• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.8-17
• /
• 2008

본 논문에서는 새로운 주요객체 자동추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 2단계 과정으로 요약될 수 있다. 1단계로 객체와 배경을 분리하는 영상분할 작업을 수행한다. 우선적으로 '인간은 3또는 4개의 주요 색상으로 축약하여 사물을 인식한다'는 연구 결과에 따라 K-means 알고리즘을 이용하여 3구역으로 분할하고, 분할된 영상 간 히스토그램 유사도를 계산하여 임계값 이상으로 유사하면 병합하는 과정을 수행한다. 2단계로 영상구도에 근거해 분할된 영상 중에 객체라고 지정하는 작업을 수행한다. 사람이 사진을 잘 찍기 위해서는 '주요객체의 위치를 영상구도에 맞추어 촬영하는 것이 바람직하다는 사실'에 근거하여 삼각구도를 바탕으로 가중치 마스크를 설계하여 객체위치를 역 추정하였다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 약 400개의 영상에 대해 실험하였으며, 최근에 발표된 KMCC, GBIS방법과도 비교하였다.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제46권1호
• /
• pp.7-15
• /
• 2009

본 논문에서는 지상라이다를 이용한 구조물의 자동 윤곽선 추출을 다룬다. 본 논문에서는 사진을 이용하지 않고 전처리를 하지 않은 데이터를 직접 이용하여 구조물의 정면 윤곽선을 추출하는 것을 제안한다. 또한, 구조물의 크기와 데이터 수 즉, 라이다로 측정한 포인트 수를 고려한 효율적인 데시메이션 방법을 제안하였다. 이렇게 데시메이션된 데이터에서 라이다 데이터의 주요 특성중 하나인 거리정보를 이용하여, 구조물과 구조물이 아닌 점으로 구별해낸다. 그 후, 분산을 이용해 지역적으로 절대 좌표값이 큰 값과 작은 값을 찾아내고, 이를 윤곽선 후보 점으로 한다. 이렇게 찾아낸 구조물 윤곽선의 후보점들을 이어 윤곽선으로 만들고 최종적으로 정리하여 좀 더 현실에 가까운 윤곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제34권6호
• /
• pp.559-568
• /
• 2016

For the economic management of photovoltaic power plants, it is necessary to regularly monitor the panels within the plants to detect malfunctions. Thermal infrared image cameras are generally used for monitoring, since malfunctioning panels emit higher temperatures compared to those that are functioning. Recently, technologies that observe photovoltaic arrays by mounting thermal infrared cameras on UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are being developed for the efficient monitoring of large-scale photovoltaic power plants. However, the technologies developed until now have had the shortcomings of having to analyze the images manually to detect malfunctioning panels, which is time-consuming. In this paper, we propose an automatic photovoltaic panel area extraction algorithm for thermal infrared images acquired via a UAV. In the thermal infrared images, panel boundaries are presented as obvious linear features, and the panels are regularly arranged. Therefore, we exaggerate the linear features with a vertical and horizontal filtering algorithm, and apply a modified hierarchical histogram clustering method to extract candidates of panel boundaries. Among the candidates, initial panel areas are extracted by exclusion editing with the results of the photovoltaic array area detection. In this step, thresholding and image morphological algorithms are applied. Finally, panel areas are refined with the geometry of the surrounding panels. The accuracy of the results is evaluated quantitatively by manually digitized data, and a mean completeness of 95.0%, a mean correctness of 96.9%, and mean quality of 92.1 percent are obtained with the proposed algorithm.

• 한국측량학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.47-53
• /
• 2007

인공위성 영상을 이용하여 한반도 전역과 같이 넓은 지역에 대한 효율적인 영상 판독 및 분석 작업을 수행하기 위해서는 영상모자이크 작업이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 영상모자이크 작업시 요구되는 접합선의 자동추출 기법과 이를 기반으로 한 자동 모자이크 영상제작 방법을 제시하였다. 인위적인 불연속을 최소화하는 접합선의 자동 추출기법으로는 검색영역에 대한 제약조건을 고려한 Minimum Absolute Gray Difference Sum 알고리즘과 Canny 에지검출 알고리즘을 함께 적용하였다. 또한 획득시기가 다른 인접영상간의 밝기 차이를 균일하게 유지시키기 위한 히스토그램 매칭 방법으로는 Match Cumulative Frequency 방법을 적용하였다. 본 연구의 결과 에지검출 기법을 통해 도로나 강 등과 같은 선형특성 지형 지물을 접합선으로 선정함으로서 인접영상간의 인위적인 불연속 형성을 최소화 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.365-371
• /
• 2011

