색채의 조화란 조형의 기본 요소인 선, 형태, 색채가 잘 어울리는 것이다. 본 논문에서는 색채 조화론 중에서 요하네스 이텐의 색채 조화론을 구현을 통하여 제시하고자 한다. 노랑, 빨강, 파랑의 1차색을 기준으로 그 사이에 혼합색인 2차색을 배치하고, 다시 1차색과 2차색 사이에 3차색을 배치하여 12색상환을 만들었다. 이 12 색상환을 인식하도록 한다. 또한 에지 추출은 Canny 연산자를 이용하여 추출하도록 하고, 레이블링 및 클러스터링을 통해 색을 표현하였다.
Edge detection in image processing and computer vision is one of the most fundamental operations. Canny edge detection algorithm has excellent performance and is currently widely used. However, it is difficult to process the algorithm in real-time because the algorithm is complex. In this study, the equations required in the algorithm were simplified to facilitate hardware implementation, and the calculation speed was increased by using a parallel structure. In particular, the size and management of local buffers were selected in consideration of parallel processing and filter size so that data could be processed without bottlenecks. It was designed in verilog and implemented in FPGA to verify operation and performance.
조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 이를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 $\sigma$값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출 방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도 안정적으로 에지가 검출되었다.
무인 로봇이나 무인 항공기 등의 위치 추정 등에 사용되는 산악 영상에서 지평선을 검출하는 것은 지평선의 복잡성, 환경에 의한 가려짐, 영상의 노이즈 때문에 매우 힘들다. 이러한 어려움에도 불구하고 지평선 검출은 무인 이동체에 다양하게 적용될 수 있는 매우 중요한 연구 주제이다. 본 논문에서는 다중 스케일 케니 영상과, 위상 정보, 그리고 영상 속에서의 지평선의 위치 정보를 이용하여 지평선 검출 알고리즘을 개발 하였다. 다중 스케일 케니 영상은 추정(localization)에 강한 고 스케일 케니 영상과 탐색(detection)에 강한 저 스케일 케니 영상으로 구성된다. 알고리즘의 적절한 단계에 각각의 케니 영상을 선택적으로 적용함으로 복잡한 환경에서도 좋은 지평선 검출 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 영상을 통해 검증되었으며 기존의 기법과 비교되었다.
이 논문에서는 한방 치료에서 피부에 직침된 침의 제거를 위한 침 검출 방법을 제안한다. 명암도 영상에서 형태학적 열기 연산을 이용하여 침 후보 영역이 검출되고 크기 정보 등을 이용하여 거짓 침 후보 영역이 제거된다. 각 후보영역에서 canny 에지 검출기를 사용하여 에지 점들을 찾고 이들 점들을 선분으로 근사화한다. 선분들의 방향과 선분간의 거리를 기반으로 하는 형태학적 분석을 통해 두 개의 주요 선분을 찾고 침 머리 부분을 검출한다. 119개의 침이 직침된 16개의 영상에 대한 실험 결과 97.5 %의 검출율을 얻었다.
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.
병리 정보시스템(Pathological Information System: PIS)은 매일 수천 장씩 생산되는 환자 병리 이미지를 관리하는데 활용되고 있으며, 이 이미지 정보들을 어떻게 효과적으로 처리할 것인지는 병리 정보 처리에 있어서 중요한 연구 과제 중 하나이다. 이미지의 외곽선을 추출하는 것은 병리 이미지 처리에 있어 가장 중요한 작업이지만 현재 사용되는 알고리즘은 정확도에 있어 많은 개선점을 가지므로, 본 논문에서는 이미지의 외곽선 검측에 있어서 기존의 Canny 알고리즘의 원리를 바탕으로 적응적 임계값 설정이 가능하며 눈금자를 임계값 설정의 기준으로 삼는 방식을 제안하여 기존 외곽선 추출 방식보다 정확한 방식을 제안한다. 제안 방식은 기존 방식과의 비교실험을 통해 성능을 검증하였으며, 이 실험에서는 임의로 선정된 병리 이미지 군, 기존 방식으로는 식별이 제한되었던 병리 이미지 군 및 의도적으로 노이즈를 추가한 이미지 군을 대상으로 실험하였고, 실험 결과를 비교하여 제안하는 이미지 외곽선 식별 방식의 향상된 성능을 증명했다.
최근 많은 도서관에서 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그를 도서에 부착하여 대출 및 반납 업무를 처리하고 있다. 그러나 이러한 RFID 인식 시스템은 부착된 RFID 태그와 안테나의 위치 및 주변 환경의 영향에 따라 인식률이 좌우되는 단점이 있다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 별도 인식시스템과의 상호 보완이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상을 기반으로 도서의 권수를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 영상에 대해서 도서가 존재하는 영역을 관심영역으로 설정한 후, Canny 엣지 검출 알고리즘을 실행한다. 엣지로 검출된 부분에 대해 Hough 직선 변환 알고리즘을 이용하여 도서가 몇 권인지 판별한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 350장의 다양한 도서 이미지에 대해서 도서의 권수를 정인식과 오인식으로 판별하여 분석하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 도서 권수 판별 정확도에서 97.1%의 우수한 성능을 보여주었다.
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.
본 연구는 스네이크를 이용하여 뇌의 자기 공명 영상에서 자동 혹은 반자동으로 종양 또는 병변의 정확한 윤곽선을 찾기 위함이다. 본 연구에서 기존의 스네이크가 가지고 있는 에너지 최적화 문제를 동적 프로그래밍을 이용하여 개선하였고, Image Force로 Canny Edge Detector의 값을 이용하여 스네이크가 잡음에 덜 민감하도록 하였다. 병변의 윤곽선이 추출되면, 병변의 면적, 중심 좌표, 둘레 등을 계산하도록 하였다 또한 병변에 대한 다수의 2차원 단면 영상을 합성하여 3차원으로 재구성하여 병변의 입체적인 모양을 볼 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 뇌종양 환자의 치료 계획 수립 뿐 아니라 경과를 평가하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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