• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.91-98
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• 2016

소나 영상에서 수중 물체의 검출과 분류는 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 소나 영상과 영상처리기법을 이용하여 해저의 물체를 식별하는 시스템을 제안한다. 수중 물체의 식별 과정은 수중 물체 후보 영역 검출과 물체 식별의 두 단계로 구성된다. 영상 정합(image registration) 기법을 이용하여 수중 물체 후보 영역을 검출하고, 기존에 획득된 기준 배경 영상과 현재 스캔된 영상 사이의 공통된 특징점을 검출하여 정합한 후, 두 영상의 차 영상(difference image)을 구하여 검출한다. 검출된 물체는 고유벡터와 고유값을 특징으로 사용하여 데이터베이스내의 패턴과 가장 유사한 패턴으로 분류한다. 제안하는 수중 물체 식별 시스템은 최단 소행 항로(Q route) 확보와 같은 응용에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.203-208
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• 2010

본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.7-14
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• 2006

Detection and identification of targets from remotely sensed imagery are of great interest for civilian and military application. This paper presents an algorithm for target detection in high spatial resolution imagery based on the spectral and the dimensional characteristics of the reference target. In this algorithm, the spectral and the dimensional information of the reference target is extracted automatically from the sample image of the reference target. Then in the entire image, the candidate target pixels are extracted based on the spectral characteristics of the reference target. Finally, groups of candidate pixels which form isolated spatial objects of similar size to that of the reference target are extracted as detected targets. The experimental test results showed that even though the algorithm detected spatial objects which has different shape as targets if the spectral and the dimensional characteristics are similar to that of the reference target, it could detect 97.5% of the targets in the image. Using hyperspectral image and utilizing the shape information are expected to increase the performance of the proposed algorithm.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권1호
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• pp.41-47
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• 2006

Detection and identification of targets from remotely sensed imagery are of great interest for civilian and military application. This paper presents an algorithm for target detection in high spatial resolution imagery based on the spectral and the dimensional characteristics of the reference target. In this algorithm, the spectral and the dimensional information of the reference target is extracted automatically from the sample image of the reference target. Then in the entire image, the candidate target pixels are extracted based on the spectral characteristics of the reference target. Finally, groups of candidate pixels which form isolated spatial objects of similar size to that of the reference target are extracted as detected targets. The experimental test results showed that even though the algorithm detected spatial objects which has different shape as targets if the spectral and the dimensional characteristics are similar to that of the reference target, it could detect 97.5% of the targets in the image. Using hyperspectral image and utilizing the shape information are expected to increase the performance of the proposed algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.22-29
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• 2000

본 논문은 복합 영상을 위한 내용기반 영상 검색의 효율을 극대화하기 위한 방법을 제안하였다. 영상 검색을 효율적으로 수행하기 위해서는 영상 검색의 후보를 축소와 함께 최적의 특징을 선택하는 것이 필요하다 한가지 영상 특징 패턴에 기반 한 검색 시스템으로는 다양한 종류의 복합 영상에 대한 검색과정에서 영상 도메인이 변화할 경우 검색 효과를 극대화할 수가 없다. 본 논문에서는 검색 영상 도메인이 변하면 질의 영상 특성에 따라 최적의 특징 패턴을 시스템 스스로 선택하는 적응적 자가 특징 선택 기법 통하여 복합 영상의 검색 효율을 극대화하였다. 제안된 방안에서는 검색 효율을 개별적인 특징들에 비해 3% 향상시킬 수 있었으며 다중 SOFM신경망을 통하여 검색 후보를 축소하였다

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.264-272
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• 2010

예제기반 초해상도 영상복원은 영상 패치의 대한 학습 및 검색을 통해 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 방법으로써 성능이 좋고 한 장의 저해상도 영상에 대하여도 적용 가능하다. 그러나 복원 과정에서 패치 검색에 많은 비교 연산이 요구되기 때문에 속도가 매우 느리다. 복원 속도를 향상시키기 위해서는 효과적인 패치 검색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 패치 검색에 사용 가능한 다양한 고차원 특징 검색 방법들을 실제 초해상도 영상복원 시스템에 적용하여 그 성능을 비교하였다. 또한 문자 인식 분야에서 성공적으로 적용되어왔으나 초해상도 영상복원에서는 사용되지 않았던 단계적 후보축소 방법을 패치 검색 단계에 적용할 것을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법 중에서는 LSH가 가장 좋은성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안한 단계적 후보 축소에 의한 패치 검색 방법은 LSH보다 더욱 우수하여 $1024{\times}1024$ 영상의 복원 시 LSH보다 최대 3.12배 빠른 복원 속도를 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.138-148
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• 2015

Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.262-266
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• 2010

Recognizing a license plate of a vehicle has widely been issued. In this thesis, firstly, mean shift algorithm is used to filter and segment a color vehicle image in order to get candidate regions. These candidate regions are then analyzed and classified in order to decide whether a candidate region contains a license plate. We then present an approach to recognize a vehicle's license plate using the Fuzzy ARTMAP neural network, a relatively new architecture of the neural network family. We show that the proposed system is well to recognize the license plate and shows some compute simulations.

• 대한원격탐사학회지
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• 제11권1호
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• pp.47-64
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• 1995

In this paper, an algorithm that finds man-made structures in a praylevel aerial images is proposed to perform stereo matching. An extracted contour of buildings must have a high accuracy in order to get a good feature-based stereo matching result. Therefore this study focuses on the use of edge following in the original image rather than use of ordinary edge filters. The Algorithm is composed of two main categories; one is to find candidate regions in the whole image and the other is to extract exact contours of each building which each candidate region.. The region growing method using the centroid linkage method of variance value is used to find candidate regions of building and the contour line tracing algorithm based on an adge following method is used to extract exact contours. The result shows that the almost contours of building composed of line segments are extracted.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.233-236
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• 2003

In this paper, we propose a method to search the evidence such as a knife found in the crime scene based on GHT from an image database Such objects like knives are simitar in shape. The proposed method utilizes the small shape differences among objects as much as possible to distinguish an object from similar shaped objects. It consists of the GHT based candidate generation and top-down candidate verification. For the fast generation of the candidate 1ist, the GHT operation is performed un the down sampled edge list. The test results show that it can retrieve the correct object even with a pan of object in reasonable time.