• 한국통신학회논문지
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• 제37C권10호
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• pp.925-932
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• 2012

본 논문에서는 패턴 인식 알고리즘을 기반으로 인간 형태를 가진 휴머노이드 로봇의 보행 동작을 제어하는 경로 인식 시스템을 개발하였다. 휴머노이드 로봇이 효과적인 작업 수행을 할 수 있도록 행동 프리미티브를 정의 하였으며, Canny 에지 검출 알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다. 제안 알고리즘의 성능 실험을 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 관점에서 수행하였으며, 다양한 현실 환경을 반영하기 위해 경사도 및 조도 변화를 적용하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 다양한 환경에서 시각 장애인의 길안내 도우미 로봇으로서 적절한 수준에서 반응함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1540-1546
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• 2017

디지털 영상 처리는 군사, 의료, 영상인식 시스템, 로봇, 산업 등의 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 디지털 영상은 영상을 획득, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 발생된다. 일반적으로 영상에 중첩되는 잡음에는 발생 원인과 형태에 따라 다양하며, AWGN 및 임펄스 잡음이 대표적이다. 영상처리에서 잡음 제거는 영상 분할, 영상 인식, 특징 추출 등의 전처리 과정에서 필수적이다. 따라서 본 논문은 영상에 첨가된 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 캐니 에지를 이용하여 비에지 영역과 에지 영역을 구분하여 각 영역에 따라 필터를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 확대 영상, 에지 영상 및 PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 기존의 방법들과 성능을 비교하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.347-348
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• 2015

최근 들어 3D데이터의 필요성이 대두되면서 여러 콘텐츠가 개발되고 있다. 2D image를 3D로 변환하기 위해 Canny 에지 검출알고리즘을 이용하였다. 이와 같은 3D 모델로 제작한 데이터는 3D 애니메이션이 가능하므로 과학관 등의 전시실에 활용 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.565-567
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• 2002

동영상에서 특정 물체를 추적하기 위하여 여러 가지 알고리즘이 적용된다. 그 중에서 특징점을 추출하고 정합하여, 움직이고 있는 물체를 추적하는 방법을 소개한다. 특징점을 추출하는 방법 중에서 에지정보를 이용하는 방법과 직접 이미지에 접근하는 방식이 있다. 본 논문에서는 물체의 에지정보를 이용하여 특징점을 추출하는 기법을 제안한다. 널리 이용되고 있는 Canny Edge Detection(1) 알고리즘 이용, 에지를 얻게 되는데, 여기서 특징점 추출에 오류를 발생시킬 수 있는 경우에 대비하여 에지를 보정하고, 결과의 에지에서 특징 점을 추출한다. 보정된 에지정보에서 시작점, 끝점, 둘 이상의 에지가 모인 분기점과 굴곡률이 국부 최대인 지점을 찾아 특징점을 추출한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.15-23
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• 2016

본 논문은 한국의 차량 번호판 인식에 효과적인 방법을 제안한다. 획득한 자동차 이미지로부터 Haar-Like Feature를 이용해 대략적인 번호판 후보 영역을 찾아낸 후, 랭크 필터를 사용하여 전처리를 하고 캐니 에지 추출 (Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 알고리즘을 사용하여 학습된 신경망을 이용하여 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.538-539
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• 2018

본 논문에서는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 중 하나인 OpenCV를 사용하여 차선 인식 기능을 구현한 내용을 정리하였다. ARM 프로세서 기반인 Raspberry Pi 3 보드에 Linux 운영체제인 Rasbian(r18.03.13)을 탑재하였고, 영상처리를 수행하기 위해 Raspberry Pi Camera를 사용하였다. 차선인식을 구현하기 위해서 OpenCV 라이브러리에 구현된 Canny Edge Detection, Hough Transform 알고리즘을 사용하였고, 소실점(Vanishing Point)의 흔들림을 방지하고 원하는 직선만을 검출하도록 RANSAC 알고리즘을 사용하였다. 또한, 검출된 차선에 따라 자동차가 주행하도록 DC모터와 Servo모터를 제어하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.751-756
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• 2018

본 연구는 입력 영상에서 교통 신호등을 검출하고, 신호등의 색상을 인식하며, 신호를 판별하여 무인 자율주행 차량이나 ITS(Intelligent Transportation System)에 적용할 수 있는 신호등 색상 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 교통신호등을 검출하기 위해 CEA(Canny Edge Algorithm)를 이용하여 외곽선을 추출하였고, 신호등의 색상을 인식하고 정확도를 높이기 위하여 HCT(Hough Circle Transform)를 적용하였다. 제안된 방법으로 주행도로상에서 획득한 스트림 영상에 적용한 결과, 우수한 신호등 색상 인식률을 확인할 수 있었다. 특히 입력영상에서 신호등이 존재할만한 ROI(Region Of Interest)로 구분하여 연산시간을 줄일 수 있었고, 신호등과 유사한 영역이라도 원이 검출되지 않거나 HSV 공간에서 V값이 낮아 후보영역에서 탈락시킴으로써 인식률의 정확도를 높일 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.479-486
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• 2016

In this paper, the algorithm which can convert a 2D image into a 3D Model will be discussed. The 2D picture drawn by a user is scanned for image processing. The Canny algorithm is employed to find the contour. The waterfront algorithm is proposed to find foreground image area. The foreground area is segmented to decompose the complex shapes into simple shapes. Then, simple segmented foreground image is converted into 3D model to become a complex 3D model. The 3D conversion formular used in this paper is also discussed. The generated 3D model data will be useful for 3D animation and other 3D contents creation.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.211-214
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• 2009

Edge detection always influenced by noise belong to the original image, therefore need use some methods to sort this issue, mean shift algorithm has the smooth function which suit for the edge detection purpose, so adopted to fade out the unimportant information, and the sensitive noise portions. After this section, use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on, meanwhile select the Soble operator that has the orientation attribute to support the method work well. In final, take experiment and get the perfect result we wanted, make sure this method make sense and better than the sole Edge detection algorithm,

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.705-711
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• 2011

본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출(Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.