• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.59-64
• /
• 2009

경계선 검출은 항상 원 이미지의 노이즈에 의해 영향을 받으므로 사전에 노이즈들을 제거하는 방법들이 필요하다. 그리고 Mean Shift 알고리즘은 이러한 목적에 알맞은 smooth 함수를 가지고 있고, 그래서 중요하지 않은 정보와 노이즈에 민감한 부분들을 점차 제거하는 방법들을 택하고 있다. 우선 Canny 알고리즘을 사용하여 객체의 윤곽선을 추출하는데 초점을 맞추었다. 그리고 알고리즘을 테스트 하고 이전의 단독 Canny 알고리즘보다 우수한 결과를 얻었다. 따라서 Mean Shift 알고리즘과 Canny 알고리즘이 조합된 방법은 경계선 검출 처리에 적당함을 말한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.951-959
• /
• 2015

장면 텍스트 추출은 현대 스마트 시대에서 쏟아져 나오는 다양한 영상 기반 응용에 중요한 정보를 제공하기 때문에 중요하다. 기본적인 MSER(Maximally Stable Extremal Regions) 추출 후에 캐니 연산자를 이용하여 경계를 강화시키는 Edge-Enhanced MSER은 텍스트 추출 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 하지만 캐니 연산자의 임계값 설정에 따라 Edge-Enhanced MSER의 결과영상이 다르게 나타나므로 임계값 설정을 계산하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 캐니 연산자의 임계값을 설정하는 방법 중 히스토그램의 중앙값을 이용하여 경계를 추출하고 이를 Edge-Enhanced MSER에 적용한 AEMSER(Adaptive Edge-enhanced MSER)을 제안한다. 이 방법은 명확한 경계에 대해서만 영역을 추출하기 때문에 기존의 방법보다 더 좋은 결과영상을 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제8권4호
• /
• pp.430-441
• /
• 2002

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.103-109
• /
• 2010

색이란 인간이 조형 활동을 처음 시작할 때부터 사용되어진 조형언어로서 인간이 눈으로 볼 수 있는 모든 현상 세계에 존재하는 것이다. 본 논문에서는 장면 전환 검출에서 추출된 대표 프레임을 대상으로 한국의 전통색 조화를 식별한다. 전통색은 오정색과 오간색으로 분류하여 조화를 이루는지 판별하도록 한다. 빨강, 파랑, 노랑, 검정, 흰색을 오정색이라 부르고 분홍, 하늘색, 보라, 유황색, 초록을오 간색이라 하여 식별한다. 먼저, Canny 알고리즘을 이용하여 경계선을 추출한다. 그리고 경계선을 중심으로 색들을 레이블링 하고 클러스터링 한다. 마지막으로, 전통 색채 조화 식별 방법을 이용하여 전통색을 식별한다. 본 논문에서 제시한 연구는 실험을 통하여 우수성이 입증 되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.137-139
• /
• 2011

영상에서의 경계선 추출은 원 영상의 노이즈에 의해 크게 영향을 받는다. 따라서 먼저 그 노이즈들을 제거할만한 어떤 방법들이 필요하다. Mean Shift 알고리즘은 이러한 목적에 부합되는 유연한 함수로서, 별로 중요하지 않은 정보와 민감한 노이즈 부분을 점점 제거하는데 알맞다. 여기서는 Canny 알고리즘을 사용하여 중점으로 하는 영상에서의 윤곽선을 찾아낸다. 그리고 테스트 하고 이전의 유일한 Canny 알고리즘 보다 결과가 좋음을 알아낸다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
• /
• pp.282-285
• /
• 2002

의료영상에서 윤곽선의 추출은 관심영역 대한 객관적인 수치 즉 면적, 부피, 장단축의 길이 등을 분석하고 3차원 재구성을 위해 선행되어야 하는 중요한 과정이다. 현재 윤곽선 추출에 대한 않은 방법들이 개발 중에 있으나 이 방법들은 한계를 지니고 있어 더 높은 수준의 처리가 요구된다. 본 논문에서는 active contour model(snake)을 이용하여 MR뇌 영상에서 종양을 추출하였다. Snake의 에너지 최적화 문제를 dynamic programming을 사용하여 개선하였으며 canny edge detection을 이용하여 잡음에 덜 민감하도록 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
• /
• pp.72-74
• /
• 2011

최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기법들은 조명 변화에 따라 그 성능의 변화가 크게 발생하였다. 이는 차선과 도로의 사이의 값의 차이가 조명 조건에 따라 변하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영상 분석을 통하여 경계선을 판단하는 값을 조절함으로써 환경에 적응적인 경계선 추출 방법을 제안한다. 차량 주행 영상에서 제안한 방법과 기존의 경계선 검출 기법을 적용하여 성능을 비교한다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.1-6
• /
• 2003

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
• /
• pp.425-427
• /
• 2000

얼굴 표정은 사람의 감정을 표현함과 동시에 그것을 이해할 수 있는 중요한 수단이다. 최근 이러한 얼굴 표정의 자동인식과 추적을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 대략적인 얼굴영역을 설정하여 얼굴의 표정을 나타내는 표정요소들을 찾아낸 후, 각 요소의 특징점을 추출하고 추적하는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템의 개요는 입력영상의 첫 프레임에서 얼굴영역 및 특징점을 찾고, 연속되는 프레임에서 반복적으로 이를 추적한다. 특징점 추출과 추적에는 템플릿 매칭과 Canny 경계선 검출기, Gabor 웨이블릿 변환을 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.131-134
• /
• 2011

영상에서 경계선의 추출의 저수준 영상 처리에서 매우 중요하다. 하지만 대다수의 경계선 추출 방법들은 노이즈들의 영역이 많기 때문에 효율적이지 못하고 영상이 서로 다르기 때문에 유연하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위하여 우선 노이즈 감소 단계를 제시한다. 그리고 점진적인 변화 폭의 히스토그램과 내부 클래스 최소 변이상의 양쪽 임계값들을 자동으로 선택하도록 한다.