• Title/Summary/Keyword: Canny 경계추출

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Improvement of Edge Detection Using Mean Shift Algorithm (Mean Shift 알고리즘을 활용한 경계선 검출의 향상)

  • Shin, Seong-Yoon;Lee, Chang-Woo;Rhee, Yang-Won
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.14 no.6
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    • pp.59-64
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    • 2009
  • Edge detection always influenced by the noise of original image, therefore need some methods to eliminate them in advance, and the Mean Shift algorithm has the smooth function which suit for this purpose, so adopt it to fade out the unimportant information and the sensitive noise portions. Above all, we use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on. And, take tests and get better result than the former sole Canny algorithm. This combination method of Mean Shift algorithm and Canny algorithm is suitable for the edge detection processing.

AEMSER Using Adaptive Threshold Of Canny Operator To Extract Scene Text (장면 텍스트 추출을 위한 캐니 연산자의 적응적 임계값을 이용한 AEMSER)

  • Park, Sunhwa;Kim, Donghyun;Im, Hyunsoo;Kim, Honghoon;Paek, Jaegyung;Park, Jaeheung;Seo, Yeong Geon
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.16 no.6
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    • pp.951-959
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    • 2015
  • Scene text extraction is important because it offers some important information on different image based applications pouring in current smart generation. Edge-Enhanced MSER(Maximally Stable Extremal Regions) which enhances the boundaries using the canny operator after extracting the basic MSER shows excellent performance in terms of text extraction. But according to setting the threshold of the canny operator, the result images using Edge-Enhanced MSER are different, so there needs a method figuring out the threshold. In this paper, we propose a AEMSER(Adaptive Edge-enhanced MSER) that applies the method extracting the boundary using the middle value of histogram to Edge-Enhanced MSER to get the canny operator's threshold. The proposed method can acquire better result images than the existing methods because it extracts the area only for the obvious boundaries.

A Robust Algorithm for Moving Object Segmentation and VOP Extraction in Video Sequences (비디오 시퀸스에서 움직임 객체 분할과 VOP 추출을 위한 강력한 알고리즘)

  • Kim, Jun-Ki;Lee, Ho-Suk
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.8 no.4
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    • pp.430-441
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    • 2002
  • Video object segmentation is an important component for object-based video coding scheme such as MPEG-4. In this paper, a robust algorithm for segmentation of moving objects in video sequences and VOP(Video Object Planes) extraction is presented. The points of this paper are detection, of an accurate object boundary by associating moving object edge with spatial object edge and generation of VOP. The algorithm begins with the difference between two successive frames. And after extracting difference image, the accurate moving object edge is produced by using the Canny algorithm and morphological operation. To enhance extracting performance, we app]y the morphological operation to extract more accurate VOP. To be specific, we apply morphological erosion operation to detect only accurate object edges. And moving object edges between two images are generated by adjusting the size of the edges. This paper presents a robust algorithm implementation for fast moving object detection by extracting accurate object boundaries in video sequences.

Identification of 5-Jung-color and 5-Kan-color In Video (비디오에서 오정색과 오간색 식별)

  • Shin, Seong-Yoon;Pyo, Seong-Bae
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.15 no.1
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    • pp.103-109
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    • 2010
  • As color was used for formative language since a human activity was beginning, all the symptoms in the world that the human eye can see is present. In this paper, we identify Korea traditional color harmony for extracted key frames from scene change detection. Traditional color is classified as 5-Jung-color and 5-Kan-color, and determine whether to harmony. Red, blue, yellow, black, and white, called 5-Jung-color and pink, blue, purple, sulfur, and green, called the 5-Kan-color was identified. First, we extract edge using Canny algorithm. And, we are labeling and clustering colors around the edge. Finally, we identify the traditional color using identification method of traditional color harmony. The proposed study in this paper has been proven through experiments.

Progress of Edge Detection Using Mean Shift Algorithm (Mean Shift 알고리즘을 활용한 경계선 검출의 발전)

  • Jang, Dai-Hyun;Park, Sang-Joon;Park, Ki-Hong;Chung, Kyung-Taek;Hwang, Jae-Jeong
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2011.10a
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    • pp.137-139
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    • 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.

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A Boundary Extraction Method Based on Active Contour Model and Dynamic Programming (능동 윤곽선 모델을 이용한 경계선 추출과 다이나믹 프로그래밍)

  • 김령주;김영철;최흥국
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.282-285
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    • 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.

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Environment Adaptive Canny Edge Detector for Lane Detection (차선검출 위한 환경 적응적인 캐니 에지 추출 방법)

  • Yoo, Hunjae;Kang, Minsung;Yang, Uk-Il;Sohn, Kwanghoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.72-74
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    • 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.

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Tumor boundary extraction from brain MRI images using active contour models (Snakes) (스네이크를 이용한 뇌 자기 공명 영상에서 종양의 경계선 추출)

  • Ryeong-Ju Kim;Young-Chul Kim;Heung-Kook Choi
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.4 no.2
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    • pp.1-6
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    • 2003
  • The study is to automatically or semi-automatically detect the accurate contour of tumors or lesions using active contour models (Snakes) in the MRI images of the brain. In the study we have improved the energy-minimization problem of snakes using dynamic programming and have utilized the values of the canny edge detector by the image force to make the snake less sensitive in noises. For the extracted boundary, the inside area, the perimeter and its center coordinates could be calculated. In addition, the multiple 2D slices with the contour of the lesion wore combined to visualized the shape of the lesion in 3D. We expect that the proposed method in this paper will be useful to make a treatment plan as well as to evaluate the treatments.

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Tracking of Facial Feature Points related to Facial Expressions (표정변화에 따른 얼굴 표정요소의 특징점 추적)

  • 최명근;정현숙;신영숙;이일병
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.425-427
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    • 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.

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Progress of Edge Detection Using Mean Shift Algorithm (Canny 알고리즘을 활용한 경계선 검출의 발전)

  • Jang, Dai-Hyun;Park, Sang-Joon;Park, Ki-Hong;Chung, Kyung-Taek;Hwang, Jae-Jeong
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2011.10a
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    • pp.131-134
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    • 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.

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