본 논문에서는 그래픽을 포함한 필기체 한글화 영숫자로 구성된 혼합문서 인식시스팀을 제안하였다. 전처리 과정에서 제안한 국부적응 이진화 알고리듬으로 이진화를 수행하며, 연결요소와 체인코드를 이용하여 그래픽 영역을 분리하고 한글의 문자유형, 크기 그리고 수직모음의 부분적인 인식을 이용하여 개별문자를 분리한다. 인식단계에서는 DP 정합 비용함수값에 따른 brach and bound 알고리듬을 이용하여 한글 문자를 인식하며, 또한 몇 개의 안정한 특징값을 이용하여 영숫자를 인식하였다. 또한 인식단계에서의 정보와 단어사전의 정합을 통하여 인식기의 오류를 정정하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 시스팀이 그래픽을 포함한 필기체 한글과 영숫자를 효과적으로 인식함을 보였다.
This paper presents a light exposure correction algorithm for less pleasant images, acquired with a light metering failure. Since conventional tone mapping and gamma correction methods adopt a function mapping with the same range of input and output, the results are pleasurable for almost symmetric distributions to their intensity average. However, their corrections gave insufficient outputs for asymmetric cases at either bright or dark regions. Also, histogram modification approaches show good results on varied pattern images, but these generate unintentional noises at flat regions because of the compulsive shift of the intensity distribution. Therefore, in order to sufficient corrections for both bright and dark areas, the proposed algorithm calculates the gamma coefficients using primary parameters extracted from the global distribution. And the fusion weights are adaptively determined with complementary parameters, considering the classification information of a binary segmentation. As the result, the proposed algorithm can obtain a good output about both the symmetric and the asymmetric distribution images even with severe exposure values.
콘텐츠 적응화란 하나의 콘텐츠를 다양한 디바이스에서 사용할 수 있도록 변환하는 기술이다. 특히, 여러 개의 서로 다른 매체를 포함하고 있는 문서에서는 매체 간의 동기화가 필요하고, 이를 위한 다양한 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 어떤 일정시간(interval time) 동안 여러 개의 서로 다른 매체간의 시간적인 관계를 표현하는 방법으로 "시간지원 집계 트리 전략(TATS : Temporal Aggregate Tree Strategy)"모델을 제안한다. TATS 모델은 미디어들의 실행시간을 시작시간을 기준으로 부모노드가 자식노드의 간격시간을 포함하는 이진트리 형태인 집계트리를 만들어 집계 계산에 이용한다. 집계트리를 통하여 멀티미디어 객체 간의 시간 동기화를 구현하였다.
파이프 용접은 중력의 영향으로 인하여 위치에 따라 같은 용접변수라도 비드 형상이 매우 달라 지게 된다. 또한 지금까지 많은 용접 기술자들이 위험하고 까다로운 환경에서 수작업으로 용접을 실행하였다. 따라서 이러한 이유로 용접 자동화 공정이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 FCAW를 사용하여 파이프 모재 대신 필릿 평판을 아래보기, 위보기 자세를 포함하여 9개 자세에서 실행하였다. 용접 자세를 비롯한 용접 변수와 비드 형상 변수간의 관계를 비선형 회귀 분석과 구간적 3차 에르미트 보간법을 이용하여 주어진 용접 변수에서의 비드 단면의 형상을 예측하고, 비드의 결함 유무를 파악하였다. 이러한 방법을 통하여 자세에 따라서 용접 결함이 없는 용접 변수를 구할 수 있었다. 시각센서를 이용하여 용접 후 비드 형상에 대해 모니터링을 실시하였다. 모니터링의 알고리즘은 영상획득, 이진화, 세선화, 적응형 미디언 필터링, 적응형 허프 변환, 용접 결함 검출의 순서로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 보다 빠른 영상처리를 위하여 적응형 미디언 필터링을 제시하였다. 모니터링을 통하여 2차원 비드 단면뿐만 아니라, 디루니 삼각법을 적용하여 3차원으로 비드 표면을 표현할 수 있다. 보간법을 사용하여 얻은 비드 형상과 시각 센서를 통하여 얻은 비드 형상간의 비교를 통하여 본 연구의 적합성 여부를 확인하였다.
자동차의 번호판은 차량의 등록 정보를 확인할 수 있는 유일한 방법이다. 불법 주정차 단속 및 주차 관리 시스템에 차량의 등록 정보를 확인하기 위해 카메라를 이용한 무인 인식시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 일반 도로상에서 날씨나 주변 장애물들은 자동차 번호판 상에 조명 변화를 일으켜 번호판 문자의 추출을 어렵게 한다. 본 논문은 번호판 영상을 개선하여 조명변화에 강인한 문자 추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 번호판 영상의 명암 대비도를 높이기 위해 Chi-Square 확률 밀도 함수를 이용한다. 또한, 정확한 문자영역을 추출하기 위해, 적응적인 문턱값을 적용함으로써 고품질의 이진화 영상을 얻는다. 번호판의 문자들을 추출하는 일련의 과정에서 방해가 되는 잡음들을 전처리와 레이블링을 통해 제거한다. 마지막으로 번호판의 문자들은 번호판의 기하학적 특징을 이용한 이진화 영상의 프로파일링으로부터 추출된다.
