에지 검출은 영상 분할, 영상 인식 등의 전처리 과정이며, 국내외에서 많은 관련 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 검출할 경우 에지를 우수하게 검출이 가능하나 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음의 영향에 의해 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문은 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 먼저 마스크의 중심 화소를 기준으로 상, 하, 좌, 우 방향으로 영역을 구분한다. 그리고 각 영역의 대표 화소값의 잡음 여부를 판단하여 그 결과에 따라 추정 마스크의 요소를 구한 후, 여기에 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체기반 비디오 코딩을 위한 중요한 구성 요소이다. 본논문은 비디오 시퀸스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane)추출 방법을 소개한다. 본 논문의 핵심은 시간적으로 변하는 움직임 객체 에지와 공간적 객체 에지 검출 결과를 효율적으로 조합하여 정확한 객체 경계를 추출하는 것이다. 이후 추출된 에지를 통하여 VOP를 생성한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 움직임 픽셀 차이 값으로부터 시작된다. 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산(erosion)을 적용하고, 다음 프레임의 영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산을 적용하여 두 프레임 사이의 에지 비교를 통하여 정확한 움직임 객체 경계를 추출한다. 이 과정에서 수리형태학 녹임 연산은 잘못된 객체 에지의 검출을 방지하는 작용을 한다. 두 영상 사이의 정확한 움직임 객체 에지(moving object edge)는 에지 크기를 조절하여 생성한다. 본 알고리즘은 픽셀 범위까지 고려한 정화한 객체의 경계를 얻음으로서 매우 쉬운 구현과 빠른 객체 추출을 보였다.
디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 관련 소프트웨어 및 하드웨어에 대한 관심이 높아지고 있으며, 영상 처리는 물체 인식, 물체 검출, 지문 인식 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 에지 검출은 대부분의 영상 처리 기술 등의 전처리 과정으로 국내외에서 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 우수하게 검출이 가능하나 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음 제거 특성이 미흡하여, 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 마스크의 중심 화소를 축으로 하여 4개의 영역으로 나누고, 각 영역의 대표 화소값에 따라 추정 화소를 구하며, 추정된 마스크와 새로운 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
지하철에서 스크린 도어와 플랫폼간의 경계선을 검출할 수 있는 변형된 케니에지 검출 알고리듬을 제안한다. 일반적으로 지하철에서는 플랫폼과 스크린 도어 사이의 경계선은 주변에 비해 어둡게 나타나므로 이의 특성을 고려하여 변형된 bottom-hat 변환을 이용해 에지 영상을 만든다. 이렇게 구한 에지 영상에 이중 문턱화를 통해 강한 에지와 약한 에지를 포함하는 이중 문턱화 영상을 얻는다. 이중 문턱화 영상에 호프 변환을 적용하여 플랫폼과 스크린 도어 간의 경계선을 검출하여 그 길이를 계산하고, 사람 등 물체가 있을 때와 없을 때와의 경계선 길이를 비교함으로써, 경계선을 침범 여부를 판단하는 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서는 카메라 높이 위치에 따라 두 종류의 서로 다른 입력영상을 사용하여 제안한 변형된 케니에지 검출 알고리듬에 대한 결과를 컴퓨터 시뮬레이션으로 나타내었다.
세계적인 인터넷을 통하여 인터넷 텔레포니는 폭발적으로 성장하고 있으며 무한한 성장가능성이 있다. 이에 따라 인터넷 텔레포니에 대한 표준안은 IETE(Internet Engineering Task Force)와 ITU(International Telecommunications Union)등에서 제시하고 있다. 또한 인터넷 텔레포니에 이동성과 멀티케스트 지원방안에 대한 방법을 제시하고 있고, 지금까지 제시된 방법을 기반으로 인터넷 텔레포니에서 Diffserv의 에지에서 멀티케스트용 패킷을 제한하는 방법으로 QoS(Qoality of Service)제공 서비스를 하여 다자간 통화 즉, QoS를 제공하는 다자간 통화 서비스를 할 수 있도록 본 논문은 제안한다.
