• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.33-40
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• 2009

전경계선 검출은 저수준 영상 처리에서 매우 중요하다. 하지만, 대부분의 경계선 검출 방법들은 노이즈 포인트들의 영향으로 효과적이지 못하며 서로 다른 입력 영상에서도 유연하지 못하다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 먼저 외부 노이즈 제거 단계를 제시하였고, 다음으로 기울기 폭 히스토그램과 내부 클래스 최소 변이에 따른 양쪽 임계치의 자동 선택을 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하여 민감한 노이즈 포인트들의 대부분을 줄일 수 있었고 실제 파라미터를 인위적으로 세팅하지 않고 서로 다른 영상을 위한 목적 임계치를 계산하며, 퍼지 알고리즘에 의하여 경계선 픽셀들을 선택하였다. 결론적으로 이전의 Canny 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.251-252
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• 2007

The thesis proposed the Text Extraction Algorithm which is a text extraction algorithm which uses the Coiflet Wavelet, YCbCr Color model and the close curve edge feature of adaptive LoG Operator in order to complement the demerit of the existing research which is weak in complexity of background, variety of light and disordered line and similarity of text and background color. This thesis is simulated with natural images which include naturally text area regardless of size, resolution and slant and so on of image. And the proposed algorithm is confirmed to an excellent by compared with an existing extraction algorithm in same image.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권3호
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• pp.405-424
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• 2013

This research paper proposes a secured, robust approach of information security using steganography. It presents two component based LSB (Least Significant Bit) steganography methods for embedding secret data in the least significant bits of blue components and partial green components of random pixel locations in the edges of images. An adaptive LSB based steganography is proposed for embedding data based on the data available in MSB's (Most Significant Bits) of red, green, and blue components of randomly selected pixels across smooth areas. A hybrid feature detection filter is also proposed that performs better to predict edge areas even in noisy conditions. AES (Advanced Encryption Standard) and random pixel embedding is incorporated to provide two-tier security. The experimental results of the proposed approach are better in terms of PSNR and capacity. The comparison analysis of output results with other existing techniques is giving the proposed approach an edge over others. It has been thoroughly tested for various steganalysis attacks like visual analysis, histogram analysis, chi-square, and RS analysis and could sustain all these attacks very well.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1418-1421
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• 1987

An important problem in edge detection is to select a proper threshold that transforms the gradient picture to e two level picture containing optimum edges between regions, Such a threshold is determined depending on some measures of errors in tresholding. In this paper, an error criterion on extracting edges by thresholding the block gradient image is presented. Based on the error measure, the optimum threshold is chosen for the detection of acceptable edges.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.91-98
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• 2005

본 논문에서는 영상의 에지성분을 이용하여 손실된 프레임에서의 오류를 은닉하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 손실된 블록의 주변에 존재하는 상, 하, 좌, 우의 일정 부분을 에지 추출을 위한 영역으로 정의하고, 정의된 네 부분의 영역은 방향에 따라 선택적인 에지 연산자를 적용시켜 에지 성분을 추출한다. 이 에지정보는 영상이 복잡한 부분과 단순한 부분에 대해 복잡도를 결정하는 판단 기준이 되며 경계정합을 위한 마스크 폭을 조절하게 된다. 즉, 제시된 방법은 경계정합 수행시 정확도를 높이기 위하여 네 부분에서 추출된 에지성분의 양에 비례하여 방향에 따라 경계정합 마스크의 폭을 조절하고, 이에 따라 영상의 윤곽을 나타내는 에지 특성에 가중치를 적용함으로써, 개선된 움직임 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법에 대한 오류은닉 결과를 비교함으로써 제안된 방법의 우수성 검증 및 장단점에 대해 분석한다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.1-13
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• 2009

