본 논문은 도로영상에서 움직이는 물체 추적을 위한 윤곽선 및 형태 파라미터 추출방법을 제안코자 한다. 축소영상에서 차영상 방법을 이용하여 윤곽선을 추출하고 원영상에서 특징을 추출함으로써 추적의 정확성을 높이고자 한다. 사용된 특징은 물체화소의 원분포, 중심모멘트, 최대${\cdot}$최소비이다. 이를 이용하여 데이터 연상문제를 해결하였으며, 실시간 추적을 위하여 칼만필터를 사용하였다. 제안된 알고리즘에 의해 추출된 특징 벡터는 다중 차량 추적에 적합함을 실험을 통해 보였다.
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 영역이 정확히 검출되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 조명 조건 및 배경 조건하에서도 정확하게 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 입력영상은 조명 조건과 배경 조건에 따라 색상 분포나 에지의 분포가 다르기 때문에 정확한 윤곽선 검출을 위해서는 입력 영상 마다 얼굴 윤곽선을 검출하기 위한 기준을 설정하여야 한다. 이를 위해 입력 영상의 히스토그램을 분석하여 얼굴 후보 영역을 추출하기 위한 임계값을 계산하고 이들의 임계값을 사용하여 얼굴 윤곽선 영역을 검출하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법 보다 뛰어난 성능으로 얼굴 윤곽선을 검출함을 보여 주었다.
운동 중첩에 의해 배경의 유도 요소들이 차례로 사라질 때 유도 요소들이 사라지는 순서와 이들이 이루는 각도는 직선적 윤곽의 방위가 존재할 수 있는 범위를 한정시켜 준다. 이러한 제약 범위의 시간적 통합에 의해 운동중첩에 의한 윤곽 추출 과정을 설명하는 공통 제약 범위 모형을 제안하고 그것의 타당성을 검증하기 위해 다섯 편의 실험을 수행하였다. 실험 결과 윤곽 방위에 대한 공통 제약 범위 각의 크기가 작을수록 윤곽 방위 지각의 정확율이 높은 것으로 나타났다. 운동 중첩 요소의 수를 증가시키거나 요소들 사이의 거리를 변화시키더라도 제약 범위가 일정하다면 윤곽지각의 정확율은 높아지지 않는 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과는 윤곽 방위에 대한 공통 제약 범위 모형을 지지해주는 것으로 해석될 수 있으며 운동 중첩에 의해 윤곽을 지각하는 과정에 배경 텍스쳐의 밀도 자체보다 운동 중첩에 의해 결정되는 공통 제약 범위 각의 크기가 더 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 시사한다.
본 논문에서는 퍼지 방법을 적용하여 손금을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 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 추적기법을 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 적용하여 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 방법 이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.
차량 번호판 인식 시스템은 크게 번호판 영역의 추출과 인식 단계로 구분된다. 본 논문에서는 전처리단계로써 임계화 방식을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 차량 영상을 임계화하고 영상에서 발생되는 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 차량 영상에서 각 라인의 밀도비율을 계산하여 번호판 영역에서 나타나는 밀도의 비율과 비슷하게 나타나는 영역을 후보영역으로 설정한다. 설정된 후보영역이 번호판 영역의 특징과 유사하게 나타나는 부분을 추출한다. 그리고 추출된 번호판 영역은 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크에 적용시켜서 윤곽선을 추출하고, 번호판의 문자와 숫자를 인식한다. 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크를 이용하게 되면, 윤곽선의 잡음을 최대한으로 줄여주는 특성을 가진다. 잡음이 제거된 후에, 번호판의 문자와 숫자들을 코호넨 알고리즘을 이용하여 인식하였다. 실험 결과에서는 임계화 작업을 이용한 번호판 추출과 코호넨 알고리즘을 이용한 번호판 인식이 우수하는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 시퀀스 상에서 물체의 가려짐을 고려하여 상대적인 깊이 순서에 의해 정렬되는 계층을 분리하기 위한 새로운 움직임 분할 방법을 제안한다. 블록을 기반으로 한 움직임 추정 및 클러스터링 과정을 통하여 각 계층에 대한 블록영역을 구하고, 이 블록영역에 대하여 윤곽선 추출을 이용하여 각 계층에 대한 정확한 객체를 분리할 수 있다. 이러한 움직임 분할방법을 통한 동영상의 계층적인 표현은 영상에서 원하지 않는 물체, 전경, 배경의 제거나 기존의 영상을 이용한 새로운 영상의 합성에 이용될 수 있으며, 분할을 통해 얻어진 객체는 영상 압축, 영상 합성 등을 위한 데이터베이스에 저장되어 응용될 수 있다.
멀티미디어가 발달함에 딸 이를 위한 다양한 검색 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 WeCAM 시스템에서 비디오 검색을 하기 위한 텍스처 성분과 영상의 윤곽선 특징을 동시에 이용한 검색 기법을 제안한다. 텍스처 특성 추출에는 8$\times$8 블록 DCT를 기반으로한 DCT-par와 DCT-energy 기법을 적용하고 윤곽선 추출에는 DCT의 대각선 계수를 이용하는 기법을 이용한다. WebCAM으로 생성된 비디오는 MPEG표준을 따르는 것으로 가정하고 있으며, 압축된 데이터에 디코딩 과정없이 직접 검색 기법을 적용함으로써 처리 시간을 단축할수 있다는 장점이 있다.
본 논문은 필기한자 인식의 성능 향상을 위한 개선된 윤곽선 방향 특징 추출에 대한 연구이다. 제안한 특징 추출은 기존의 방법에서 나타나는 계단현상을 완화함으로써 한자의 기본 요소인 획의 방향을 표현하는 통계적 성질을 두드러지게 하였다. 한국학 고문헌 상에 나타나는 필기 한자들을 대상으로 한 실험에서, 제안한 특징의 변별력이 뛰어나고, 오인식률이 감소하였음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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