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

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.33-40
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• 2009

전경계선 검출은 저수준 영상 처리에서 매우 중요하다. 하지만, 대부분의 경계선 검출 방법들은 노이즈 포인트들의 영향으로 효과적이지 못하며 서로 다른 입력 영상에서도 유연하지 못하다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 먼저 외부 노이즈 제거 단계를 제시하였고, 다음으로 기울기 폭 히스토그램과 내부 클래스 최소 변이에 따른 양쪽 임계치의 자동 선택을 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하여 민감한 노이즈 포인트들의 대부분을 줄일 수 있었고 실제 파라미터를 인위적으로 세팅하지 않고 서로 다른 영상을 위한 목적 임계치를 계산하며, 퍼지 알고리즘에 의하여 경계선 픽셀들을 선택하였다. 결론적으로 이전의 Canny 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.51-56
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• 2018

This paper proposes the efficient preprocessing method based on curvelet transform for edge enhancement in image. The propose method is generated the edge map by using the Canny algorithm to wavelet transform, which is the sub-step of the curvelet transform. In order to improve the part of edge feature, the selective sharpening according to the generate edge map is applied. In experimental result, the propose method achieves that the enhancement of edge feature is better than conventional methods. This leads that peak to signal noise ratio, edge intensity are improvement on average about 1.92, 1.12dB respectively.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제17권6호
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• pp.363-368
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• 2016

Rectangular shape detection plays an important role in many image recognition systems. However, it requires continued research for its improved performance. In this study, we propose a strong rectangular shape detection algorithm, which combines the canny edge and line detection algorithms based on the perpendicularity and parallelism of a rectangle. First, we use the canny edge detection algorithm in order to obtain an image edge map. We then find the edge of the contour by using the connected component and find each edge contour from the edge map by using a DP (douglas-peucker) algorithm, and convert the contour into a polyline segment by using a DP algorithm. Each of the segments is compared with each other to calculate parallelism, whether or not the segment intersects the perpendicularity intersecting corner necessary to detect the rectangular shape. Using the perpendicularity and the parallelism, the four best line segments are selected and whether a determined the rectangular shape about the combination. According to the result of the experiment, the proposed rectangular shape detection algorithm strongly showed the size, location, direction, and color of the various objects. In addition, the proposed algorithm is applied to the license plate detecting and it wants to show the strength of the results.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.59-65
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• 2023

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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.53-62
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• 2001

조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.207-210
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• 2009

Edge detection is an important process in low level image processing. But many proposed methods for edge detection are not very robust to the image noise and are not flexible for different images. To solve the both problems, an algorithm is proposed which eliminate the noise by mean shift algorithm in advance, and then adaptively determine the double thresholds based on gradient histogram and minimum interclass variance, With this algorithm, it can fade out almost all the sensitive noise and calculate the both thresholds for different images without necessity to setup any parameter artificially, and choose edge pixels by fuzzy algorithm.

• 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,

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.663-670
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• 2019

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.

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