• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.391-397
• /
• 2003

본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD와 FOD의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 영상 축소 알고리즘에 관한 것이다. 우선, 슬라이딩 윈도우의 중앙에 위치되는 중심 화소를 축소 성분값의 주성분으로 선택하고, 1차 미분 연산자를 이용하여 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 산출한다. 이렇게 구한 인접 가해 성분값과 중심 화소값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 입력 영상의 모든 화소들에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.21-30
• /
• 2009

본 논문의 목적은 원격 탐사 영상에서 잡음을 제거하기 위해 중심 화소와 통계적으로 유사한 이웃화소들을 선택하늘 방법을 제시하고 이 결과를 평균 곡률 확산과 결합하는 방법을 제시하는데 있다. 균일한 밝기값 영역에 속하는 화소들을 검출하기 위해 이웃 화소들을 순차적으로 선택할 때 그 선택하는 순서에 따라 선택된 영역의 통계적 특성이 달라지므로 이웃 화소의 선택 순서는 매우 중요하다. 본 논문에서는 통계적으로 유사한 특성을 가지는 이웃 화소를 선택하기 위해서 중심 화소와 이웃 화소의 밝기값 차를 계산하고 이를 크기 순으로 정렬하여 얻어지는 순위 차 벡터(rank-ordered differences vector)를 이용하는 효과적인 방법을 제안한다. 순위 차 벡터의 항들을 영역 확장 방법을 이용하여 균일 순위 차 벡터(homogeneous rank-ordered differences vector)와 이상점 순위 차 벡터 (outlier rank-ordered differences vector)로 분할한다. 균일 순위 차 벡터의 항에 속하는 이웃 화소에 대해서만 중심 화소의 밝기값 갱신에 기여하도록 확산 계수를 선택적으로 할당하는 라인 프로세스를 평균 곡률 확산에 결합한다. 제안한 방법은 모든 이웃 화소를 이용하여 중심 화소의 밝기값을 갱신하는 기존의 잡음 제거 필터에 비해 잡음 제거 효과가 뛰어남을 항공 영상 및 TerraSAR-X 위성 영상을 이용한 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
• /
• pp.226-229
• /
• 2010

본 연구에서는 다양한 density profile 특징추출에 기반한 염색체 자동분류방법들의 성능을 비교분석하였다. density profile은 염색체의 밴드패턴을 가장 잘 표현한 특징으로 염색체의 중심축을 구성하는 화소들의 밝기 값을 추출하는 방법이다. 염색체의 밴드패턴은 염색체의 끝단까지를 잘 표현해주어야만 정확한 염색체번호를 확인할 수 있다. 따라서 염색체의 중심축을 추출하여 염색체 끝단까지 확장 처리한 방법에 대한 성능을 확인하였다. 염색체 중심축에 위치한 화소만을 이용한 프로파일은 잡음에 민감할 수 있으므로 이를 해결하기 위하여 염색체의 중심축에 대한 화소 값 대신 주변 밝기 값들에 대한 평균을 이용한 국소평균방법과 중심축의 수직라인 상에 존재하는 화소 값들에 대한 평균을 구한 수직평균방법을 비교하였다. 분류알고리즘은 k-NN을 사용하였고, 실험데이터는 (주)Gendix 로부터 제공받은 임상적으로 정상인 100명(남자 50명, 여자 50명)으로부터 추출한 4600개의 염색체 영상을 훈련데이터와 테스트데이터로 각각 50%씩 랜덤하게 분리하여 실험하였다. 실험결과 중심축을 확장하고 수직평균에 대한 프로파일을 특징으로 추출하여 분류한 경우가 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.591-594
• /
• 2003

본 논문은 중심 화소의 FOD 성분값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 FOD에 적응성을 부여한 디지털 영상 축소 알고리즘의 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 방법은, 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 이용하여 산출한 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 구하고 FOD 성분값과 이 인접 가해 성분값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 전체 영역에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다. 제안된 축소 방법에 따르면, 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 FOD 방식의 장점을 취하면서 인접 화소의 유효 가해 성분을 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 FOD의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있는 바, 개선된 정보 보존성을 제공할 수 있는 이점이 있다. 본고에서는 주관적인 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 제안된 방법과 기존의 각 방식에 대한 성능을 분석 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
• /
• pp.435-437
• /
• 1998

영상에 대한 영역분할은 영상에 대한 인식 시스템에서 가장 중요하고도 어려운 분야로 알려져 있다. 주로 사용되는 방법은 화소중심기법과 영역중심기법이 사용되는데, 화소중심기법은 적은 시간이 걸리는데 비해 영역분할 효과가 떨어지고, 영역중심기법은 상대적으로 양질의 영역분할 효과를 얻을 수 있지만 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 영역분할에 대한 방법으로 thresholding방법을 이용한 2단계로 이루어진 영역분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소의 전역정보와 지역정보를 모두 사용하여 기존의 전역 thresholding방법에 비해 향상된 영역 분할을 수행하고, 지역정보를 이용하는 영역중심 기법에 비해 시간을 단축하는 효과를 가지고 있다. 첫 번째 단계에서는 기존에 알려진 전역 thresholding방법을 사용하여 영역분할을 하고, 두 번째 단계에서는 영상에 대해 미리 알려진 사전지식을 이용하여 영역분할이 제대로 되지 않은 영역을 구분하여 해당 영역에 대해서만 thresholding작업을 수행한다. 사용된 영상은 자궁경부 세포진 영상으로 대상이 되는 영역은 자궁경부 세포의 핵으로 제한하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.211-221
• /
• 2003