본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서 외부 환경 변화에 강인한 적응적인 보도 경계선 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성되어 안정적으로 보도 영역을 분할한다. 첫 번째 단계에서는 복잡한 외부 환경에 강인하도록 적응적인 임계치를 이용하는 에지 검출 방법을 통해 소실선과 소실점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출한다. 성능평가를 위해서는제안된 에지 검출 방법과 케니 에지 검출기와의 비교를통해 제안된 방법이 외부 환경의 조명조건 변화에 강건함을 확인하였으며, VRay의 가상 광선의 길이 변화에 따른 영역분할 결과를 비교하여 방사형 영역 분할법의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상을 이용하여 홍채 변화를 분석하여 홍채 변화에 따라 환자의 건강 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 홍채 진단 시스템의 경우 홍채 외부 영역은 진단에 도움이 되지 않기에 홍채 영역만을 추출하기 위해 케니 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 추출하고 이전에 촬영한 영상과 현재 촬영한 영상의 차영상을 이용하여 변화를 비교 분석하였다.
IP 망에서의 차별 서비스 구조는 품질 보장 서비스를 위해 대역폭 브로커를 기반으로 QoS프로비저닝의 제어 및 관리를 수행한다. 그러나, 이러한 대역폭 브로커는 모든 입구 에지 노드로 유입되는 호의 연결 수락 제어를 위해 중앙 집중형 자원 관리를 수행함에 따라 확장성 면에서 큰 단점을 갖는다. 본 논문에서는 대역폭 브로커를 갖는 차별 서비스 구조에서 확장성을 높이고 유입되는 호의 상태를 반영한 적응적 연결 수락 제어 메커니즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 대역폭 브로커의 기능을 입구 에지 노드와 분리해서 자원 관리 및 프로비저닝을 대역폭 브로커에서 수행하고, 입구 에지 노드에서는 연결 수락 제어를 담당한다. 입구 에지 노드에서는 연결 수락제어를 위해 각 에지 노드간 패스 개념을 도입하고, 패스 단위로 할당된 대역 기반으로 연결 수락 제어를 수행한다. 패스 별 할당 대역량은 유입되는 트래픽에 따라 적응적으로 변화하게 되며 이는 대역록 브로커와의 통신을 최소화하면서 대역 자원의 효율적인 사용을 가능케 한다. 본 논문에서는 이러한 적응적 연결 수락 메커니즘을 제안하고 성능 분석을 통한 효율성 및 확장성의 개선을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 얼굴의 전체적인 특징(윤곽선, 얼굴크기, 눈, 코) 분석에 기반을 둔 가중치 주름 검출 방법을 제안한다. 첫째 입력된 영상에서 능동적 외향 방법을 이용하여 얼굴의 전체적인 주요 성분을 검출하게 되는데, 크게 형태 기반과 외향 방법으로 구성되어 있다. 이것은 얼굴 모델을 학습하고, 학습된 모델을 기반으로 새로운 영상에서 얼굴을 정합할 때 사용된다. 두 번째로는 영상에서 얼굴과 배경을 분리하고, 얼굴에서 주름 확률이 가장 큰 곳 네 곳을 선정하여 주름 가중치를 높게 부과하다. 마지막으로 가중치를 부여한 관심 영역에 대해서 캐니에지 알고리즘을 적용하여 주름을 검출하게 된다. 제안한 알고리즘은 다양한 종류의 영상을 사용하여 실험 하였으며, 실험결과 대부분의 영상에서 높은 성능의 얼굴 및 주름 검출 결과를 보였다.
본 논문에서는 한방 의료의 설진에서 진단 지표로 활용될 수 있는 효과적인 설태 영역 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설태의 자외선 광원에 의한 형광 반응 특성을 이용하여 기존의 설태 추출 방법의 단점으로 지적되었던 진료 환경의 제약성 및 진료 결과의 객관성 부족에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 처리 과정으로는 자외선 광원을 사용하여 설진 영상을 획득하고, 설질(Tongue body)과 설태(Tongue coating) 영역의 색차 크기에 상응하는 히스토그램(Histogram) 상의 골-포인트(Valley-points)를 임계 처리하여 이진화(Binarization)를 수행한다. 최종적으로 설진을 위하여 한의사에게 제공되는 진단 영상은 이진 영상에 케니-에지(Canny-Edge) 알고리즘을 사용하여 설태 윤곽 정보를 추출한 후에 환자의 원 혀 영상에 부과하여 제시한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 다양한 혀 영상을 수집하고, 한의사가 수작업으로 설정한 설태 영역을 참영상(True image)으로 하여 제안한 방법으로 추출한 설태 영역과 비교하였다. 그 결과 제안한 방법은 87.87%의 추출률을 나타냈으며, 추출된 설태 영역의 형태 유사도도 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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