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.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직블록과 수평블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출하며, 그들의 인식을 위해서는 개선된 ARTl과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험 결과, 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 식별자의 추출 방법이 히스토그램을 이용한 식별자의 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 인식 결과에서도 개선된 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법이 기존의 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법보다 인식률이 향상되었다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
본 논문은 하나의 움직이는 카메라와 수시로 바뀌는 배경을 가진 환경 하에서 파라미터를 사용하지 않는 외곽선을 사용한 움직이는 물체의 외곽을 추적하고, 추적된 물체의 외곽을 다른 장면에서 가져온 배경으로 대체하여 추적물체를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저 캐니 에지 이미지(map)를 수정하여 만들어 내고, 이들 에지들의 강도에 대한 정보를 LOD (Level-of-Detail)로 만든 결과 LOD 캐니 에지 이미지(map)을 생성한다. 이들 LOD 캐니 에지 이미지 화소에 대해 그래프를 사용한 경로 설정 방법을 사용한다. 이 작업으로 결정되는 외곽선을 이용하여 추적대상이 되는 물체를 다른 이미지에서부터 얻은 배경이미지로 대체함으로써 제거한다. 우리의 물체 추적을 위한 방법은 LOD 수정된 캐니에지 이미지를 위주로 이루어진다. 추가 에지 정보를 얻기 위해 LOD 계층에 따라서 자세한 외곽선 정보를 얻는다. 우리의 경로 설정 방법은 보다 강한 이미지 차에서 만들어진 에지 화소를 선호하는 것이다. 이 방법은 이전 외곽선 정보를 최소한으로 참고하기 때문에, 이전 외곽선 정보를 새로운 외곽선을 생성하는데 있어서 가중치를 사용 이전 외곽선을 포함시키는 방법에 비해 탁월하다. 외곽선 추적 후 추적 물체를 배경으로 대체하는데, 첫 이미지 배경은 이후에 나타나는 이미지로부터 추적 물체에 대해 가려진 배경정보를 가져오는 카메라 운동법이라 부르는 방법에 의하여 계산되어진다. 첫 프레임을 위한 배경 계산이 완료되면, 다음 이미지의 배경 계산은 첫 프레임의 배경에 의존한다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용할 경우, 추적 물체의 형상 변화가 극심하지 않고, 카메라의 움직임이 매우 빠르지 않을 경우 성공적으로 추적할 수 있었다.
지하철 스크린도어(PSD)에서 발생할 수 있는 안전사고 예방을 위한 영상처리 알고리듬을 제안한다. 우선 지하철 스크린도어 영상에 대해 에지를 검출 하고, 사람의 스크린도어 접근 여부를 판단하기 위해 호프변환을 이용하여 직선을 검출한다. 이를 위해 스크린도어 경계면에 일직선을 긋고 이 직선의 끊김 여부로 사람의 접근을 판단한다. 일반적으로 에지는 영상의 가장 기본적인 특징을 나타내며, 에지 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요하다. 에지 검출 방법에는 로버츠, 소벨, 프리윗, 라플라시안 등 고정된 값의 마스크를 사용하는 방법과 영상을 형태학적 관점에서 접근하여 처리하는 모폴로지 방법 및 캐니에지 검출 방법 등이 있다. 본 논문에서는 캐니에지 검출방법과 호프변환을 이용하여 지하철 스크린도어에서 사람의 접근 여부에 대한 감지 알고리듬을 제안하고 실제 그 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.
본 논문에서는 박막의 삼차원 형상을 신속하게 획득하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 기존의 반사광 측정 장치에 기반한 박막 측정 장비들은 170포인트에 대한 두께를 측정하는데 약 30분 이상의 시간이 요구되므로 박막의 전체적인 형상 정보를 신속하게 파악하는데 적합하지 않다. 제안하는 방법은 Canny 경계검출기를 이용하여 간섭무늬 영상으로부터 등고선을 검출하는 영상 분석법을 기반으로 한다. 검출된 등고선에 대한 절대적인 두께를 측정하고 Borgefors 거리변환 알고리즘을 이용한 보간 처리를 통해 등고선으로부터 높이 맵 정보를 추출한다. 추출된 높이 맵은 DirectX를 사용하여 높이 맵 지형처리 기법으로 삼차원 형상화 된다. 제안된 방법은 적은 수를 가지는 등고선에 대한 높이 정보만을 실측하게 되므로 약 5분의 수행시간으로 박막의 전반적인 삼차원두께 패턴 정보를 얻을 수 있다.
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.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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