• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.43 no.3 s.309
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• pp.67-77
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• 2006

This thesis proposes an effi챠ent method for extracting a prostate volume from 3D ultrasound image by using wavelet transform and SVM classification. In the proposed method, a modulus image for each 2D slice is generated by averaging detail images of horizontal and vertical orientations at several scales, which has the sharpest local maxima and the lowest noise power compared to those of all single scales. Prostate contour vertices are determined accurately using a SVM classifier, where feature vectors are composed of intensity and texture moments investigated along radial lines. Experimental results show that the proposed method yields absolute mean distance of on average 1.89 pixels when the contours obtained manually by an expert are used as reference data.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.11 no.3
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• pp.189-196
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• 2010

In this paper, we proposed the adaptive local sigma filter reducing noises generated by an image sensor. The small noises generated by the image sensor are amplified by increased an analog gain and an exposure time of the image sensor together with information. And the goal of this work was the system design that is reduce the these amplified noises. Edge data are extracted by Flatness Index Map algorithm. We made the threshold adaptively changeable by the luminance average in this algorithm that extracts the edge data not in high luminance, but just low luminance. The Local Sigma Filter performed only about the edge pixel that were extracted by Flatness Index Map algorithm. To verify the performance of the designed filter, we made the Window test program. The hardware was designed with HDL language. We verified the hardware performance of Local Sigma Filter system using FPGA Demonstration board and HD image sensor, $1280{\times}720$ image size and 30 frames per second.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.4
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• pp.362-371
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• 2003

In this paper, we propose an optimal interest point extraction method to support shape-base image classification and indexing for image database by applying a dynamic threshold that reflects the characteristics of the shape contour. The threshold is determined dynamically by comparing the contour length ratio of the original shape and the approximated polygon while the algorithm is running. Because our algorithm considers the characteristics of the shape contour, it can minimize the number of interest points. For n points of the contour, the proposed algorithm has O(nlogn) computational cost on an average to extract the number of m optimal interest points. Experiments were performed on the 70 synthetic shapes of 7 different contour types and 1100 fish shapes. It shows the average optimization ratio up to 0.92 and has 14% improvement, compared to the fixed threshold method. The shape features extracted from our proposed method can be used for shape-based image classification, indexing, and similarity search via normalization.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.3
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• pp.65-79
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• 2003

In general, the extraction and recognition of identifier is very hard work, because the scale or location of identifier is not fixed-form. And, because the provided image is contained by camera, it has some noises. In this paper, we propose methods for automatic detecting edge using canny edge mask. After detecting edges, we extract regions of identifier by detected edge information's. In regions of identifier, we extract each identifier using contour tracking algorithm. The self-generation supervised learning algorithm is proposed for recognizing them, which has the algorithm of combining the enhanced ART1 and the supervised teaming method. The proposed method has applied to the container images. The extraction rate of identifier obtained by using contour tracking algorithm showed better results than that from the histogram method. Furthermore, the recognition rate of the self-generation supervised teaming method based on enhanced ART1 was improved much more than that of the self-generation supervised learning method based conventional ART1.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.8
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• pp.570-581
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• 2001

본 논문에서는 윤곽선(edge) 기반의 형태 정보와 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 방향(direction) 정보를 사요하는데 2단계 상표 영상 검색 시스템을 제안한다. 1 단계에서는 후보 상표 영상을 추출하기 위해 영상의 전반적인 정보로 원 상표 영상(original trademark image)을 웨이브렛 변환하여 얻은 X, Y 방향 고주파(high frequency) 성분으로부터 구한 방향 정보와 영상의 윤곽선에 대해 모멘트를 구하는 향상된 불변 모멘트(improved invariant moment)를 이용한다. 2단계에서는 후부 영상들에 대해 영상의 세부 정보인 윤곽선 각도(edge angle)와 윤곽선 반지름(edge radius) 정보를 추출하여 유사도 측정 알고리즘을 통해 결과 영상을 산출하게 된다. 본 상표 영상 검색 시스템은 문자 색인으로는 색인이 용이 하지 않은 기하학적도형 상표 영상만을 사용하였다. 본 시스템에서는 색상과는 상관없는 특징인 형태 정보와 방향 정보만을 이용하므로 같은 색상 구성을 가진 유사 영상뿐만 아니라, 유사하지만 바탕이 반전된 영상이나 색상이 다른 유사 영상에 대해서도 바르게 검색할 수 있으며, 각 특징을 일반화해줌으로 이동.회전.크기 변화에도 불변하는 견고성을 가진다. 또한 효율적인 검색을 위해 2단계의 구조를 사용하였으며, 각 단계마다 계산량을 줄여 검색 시간을 감소시키도록 설계되었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.2
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• pp.243-248
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• 2011

In this paper, we propose a new method to extract palm lines and read it with simple techniques from one photo. We use morphological information and 8-directional contour tracking algorithm. From the digitalized image, we transform original RGB information to YCbCr color model which is less sensitive to the brightness information. The palm region is extracted by simple threshold as Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255 of skin color. Noise removal process is then followed with morphological information of the palm such that the palm area has more than quarter of the pixels and the rate of width vs height is more than 2:1 and 8-directional contour tracking algorithm. Then, the stretching algorithm and Sobel mask are applied to extract edges. Another morphological information that the meaningful edges(palm lines) have between 10 and 20 pixels is used to exclude noise edges and boundary lines of the hand from block binarized image. Main palm lines are extracted then by labeling method. This algorithm is quite effective even reading the palm from a photographed by a mobile phone, which suggests that this method could be used in various applications.

• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.370-376
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• 2005

본 논문에서는 HSI 정보와 신경망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징 영역을 이치화 한 후에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.583-585
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• 2002

얼굴 인식은 이미지에 대한 많은 변화(표정, 조명, 얼굴의 방향)로 인해 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 여러 가지의 얼굴 인식에 관한 방법이 연구되었다. 본 논문은 윤곽선이 검출된 흑백 이미지에서 명암 정보를 이용하여 특징을 추출한 얼굴 인식 시스템을 구현한다. 얼굴 방향에 대해 제약조건을 지닌 정면의 얼굴 이미지에서 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용하여 추출한 윤곽선 이미지를 일정한 크기의 영역들을 구성하여 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터를 이용하여 빠른 속도로 얼굴의 특징을 추출하여 개인 정보를 생성할 수 있다. 개인 정보를 가지고 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 일대일 대응에서 인증을 실험한다. 이 시스템은 기하학적 특성 추출 방법보다 계산량이 적고, 높은 인식률을 보여준다.