• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.147-157
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• 2017

최근에는 슈퍼-픽셀 (super-pixel)은 컴퓨터 발전 응용에 널리 사용되고 있다. 슈퍼 픽셀 알고리즘은 픽셀을 지각적으로 실행이 가능한 영역으로 변환하여 그리드 픽셀의 경직된 특징을 줄일 수 있다. 특히, 슈퍼 픽셀은 깊이 추정, 골격 작업, 바디 라벨링 및 기능 국소화 등에 사용된다. 그러나 이러한 작업을 수행하기 위해 우수한 슈퍼 픽셀 파티션을 생성하는 것은 쉽지 않다. 특히 슈퍼 픽셀은 비합, 지속, 폐쇄, 지각 불변과 같은 형태 측면을 고려할 때보다 의미있는 특징을 만족시키지는 못한다. 본 논문에서는 단순 선형 반복 클러스터링과 퍼지 클러스터링 개념을 결합한 고급 알고리즘을 제안한다. 단순 선형 반복 클러스터링 기술은 이미지 경계, 속도, 메모리 효율이 기존 방법보다 높다. 그것은 형태 측면의 맥락에서 슈퍼 픽셀 형태에 대해 양호하게 작거나 규칙적인 특성을 제안하는 것은 아니다. 퍼지 유사성 측정은 제한된 크기와 이웃을 고려하여 합리적인 그래프를 제공한다. 보다 작고 규칙적인 픽셀을 얻으며 부분적으로 관련된 특징을 추출 할 수 있다. 시뮬레이션은 퍼지 유사성 기반 슈퍼 픽셀 생성은 사람의 이미지를 분해하는 방식으로 자연적 특징을 대표적으로 나타낸다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1100-1105
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• 2006

칼라코드는 획득된 영상에서 칼라의 심각한 왜곡 때문에 그 응용 확장에 어려움이 있었다. 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위해서는 규칙적으로 샘플링된 몇 개의 화소들을 이용하기 보다는 가능한한 각 칼라 영역에서 많은 화소들을 통계적으로 처리하는 것이 더 바람직하다. 이를 위해서는 일반적으로 에지 검출이 필요한 분할이 필요하다. 그러나, 칼라코드에서 에지들은 분할을 불완전하게 만드는 지퍼 효과나 반사와 같은 다양한 왜곡에 의해 끊어질 수 있고, 에지 연결 또한 어려운 처리 과정이다. 본 논문에서는 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위한 좀 더 효과적인 방법은 분할을 위한 정확한 에지 검출을 배제하는 방법으로 k-평균 클러스트링 알고리즘을 적용하였다. 또한, 칼라코드 검출에서 6개의 안전한 칼라와 그레이 성질 모두 이용하였다. 실험은 4M-화소 크기의 야외영상 144장에 대해 수행되었다. 제안한 방법은 테스트 영상에 대해서 100%의 칼라코드 검출율을 나타내었고, 검출된 코드에 대해서는 99% 이상의 평균 칼라 인식 정확도를 보였다. 여기서 가장 높은 정확도를 보인 캐니 에지 검출법을 사용한 경우 91.28%로 나타났다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.137-147
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• 2023

Purpose The domestic aquaculture industry in South Korea utilizes both formulated feeds and live feeds for the cultivation of fish. While nutrient-rich live feeds, particularly using fry, have been preferred since the past, formulated feeds are gaining attention due to issues related to overfishing and environmental concerns. Formulated feeds are advantageous for storage and supply but require a sustained feeding regimen due to the comparatively slower growth rate compared to live feeds. As the aging population in rural areas leads to a shortage of labor, automated feeding systems are increasingly being adopted in aquaculture facilities. To enhance the efficiency of such systems, it is crucial to quantitatively analyze the behavioral changes in fish based on the presence or absence of feed. Design/methodology/approach In the study, RGB cameras and infrared cameras were used to analyze fish activity according to feeding, and an outline extraction algorithm was applied to analyze the differences resulting from this. Findings Unlike RGB cameras, infrared cameras are more suitable for analyzing underwater fish activity as they convert objects' thermal energy into images. It was observed that Canny, Sobel, and Prewitt filters showed the most distinct identification of fish activity.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.721-740
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• 2019

영상처리 분야에서 중요한 분야인 잡음 제거는 통계적인 접근이 필요하지만 잡음에 대한 특정한 분포를 가정하기 어려우며 지역적 특징을 반영하는 공간 필터는 소표본에 해당하므로 모수적인 방법으로 접근할 수 없다. 1차 영상 미분과 2차 영상 미분은 영상에 포함된 잡음 수준에 따라 확연한 차이를 보이며 캐니 에지 검출기를 사용하면 보다 명확히 알 수 있다. 잡음 수준을 통계적으로 확인하고자 Fligner-Killeen 검정을 진행하고 붓스트랩 방법을 사용하였으며 추정된 잡음의 수준을 베타분포의 누적분포함수를 이용하여 0과 1사이의 값을 갖도록 하였다. 본 연구에서는 영상에 포함된 잡음 수준을 고려하는 잡음 제거 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권4호
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• pp.345-355
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• 2008