개념 기반 이미지풍경 분류 기법은 데이터베이스에 있는 대량의 이미지 를 카테고리별로 구분하는 많이 적용되는 응용분야이다. 풍경이 속하는 카테고리를 알면 데이터베이스에서 해변, 산, 숲, 필드와 같은 필요한 풍경사진을 찾고자 할 때 불필요한 이미지를 필터링하여 신속하고 정확하게 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 시멘틱 모델링 기반의 적응 세그멘테이션 기법을 제안 한다. 잔디, 물, 하늘과 같은 시멘틱 개념에 따른 이미지를 서브구역으로 나누어 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션은 에지탐색을 이용하고 또한 K-Nearest(K-NN)를 이용하여 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션 과정에서 이미지의 복잡도에 따라 적응적으로 서브구역으로 나눈다. 실험에서는 Vosel과 schiele가 제안한 방법과의 비교를 통해서 정확도면에서 제안된 연구의 우수성을 보여준다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권3호
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• pp.168-172
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• 2014

In this paper, we propose an algorithm that can efficiently detect and monitor multiple ships in real-time. The proposed algorithm uses morphological operations and edge information for detecting and tracking ships. We used smoothing filter with a $3{\times}3$ Gaussian window and luminance component instead of RGB components in the captured image. Additionally, we applied Sobel operator for edge detection and a threshold for binary images. Finally, object labeling with connectivity and morphological operation with open and erosion were used for ship detection. Compared with conventional methods, the proposed method is meant to be used mainly in coastal surveillance systems and monitoring systems of harbors. A system based on this method was tested for both stationary and non-stationary backgrounds, and the results of the detection and tracking rates were more than 97% on average. Thousands of image frames and 20 different video sequences in both online and offline modes were tested, and an overall detection rate of 97.6% was achieved.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권1호
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• pp.109-120
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• 1996

Cardiac function is evaluated quantitatively using angiographic images via the analysis of the shape change or the heart wall boundaries. To kin with, boundary defection or ESLV(End Systolic Lert Ventricular) and EDLV(End Diastolic Left Ventricular) is essential for the quantitative analysis of cardiac function. The boundary detection methods proposed in the past were almost semi-automatic. Intervention by a knowledgeable human operator was still required Of con, manual tracing of the boundaries is currently used for subsequent analysis and diagnosis. This method would not cut excessive time, labor, and subjectivity associated with manual intervention by a human operator. EDLV images have noncontiguous and ambiguous edge signal on some boundary regions. In this paper, we propose a new method for automated detection of boundaries in noncontiguous and ambiguous EDLV images. The boundary detection scheme which based on a priori knowledge information is divided into two steps. The first step is to detect the candidate edge points of EDLV using ESLV boundaries. The second step is to correct detected boundaries of EDLV using the LV shape. We developed the algorithm of modifying EDLV boundaries defined adaptive modifier. We experimented the method proposed in this paper and compared our proposed method with the manual method in detecting boundaries of EDLV. In the areas within estimated boundaries of EDLV, the percentage of error was about 1.4%. We verified the useflilness and obtained the satisfying results througll the experiments of the proposed method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.157-160
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• 2007

본 논문에서는 입력 영상의 에지를 단일 세그먼트로 구성하고 같은 타원에 속하는 에지 세그먼트를 병합하여 타원검출의 속도와 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저 분기점은 이용한 라벨링 기법과 코너 패턴 정합 기법으로 연속된 화소들의 집합인 에지 세그먼트를 만든다. 구성된 에지 세그먼트와 Randomized Hough Transform에 의해 타원을 추정하여 병합하고 타원을 결정한다. 위 과정으로부터 얻어진 병합된 에지 세그먼트 집합 하나가 타원 하나를 구성하므로 입력 영상 내의 전체 타원의 개수를 정확하게 추정할 수 있다. 또한 전체 에지 화소들로 타원을 검출하는 기존 방법과 달리 분리된 에지 세그먼트 단위로 타원 변수를 결정하기 때문에 전체 수행시간을 크게 줄일 수 있다.

• 센서학회지
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• 제20권3호
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• pp.162-167
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• 2011

In this paper, we propose a vision system using a field programmable gate array(FPGA) and a smart vision chip. The output of the vision chip is varied by illumination conditions. This chip is suitable as a surveillance system in a dynamic environment. However, because the output swing of a smart vision chip is too small to definitely confirm the warning signal with the FPGA, a modification was needed for a reliable signal. The proposed system is based on a transmission control protocol/internet protocol(TCP/IP) that enables monitoring from a remote place. The warning signal indicates that some objects are too near.