본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD(Zero Order Decimation)와 FOD(First Order Decimation)의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 문서 영상 축소 알고리즘의 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 방법은, 슬라이딩 윈도우의 중앙에 위치되는 중심 화소를 축소 성분값의 주성분으로 선택하고, 1차 미분 연산자를 이용하여 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 산출한다. 이렇게 구한 인접 가해 성분값과 중심 화소값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 입력 영상의 모든 화소들에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주관적인 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 제안된 방법과 기존의 각 방식에 대한 성능을 분석했고. 이러한 분석 결과를 토대로 개선된 디지털 문서 영상 축소 알고리즘을 개발하기 위한 바람직한 접근법에 대해 고찰했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.629-632
• /
• 2002

본 논문에서는 획득 영상에서 k-평균 알고리즘에 의한 무게중심을 이용하여 이동 물체를 검출하고 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체의 검출은 획득 영상에 대하여 차영상 후 에지 검출에 의해 수행된다. 제안한 검출 방법은 빛의 밝기와 각도에 의해 발생된 그림자 등의 변형을 제거하고, 이동 물체만을 검출할 수 있어, 빛에 영향을 받은 영상에 대해서도 이동 물체를 양호하게 검출할 수 있다. 물체 추적은 검출된 이동 물체에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 물체 무게중심을 구하고, 무게중심 부근의 화소 평균값과 무게중심간의 거리를 구한다. 다음 프레임들에 대하여 탐색영역의 화소 평균값에 의해 후보 무게중심을 구하고, 물체 무게중심과 구한 후보 무게중심들의 표준편차와 무게중심간의 거리 차를 이용하여 이동 물체를 추적한다. 그 결과, 이동 물체의 추적 속도를 개선시켰고, 물체 추적 오차율을 줄였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.250-252
• /
• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 물체감지 및 인식, 추적 등의 알고리즘을 사용하는 시스템에서 다양한 응용기술들이 연구되고 있다. 영상을 기반으로 동작하는 시스템의 경우, 전처리 과정으로 잡음제거를 진행하고 있으며, 시스템의 환경에 따라 정밀한 잡음제거가 요구되는 경우가 있다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 발생하기 쉬운 블러링 현상을 최소화하며 결과 영상의 디테일을 강조하기 위해 국부영역의 화소분할을 사용한 변형된 중심 가중치 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 국부 영역의 화소를 두 영역으로 분할하였을 때, 분할된 영역 중 우세한 영역의 중심을 가중치 필터 알고리즘의 기준으로 정하였다. 결과영상은 필터링 마스크 내부의 화소값에 변형된 중심 가중치를 컨벌루션하여 계산한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.169-172
• /
• 2001

본 논문은 얼굴의 특징점 추적을 위하여 얼굴 회전 변환과의 크기 변환을 고려한 BMA(Block matching alogorithm)을 이용한 방법을 제안한다. 우선 얼굴의 크기 변화를 구하기 위하여 얼굴 영역을 분리하여 그 면적을 구한다. 이 면적을 이전 프레임에서 구한 얼굴 영역의 면적과 비교하여 크기 비례를 계산한다. 다음으로 각 특징점을 중심으로 하는 8방위 영역의 화소들로 집합을 설정한다. 집합을 설정할 때에는 얼굴의 크기 변화를 고려하여 영역 내 화소들을 포함하는 양을 수정한다. 그리고 새로운 영상에서 화소 집합간의 거리가 가장 작은 화소를 새로운 특징점으로 지정한다. 이 때, 회전 변화를 고려하여 화소 집합의 순서를 순차적으로 바꿔 집합 간 거리를 산출한다. 제안하는 방법은 회전과 크기 변환에 강인한 특성을 보일 뿐 아니라, 단순한 움직임 예측 방법인 BMA보다도 쉽고 빠르게 계산된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.47-52
• /
• 2007

기존 화소 기반 영역분할 방법은 주변 화소와 비교를 통하여 영역 분할을 수행하기 때문에 처리 시간이 길고, 영역 분할이 부정확한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 위성 영상을 효과적으로 영역 분할하기 위하여 영역 분할 및 합병 기법을 이용한 수정된 중심 연결 방법을 제안한다. 자신의 화소 값을 주변의 화소 값들과 비교하여 조건이 비슷할 경우 주변의 화소들을 합병하여 영역을 생성하는 방법으로 2방향으로만 주변 화소 값들과 비교를 수행하여 분할영역을 생성 및 합병한다. 실험결과 제안된 방법이 기존의 화소 기반 영역 분할 방법들보다 알고리즘이 간단하고 연산량이 작아 처리 시간이 짧으면서도 분할의 정확도가 우수한 영역기반 위성영상 영역분할 방법임을 알 수 있었다.