• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.167-177
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• 2013

이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 세 가지 부분으로 구성된다 : (1) Modified Edge-based Line Average(MELA) 기법, (2) 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 그리고 (3) 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR 필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일 수 있는 향상된 기법을 이용함으로써 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권2호
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• pp.104-115
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• 2005

Median filters in the signal processing have been most widely used and have demonstrated the strongest effects. This paper proposes the adaptive median filters with noise detection. The proposed basic algorithm of the filters is to judge whether or not the noises exist on the ground of The Noise Judgment Standards. Just in case the existence of the noises is verified by the algorithm, it takes the median filter. In order to judge the existence of the noises by the algorithm, this paper introduced the noise detection method by local central variance. As a result of comparing and analyzing the features and performance of the proposed filters and the existing [5]-[10] filters on the same conditions, it was verified that the former proved to be better than the latter, Observed even by naked eyes, it was similar, too. Accordingly, it's proved that the adaptive median filters by local central variance are useful in removing the impulse noise of the median filter and reinforce the edge preservation ability.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.321-325
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• 2004

Retinopathy of Prematurity (ROP) is a common retinal neovascular disorder of premature infants. It can be characterized by inappropriate and disorganized vessel. This paper present a method for blood vessel detection on infant retinal images. The algorithm is designed to detect the retinal vessels. The proposed method applies a Lapalacian of Gaussian as a step-edge detector based on the second-order directional derivative to identify locations of the edge of vessels with zero crossings. The procedure allows parameters computation in a fixed number of operations independent of kernel size. This method is composed of four steps : grayscale conversion, edge detection based on LOG, noise removal by adaptive Wiener filter & median filter, and Otsu's global thresholding. The algorithm has been tested on twenty infant retinal images. In cooperation with the Digital Imaging Research Centre, Kingston University, London and Department of Opthalmology, Imperial College London who supplied all the images used in this project. The algorithm has done well to detect small thin vessels, which are of interest in clinical practice.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1367-1370
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• 1987

This paper describes a new automatic bi-level image segmentation algorithm which determines local thresholds by applying a locally adaptive edge detection technique to a variable threshold selection method. Computer simulations show that the performance of the proposed algorithm is more robust than those of automatic global thresholding methods.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.422-433
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• 2001

본 논문에서는 영상의 그래디언트 (gradient)를 구하여 그래디언트 값의 분포를 마치 3차원 지형과 같은 개념으로 간주하고 여기에 물이 흐르는 개념을 적용한 에지 (edge) 검출 방법을 제안하였다 영상에서 그래디언트 값이 큰 부분은 배경과 객체간의 에지라 볼 수 있으며, 이 에지에 물이 고이게 하기 위해서는 반전된 그래디언트 영상을 사용한다. 반전된 그래디언트 영상에서 물의 흐름을 기반으로 한 enhancing 작업과 국부적응 임계값 적용을 실시하여 잡음을 줄인 에지 영상을 찾는 방법을 제안한다. 합성영상과 실제영상에 대한실험을 통해 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1315-1318
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• 2003

In this paper, a neural network based approach using a self-organizing feature map is proposed for the segmentation of X ray images. A number of algorithms based on such approaches as histogram analysis, region growing, edge detection and pixel classification have been proposed for segmentation of general images. However, few approaches have been applied to X ray image segmentation because of blur of the X ray image and vagueness of its edge, which are inherent properties of X ray images. To this end, we develop a new model based on the neural network to detect objects in a given X ray image. The new model utilizes Mumford-Shah functional incorporating with a modified adaptive SOFM. Although Mumford-Shah model is an active contour model not based on the gradient of the image for finding edges in image, it has some limitation to accurately represent object images. To avoid this criticism, we utilize an adaptive self organizing feature map developed earlier by the authors.[1] It's learning rule is derived from Mumford-Shah energy function and the boundary of blurred and vague X ray image. The evolution of the neural network is shown to well segment and represent. To demonstrate the performance of the proposed method, segmentation of an industrial part is solved and the experimental results are discussed in detail.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.1000-1009
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• 2007

