• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.134-137
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• 2014

화질의 개선을 위해 잡음을 제거하는 기술이 많이 개발되고 있으며 그 기술들 중에 효과적으로 사용되고 있는 것 하나가 양방향 필터이다. 양방향 필터는 거리에 대한 가중치와 화소 값에 대한 가중치를 모두 고려하기 때문에 경계 부분을 보존하면서 잡음을 제거하는 것이 가능하다. 필터를 적용함으로 잡음이 제거되지만 본 논문에서는 그보다 나은 결과를 위해서 경계 부분을 캐니 에지 검출기로 검출하고 강조함으로써 양방향 필터의 장점을 전보다 부각시켜 이전보다 효과적인 화질개선 방법을 제시하고자 하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.59-65
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• 2023

Edge detection in image processing and computer vision is one of the most fundamental operations. Canny edge detection algorithm has excellent performance and is currently widely used. However, it is difficult to process the algorithm in real-time because the algorithm is complex. In this study, the equations required in the algorithm were simplified to facilitate hardware implementation, and the calculation speed was increased by using a parallel structure. In particular, the size and management of local buffers were selected in consideration of parallel processing and filter size so that data could be processed without bottlenecks. It was designed in verilog and implemented in FPGA to verify operation and performance.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.299-308
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• 2009

AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.