching between bilinear interpolation and EDI (Edge-Directed Interpolation) is proposed in order to reduce the overall computational complexity The objective and subjective quality is also similar to the bilinear interpolation and EDI. Experimental results demonstrate that this hybrid interpolation method that utilizes a weighted edge detector can achieve reduction in complexity with minimal degradation in the interpolation results.

Analysis of Non-Destructive Flaws in Ceramic Images (퍼지 이진화 방법을 이용한 세라믹 영상에서 결함 분석)

  • Hwang, Sun-Woo;Lee, Sun-Mi;Kim, Kwang-baek;Woo, Young Woon;Song, Doo Heon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.361-363
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    • 2013
  • 비파괴 검사란 재료나 제품을 원형과 기능에 변화를 주지 않고 실시하여 원하는 정보를 획득할 수 있는 검사를 의미한다. 비파괴검사는 점검자의 육안 조사를 통한 수작업으로 이루어지고 있기 때문에 점검자의 주관이 개입되며, 점검자에 따라 검사 결과의 차이가 있을 수 있으므로 신뢰도의 차이가 발생하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 비파괴 검사를 이용하여 획득한 세라믹 소재 영상에서 효율적으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재 영상에 가우시안 필터링 기법을 적용하여 잡음을 제거하고, Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 명암 대비가 강조된 영상에 샤프닝 기법을 적용하여 윤곽선을 강조한다. 윤곽선이 강조된 영상에 $3{\times}3 $ Roberts 마스크를 적용하여 강조된 윤곽선을 추출하고, Glassfire 기법을 적용하여 라벨링한 후, 시그마 퍼지 이진화 기법과 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거하고 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 효율적으로 결함을 검출하는 것을 확인할 수 있었다.

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Detection of Flaws in Ceramic Materials Using Non-Destructive Testing (비파괴 검사를 이용한 세라믹 재료의 결함 검출)

  • Kim, Kwang-Baek;Woo, Young-Woon
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.5 no.3
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    • pp.321-326
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    • 2010
  • A method that can decide the existence and the severeness of flaws in ceramic materials through the use of non-destructive testing by image processing techniques, is proposed in this paper. The edges of the acquired image are first extracted using Sobel mask and the regions of the image are clustered using another mask after that. Histogram stretching is applied to each of the regions to enhance the image region-wise and objects are extracted by an edge following algorithm. Morphological information is incorporated to remove noise and detect flawed regions. The proposed method can detect flaws in the acquired images and the experimental results also supports that.

Adaptive prototype generating technique for improving performance of a p-Snake (p-Snake의 성능 향상을 위한 적응 원형 생성 기법)

  • Oh, Seung-Taek;Jun, Byung-Hwan
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.16 no.4
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    • pp.2757-2763
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    • 2015
  • p-Snake is an energy minimizing algorithm that applies an additional prototype energy to the existing Active Contour Model and is used to extract the contour line in the area where the edge information is unclear. In this paper suggested the creation of a prototype energy field that applies a variable prototype expressed as a combination of circle and straight line primitives, and a fudge function, to improve p-Snake's contour extraction performance. The prototype was defined based on the parts codes entered and the appropriate initial contour was extracted in each primitive zones acquired from the pre-processing process. Then, the primitives variably adjusted to create the prototype and the contour probability based on the distance to the prototype was calculated through the fuzzy function to create the prototype energy field. This was applied to p-Snake to extract the contour from 100 images acquired from various small parts and compared its similarity with the prototype to find that p-Snake made with the adaptive prototype was about 4.6% more precise than the existing Snake method.

Design and Fabrication of 32x32 Foveated CMOS Retina Chip for Edge Detection with Local-Light Adaptation (국소 광적응 기능을 가지는 윤곽검출용 32x32 방사형 CMOS 시각칩의 설계 및 제조)

  • Park, Dae-Sik;Park, Jong-Ho;Kim, Kyung-Moon;Lee, Soo-Kyung;Kim, Hyun-Soo;Kim, Jung-Hwan;Lee, Min-Ho;Shin, Jang-Kyoo
    • Journal of Sensor Science and Technology
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    • v.11 no.2
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    • pp.84-92
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    • 2002
  • A $32{\times}32$ pixels foveated (linear-polar) structure retina chip with the function of local-light adaptation for edge detection has been designed and fabricated using CMOS technology. Human retina can detect a wide range of light intensity. In this study, we use the biologically-inspired visual signal processing mechanism that consists of photoreceptors, horizontal cells, and bipolar cells in order to implement the function of edge detection in the retina chip. For a local-light adaptive function, the size of receptive field is changed locally according to the input light intensity. The spatial distribution of sensing pixels in the foveated retina chip has the advantages of selective reduction of image data and good resolution in central part to carry out the elaborate image processing with still enough resolution in the outer parts. The designed chip has been fabricated using standard $0.6\;{\mu}m$ double-poly triple-metal CMOS technology and optimized using HSPICE simulator.

Contour Extraction Method using p-Snake with Prototype Energy (원형에너지가 추가된 p-Snake를 이용한 윤곽선 추출 기법)

  • Oh, Seung-Taek;Jun, Byung-Hwan
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.51 no.4
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    • pp.101-109
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    • 2014
  • It is an essential element for the establishment of image processing related systems to find the exact contour from the image of an arbitrary object. In particular, if a vision system is established to inspect the products in the automated production process, it is very important to detect the contours for standardized shapes such lines and curves. In this paper, we propose a prototype adaptive dynamic contour model, p-Snake with improved contour extraction algorithms by adding the prototype energy. The proposed method is to find the initial contour by applying the existing Snake algorithm after Sobel operation is performed for prototype analysis. Next, the final contour of the object is detected by analyzing prototypes such as lines and circles, defining prototype energy and using it as an additional energy item in the existing Snake function on the basis of information on initial contour. We performed experiments on 340 images obtained by using an environment that duplicated the background of an industrial site. It was found that even if objects are not clearly distinguished from the background due to noise and lighting or the edges being insufficiently visible in the images, the contour can be extracted. In addition, in the case of similarity which is the measure representing how much it matches the prototype, the prototype similarity of contour extracted from the proposed p-ACM is superior to that of ACM by 9.85%.

Detection of Hand Gesture and its Recognition for Wearable Applications in IoMTW (IoMTW 에서의 웨어러블 응용을 위한 손 제스처 검출 및 인식)

  • Yang, Anna;Hong, Jeong Hun;Kang, Han;Chun, Sungmoon;Kim, Jae-Gon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.33-35
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    • 2016
  • 손 제스처는 스마트 글라스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)를 구현하기 위한 수단으로 각광받고 있다. 최근 MPEG 에서는 IoT(Internet of Things) 및 웨어러블 환경에서의 미디어 소비를 지원하기 위한 IoMTW(Internet of Media-Things and Wearables) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 손 제스처를 웨어러블 기기의 NUI 로 사용하여 웨어러블 기기 제어 및 미디어 소비를 제어하기 위한 손 제스처 검출과 인식 기법를 제시한다. 제시된 기법은 스테레오 영상으로부터 깊이 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하여 이를 베지어(Bezier) 곡선으로 표현하고, 표현된 손 윤곽선으로부터 손가락 수 등의 특징을 바탕으로 제스처를 인식한다.

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