본 논문에서는 공간적인 디인터레이싱을 위한 컨텐츠 기반 적응적 보간 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리와 컨텐츠 분석, 컨텐츠에 따른 적응적 보간의 3 단계로 구성된다. 또한 적응적 보간 방식으로써 변형된 에지기반 라인 평균 방식과 그레디언트 기반 방향성 보간, 윈도우 매칭 방식의 세 가지 보간 방식을 제안한다. 각각의 보간 방식은 공간적인 영상 특징에 따라 다양한 성능을 나타낸다. 따라서 각각의 보간할 픽셀 영역은 그레디언트 검출을 통해 영역 특징을 분석하고 네 가지 카테고리로 분류된다. 이러한 분류 결과를 기반으로 각각에 적합한 디인터레이싱 방법을 사용함으로써 최적의 성능을 구현할 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방식이 기존의 방식에 비해 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.21-31
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• 2017

본 논문에서는 Zynq SoC 플랫폼을 사용하여 노이즈 영상의 경계선 검출 및 노이즈 감소를 위한 부분 재구성 시스템을 설계한다. 실시간 1080p 영상 시퀀스의 처리를 위한 높은 연산량을 제공하기 위해 재구성이 가능한 Programmable Logic 영역을 사용하고 하드웨어 필터를 구현한다. 또한 하드웨어 필터들은 부분 재구성 가능한 영역을 활용한 자동 재구성 기능을 통해 제한된 환경의 임베디드 시스템에서 더욱 더 효과적으로 하드웨어 자원 활용을 가능하게 한다. 주어진 한계점을 넘는 잡음을 포함한 입력 영상의 경우 적응적 노이즈 제거를 위한 필터링 연산을 하드웨어에 자동 재구성하여 수행함으로써 제안된 시스템은 향상된 경계선 검출 결과를 보여 주고 있다. 제안 하는 시스템을 사용하여 영상 시퀀스의 잡음 밀도에 따라 영상 처리 필터의 bitstream이 스스로 재구성 되었을 때 경계선 검출의 정확도에 대한 결과가 향상된 것을 (14~20배 PFOM) 구현 결과에서 보여 준다. 또한, ZyCAP을 사용하여 구현 한 경우 2.1배 빠르게 부분 재구성함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.173-180
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• 2017

동해안의 갯녹음 현상이 현재 진행 중이며 심화한 암반의 면적이 $170.54km^2$로 동해안 전체 암반 면적의 61.7%에 달하는 것으로 나타났다. 갯녹음의 주원인이자 패류 양식어장에 크게 피해를 주는 것으로 알려진 성게의 퇴치 방법은 지속적으로 연구되어 왔으나 성게를 이용한 음식이나 재활용에 대한 연구가 주를 이루며 아직 성게 인식에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 바다의 해적인 성게를 대량으로 포획하기 위하여 성게의 특징점 추출을 위한 적응적 경계검출을 제안하였으며 향후 성게 인식프로그램에 많은 도움이 되리라 생각한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5C호
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• pp.542-549
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• 2007

편미분 방정식을 도입하여 새로운 영상처리 기술을 개발하려는 연구가 활발히 진행 중이며, 특히 확산 방정식을 풀어 잡음 제거, 영상 복원, 에지 검출 및 영상 분할 등에 응용할 수 있는 이미지 확산 알고리즘에 관심이 높다. 본 논문에서는 기존의 비등방성 확산 방식이 결국은 커널 크기가 작은 적응 필터링 방식과 동일한 효과를 낸다는 것을 보이고, 확산 과정에서 선형 필터의 단점을 보완할 수 있도록 가중 미디언(WM, Weighted Median) 필터를 적용한 새로운 확산 기법을 제안하였다. 제안된 WM 필터가 비등방성 커널을 갖도록 필터계수에 대응하는 가중치들을 이미지의 국부적인 변화량에 따라 적응적으로 가변할 수 있는 기법을 제안하였다. 뿐만 아니라 반복 과정에서의 확산 속도를 증가할 수 있도록 커널의 크기를 증가시키기 위한 방안도 제시하였다. 실제 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 잡음 제거 (특히 임펄스성 잡음) 특성이나 에지 보존 특성이 더 우수하다는 것을 보였다. 또한 기존의 방식에 비해 확장된 크기를 갖는 커널을 이용함으로써 확산 속도를 높일 수 있다는 것을 보였다.