본 논문에서는 사출성형 자동차부품의 외관 품질과 생산성을 높이기 위하여 사출성형 자동차부품의 외관 비전검사 방법을 제안한다. 일반적으로 기존 사출성형 자동차부품의 외관검사는 사람에 의한 매뉴얼 샘플링 검사로 진행된다. 먼저 전자부품(TFT-LCD 및 PCB 등) 비전검사에 활용되는 Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘([1]-[4])을 사출성형 부품 외관검사에 적용하고, 그 문제점을 파악하였다. 그리고 그 문제점을 극복하는 새로운 외관 비전검사 방법을 제안한다. 제안된 외관비전검사는 양품 기준영상을 기준으로 검사하고자 하는 부품의 검사영상을 정렬한 후, 부분적인 적응적 이진화 후, 이진블록매칭 알고리즘을 이용하여 양품 이진영상과 검사이진영상을 블록단위로 비교함으로써 불량부분을 검출한다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘과 제안된 외관비전검사 방법을 실제 개발된 장비를 이용하여 다양한 비교 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
본 연구의 목적은 영상 처리 기법의 히스토그램 분석을 이용하여 콘크리트 구조물 표면의 최대 균열 폭을 평가하는 것이다. 이를 위하여 콘크리트 표면 균열에 대한 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 회색 영상 및 이진화 영상으로 변환하였다. 이진화된 영상은 팽창과 침식이 적용된 후 레이블링을 통하여 분리된 객체로 인식된다. 콘크리트 표면은 시간이 경과함에 따라 먼지와 얼룩 등이 발생될 수 있으며, 촬영 조건에 따라 그림자 및 조명 반사가 포함될 수 있다. 또한, 콘크리트 균열은 연속적인 형상으로 발생되는 반면에 잡음은 점의 형태로 나타난다. 이러한 영향을 제거하기 위하여 이진화 과정은 양방향 블러와 적응적 경계를 적용하였으며, 레이블링된 영역에 대하여 면적비를 통한 잡음 제거를 수행하였다. 잡음이 제거된 각각의 균열 객체는 히스토그램 분석을 통하여 x축과 y축에 대한 최대값 및 그 위치가 연산되고, 분리된 객체에 대한 각각의 최대값 위치에서 삼각비를 통하여 균열 폭을 평가하게 된다. 제안된 방법에 의해 평가된 최대 균열 폭은 균열 게이지에 의해 계측된 값과 비교 분석되었다. 본 연구에 의해서 제안된 방법은 콘크리트 표면 영상에 대한 균열 폭 평가에 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이다.
본 연구는 한 대의 칼라 카메라와 광학장치를 이용하여 인체의 운동량을 측정하는 시스템에 관한 것이다. 광학을 이용하여 인체의 운동량을 측정하기 위해서는 일반적으로 두 대 이상의 카메라로부터 획득된 영상으로 측정물체에 대한 좌표를 구하는 입체화상법을 사용한다. 제시한 시스템은 서로 다른 색의 칼라필터와 거울을 통과한 두 개의 광경로를 빔스플리터로 중첩시켜서 한 대의 칼라카메라로 영상을 획득하여 분석하는 것으로, 한 대의 칼라카메라가 두 대의 단색 가상카메라 역할을 하는 것이다. 단색 가상카메라는 적색, 녹색과 청색의 세 가지로 본 실험에서는 적색의 밝기가 가장 낮아서 녹색과 청색 가상카메라를 사용하였다. 광학장치를 이용하여 칼라카메라로 획득된 적색, 녹색과 청색별로 8bit인 24bit 디지털영상에서 녹색과 청색 영상은 각각 녹색과 청색의 가상카메라로 획득한 영상이다. 이 영상들을 이진화하여 측정물체를 배경으로부터 분리하고, 이진영상에서 일정한 면적을 지닌 영역의 중심을 측정물체가 영상면에 투영된 좌표로 본다. 녹색과 청색 영상에서 동일한 측정물체에 대한 영상선을 구하고 이들의 교차점을 측정물체의 공간좌표로 하였다. 이 시스템을 이용하여 직립 및 신전자세에서 척추의 형상을 측정하였으며 향후 시스템의 추가적인 개발과 적응분야에 대하여도 살펴보았다.
본 논문에서는 이진화 영상의 물체 분석에서 자주 사용되는 새로운 Labeling 알고리즘을 제안한다. 제안한 Labeling 알고리즘은 기존의 Labeling 과는 달리 복잡한 Equivalent Labeling Merging/Ordering이 필요하지 않으며 비재귀적인 Flood-filling에 의하여 1 pass에 Labeling이 이루어진다. 또한 Gray-level 이미지에 대해서도 쉽게 확장될 수 있으며, HIPR Image Library를 대상으로 실험한 결과 기존의 방법보다 2배 이상의 빠른 수행 속도를 보였다.
In this paper, a robust visual odometry system has been proposed and implemented in an environment with dynamic illumination. Visual odometry is based on stereo images to estimate the distance to an object. It is very difficult to realize a highly accurate and stable estimation because image quality is highly dependent on the illumination, which is a major disadvantage of visual odometry. Therefore, in order to solve the problem of low performance during the feature detection phase that is caused by illumination variations, it is suggested to determine an optimal threshold value in the image binarization and to use an adaptive threshold value for feature detection. A feature point direction and a magnitude of the motion vector that is not uniform are utilized as the features. The performance of feature detection has been improved by the RANSAC algorithm. As a result, the position of a mobile robot has been estimated using the feature points. The experimental results demonstrated that the proposed approach has superior performance against illumination variations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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