최근에 발행되는 대부분의 지폐는 UV(ultra violet)조명에 반응하는 UV패턴을 포함한다. 본 논문은 지폐검사를 위하여 지폐 내부에 존재하는 UV패턴을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. UV조명을 이용하여 촬영한 영상을 전 처리 과정을 통하여 입력데이터로 변환시킨 후, 가우시안 혼합 모형과 split-and merge EM(SMEM)알고리즘을 적용하여 영상을 몇 개의 영역으로 분리시킨다. 영역 분리된 영상 중 원하는 패턴을 추출하기 위하여, 공분산 벡터의 넓이와 가중치를 이용하는 방법을 새로이 제안한다. 다양한 지폐에 대한 실험을 통하여 제안방법의 유용성을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.275-278
• /
• 2007

이 논문에서는 곤충의 발자국을 인식하기 위한 전 단계로서 인식대상이 되는 의미 있는 단위의 발자국 영역을 자동 추출하고자 한다. 인식의 대상이 되는 곤충들은 크기와 종류에 따라 남겨지는 발자국 패턴의 크기 및 간격이 다르게 나타난다. 따라서 이 논문에서는 패턴의 크기와 간격에 관계 없이 인식의 기본 단위가 되는 영역을 추출할 수 있도록 하기위해 개선된 군집화 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬에서는 군집화를 위한 임계값이 군집화의 대상이 되는 모든 패턴들의 거리를 축적한 그래프의 형태에 따라 자동으로 설정되도록 하였다. 이러한 제안된 기법으로 군집화 된 영역은 의미 있는 주변 정보에 의해 곤충 인식에 기본 단계의 세그먼트를 자동 추출하게 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.482-491
• /
• 2005

본 논문에서는 디지털 X선 유방 촬영 시스템에서 획득된 영상으로부터 웨이브릿 변환과 자동적인 임계치 설정기법을 이용하여 미세 석회화 영역을 추출하였다. 디지털 X선 영상 장비는 임상 진단 분야에서는 필수적인 진단 장비이며, 흉부 촬영, 골절상 및 치아 교정 등의 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히 디지털 X선 유방 촬영술은 유방암 진단의 가장 좋은 방법으로 알려져 있으며 최근 국내에서 디지털 X선 기기를 개발하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 X선 유방 촬영 영상으로부터 초기 단계의 유방암 진단을 위해 필수적인 미세 석회화를 검출하는 알고리즘을 제안하여 이를 효과적으로 검출하였으며 진단 방사선학적 진단에 도움을 줄 수 있음을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.57-59
• /
• 2005

In our study, the automatic tracking algorithm of a human face is proposed by utilizing the thermal properties and 2nd momented geometrical feature of an infrared image. First, the facial candidates are estimated by restricting the certain range of thermal values, and the spurious blobs cleaning algorithm is applied to track the refined facial region in an infrared image.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
• /
• pp.283-286
• /
• 2002

Most of the Automatic Fingerprint Identification Systems define the ridge endings and bifurcation points as the minutia for matching. Therefore, the precise extraction of the minutia is critical in raising the efficiency and reliability of the system. The fingerprint images produced through the preprocessing may have the false minutia happened over the process and they can be the factors to decrease the system efficiency This paper suggests the algorithm, which removes the false minutia after extracting the candidate minutia from the thinned binary images of fingerprint images.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.76-84
• /
• 2000

As first step of any acoustic defence system, a attacking target warning system needs to be extremely reliable. This means the system must ensure a high probability of target classification together with a very low false alarm rate. In this paper, a algorithms for underwater target automatic classification is available for use in the passive sonar will be presented. In first, we will describe the precise automatic extraction of frequency lines for the detection of acoustic signatures. Also, a neural network and fuzzy based algorithms for target classification will be described. Thus the performances of these algorithms are very good with a high probability of classification.