다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.217-222
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• 2017

본 연구에서는 사람을 대신하여 험난한 지형에서 위험작업을 수행이 가능한 지상로봇과 짧은 시간 안에 원거리 비행이 가능한 드론과의 결합을 통해 위험 상황에서의 효과적인 협업이 가능한 시스템을 구현하였다. 최근 관련 연구는 드론을 수용할 수 있는 무인지상차량이나 4족 로봇에 관한 연구가 있었으나 전체 가용 시간의 장점에 비해 대규모 로봇을 필요로 하여 현장에서 적용하기엔 어려움이 있었다. 본 논문에서는 경량 드론에 장착된 임베디드 웹캠과 영상처리 알고리즘을 사용하여 객체의 한 유형인 마커를 Canny Edge 알고리즘 및 특정한 Template matching 방법을 통하여 비행 중 실시간 검출한 결과를 보여주며, 지상로봇위에 표시된 마커의 2차원적 위치 정보 획득과 레이저 센서를 이용한 상대거리 확보를 융합하여 지상로봇과 드론간의 도킹을 구현하는 시스템을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 시스템은 50회의 도킹 시도에서 95%의 도킹 성공률을 보였으며 6가지의 Template mateching 방법 중 시스템에 적용할 수 있는 2가지의 템플릿 매치 방법을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.159-175
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• 2015

2차원 QR 코드는 1차원 바코드의 데이터 용량 문제를 극복하였고, 방향성, 오류 정정, 데이터 복원력 등의 장점이 있다. 특히 2차원 바코드 인식에서 주요 이슈는 인식 속도와 정확성이다. 따라서 본 논문에서는 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안 방법은 영상 내 관심 영역의 위치를 검출하기 위해 모폴로지 기법을 기반으로 한다. 세부적인 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 모폴로지 닫힘(close) 연산을 통해 입력 이미지에서 QR Code의 바코드 영역을 검출한다. 둘째, 경계선 검출을 통해 바코드 영역의 외곽선들을 검출한다. 셋째, 검출된 네 개의 외곽 교차점인 네 점을 추출한 후 역 투시변환을 통하여 2차원 바코드의 정사각형 모양으로 정규화 한다. 결과적으로 본 논문의 연구결과는 다양한 조명상태이나 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타내며, 영역 검출율은 94.8%, 인식률은 92.3%로 기존연구들보다 안정된 바코드 검출 및 인식 성능을 보여주고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.26-35
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• 2009

본 논문은 수리형태학적 분석을 통한 계단응답 추출 및 반복적 정칙화 방법을 이용한 점확산함수 추정 방법을 제안한다. 제안된 점확산함수 추정 기법은 입력 영상의 윤곽을 추출하기 위하여 캐니 에지 추출법을 사용하고, 윤곽에 대한 수리형태학적 분석을 위해서 Hit-or-Miss 변환을 통해 추정 조건을 만족하는 수평 및 수직 에지를 추출한다. 이렇게 추출된 에지들을 평탄화 및 정규화 시켜서 최적의 계단응답으로 만들고, 반복적 정칙화 방법을 통해 점확산함수를 추정하는 과정을 보인다. 또한 추정된 점확산함수를 사용하여 영상 복원한 결과를 보인다. 제안하는 점확산함수 추정 방법은 기계적 초점 렌즈를 사용하지 않는 디지털 자동초점 시스템에 적용하여 디지털 입력 장치의 부가가치를 높이는데 기여할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.107-114
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• 2022

3차원 필름 영상을 양품 또는 불량품으로 분류하기 위해서는 필름의 영상 내 무늬를 검출해야 한다. 하지만 만약 필름 내 화소의 명암이 낮다면 영상 내 무늬가 선명하지 않아서 분류하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 3D 필름 영상들의 히스토그램을 구한 후, 각 히스토그램의 특정 빈도에서의 폭을 비교하여 정품과 불량품으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 정품과 불량품의 히스토그램이 뚜렷하게 다르다는 것을 보였으며, 이러한 특징을 반영한 제안 알고리즘을 이용하여 히스토그램의 특정 빈도에서 모든 3D 필름 영상들이 정확하게 분류되는 것을 보였다. 기존에 연구된 방법들인 차영상, 오츠의 이진화 알고리즘, 캐니 엣지, 모폴로지 지오데식 엑티브 컨투어, 그리고 서포트 벡터 머신과의 성능 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능이 가장 우수함을 검증하였으며, 영상 내 무늬를 검출할 필요 없이도 우수한 분류 정확도를 얻을 수 있다는 것을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.