• 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.

• 로봇학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.82-91
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• 2013

This paper proposes a building recognition algorithm using watershed image segmentation algorithm and integrated region matching (IRM). To recognize a building, a preprocessing algorithm which is using Gaussian filter to remove noise and using canny edge extraction algorithm to extract edges is applied to input building image. First, images are segmented by watershed algorithm. Next, a region adjacency graph (RAG) based on the information of segmented regions is created. And then similar and small regions are merged. Second, a color distribution feature of each region is extracted. Finally, similar building images are obtained and ranked. The building recognition algorithm was evaluated by experiment. It is verified that the result from the proposed method is superior to color histogram matching based results.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.256-263
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• 2022

피부암은 세계에서 가장 흔한 질병 중 하나로 국내에선 발병률이 지난 5년 동안 약 100%가 증가했고 미국에선 매년 500만여 명이 피부암을 진단받는다. 피부암은 주로 자외선의 노출로 피부 조직이 오랜 시간 손상되면서 발생하게 된다. 피부암의 악성종양인 흑색종은 피부 위에서 발생하는 멜라닌 세포 모반과 생김새가 유사해 2차 징후가 발생하지 않는 한 일반인이 자각하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 피부암의 조기 발견과 분류를 위해 피부암 병변 윤곽선 검출 알고리즘과 피부암 병변 분류를 수행하는 딥러닝 모델인 CRNN을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 윤곽선 검출 알고리즘을 이용할 시 분류 정확도가 97%로 가장 높은 정확도를 보였고 Canny 알고리즘의 경우 78%를 보였고 Sobel의 경우 55%, Laplacian의 경우 46%를 보였다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.115-120
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• 2000

This study is on the application the image processing algorithm for inspection of the aluminium mill strip surface defect. The image of surface defect data was obtained using the CCD camera with the digital signal board. The edge was found from the difference of pixel intensity between the normal image and defect image. Two step were taken to find the edge in the image processing algorithm. First, noise was removed by using the median filter in the image. Second, the edge was sharpened in detail by using the sharpening convolution filter in the image. Canny algorithm was used to defect the exact edge. The defect section was separated from the original image is to find the coordination point p1 and p2 which include the defect image

• 전기학회논문지
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• 제64권3호
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• pp.465-472
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• 2015

This paper presents a visual touch recognition for NUI(Natural User Interface) using Voronoi-tessellation algorithm. The proposed algorithms are three parts as follows: hand region extraction, hand feature point extraction, visual-touch recognition. To improve the robustness of hand region extraction, we propose RGB/HSI color model, Canny edge detection algorithm, and use of spatial frequency information. In addition, to improve the accuracy of the recognition of hand feature point extraction, we propose the use of Douglas Peucker algorithm, Also, to recognize the visual touch, we propose the use of the Voronoi-tessellation algorithm. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.

• 한국측량학회지
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• 제31권1호
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• pp.89-97
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• 2013

최근, 지구 온난화에 따른 이상기후로 폭설로 인한 사회 경제적인 피해가 확산되고 있다. 국지적 기습 폭설에 의한 도로지역 피해를 저감하기 위해서는 도로 구간별 강설현황을 정확히 파악하여 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 논문은 도로에 설치되어 있는 CCD 영상을 이용하여 도로 강설강도를 탐지하는 알고리즘을 다룬다. 첫째, 전체 영상 공간 중 차량의 움직임 및 차선이 존재하지 않는 MLZ(MotionLess Zone)를 설정한다. 다음으로, 각 영상의 MLZ를 통과하는 눈 궤적을 Canny 연산자와 제안된 알고리즘을 이용하여 추출한다. 또한 1분 동안 MLZ 안의 눈 궤적의 개수를 나타내는 SII(Snow Intensity Index)를 정의한다. 마지막으로, 69분 동안 계산된 SII 값과 영상을 육안 비교함으로써 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다. 실험결과 SII의 integration은 실제 적설량과 깊은 연관관계를 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.116-125
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• 2014

운전자 보조 시스템에서 도로 상태 정보는 안전한 운전을 위한 중요한 정보를 제공한다. 자동차에서의 입력 영상은 일반적으로 불필요한 영역도 포함하므로 도로 상태를 파악을 위한 관심영역(ROI)을 결정하고 나머지 영역을 제거한 뒤 관심영역만 남겨 두면 연산 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 도로를 나타내는 특징적인 선분과 이로부터 얻어지는 소멸점을 이용하여 도로 영역을 찾는 영상기반의 도로 관심영역 결정 알고리즘을 제안한다. 선분들은 Canny 가장자리 탐지법과 허프 변환을 이용하여 찾고 소멸점은 칼만 필터를 이용하여 추적함으로써 잡음의 영향에 의한 오동작을 방지한다. 초기화 과정을 거치면 도로 관심영역을 매 프레임마다 정확히 결정할 수 있다. 제안한 방식은 C++와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 SW로 구현하였으며 다양한 블랙박스 영상으로부터 도로 관심영역을 얻는데 성공하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 잡음에 강하다는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.292-300
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• 2008

본 논문에서는 점진적인 화소 확장을 이용하여 영상 내에 존재하는 선분을 찾아내는 선분 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 선분 추출 방법에서는 기존의 선분 추출 방법인 허프 변환 기반 방법이나 선분의 그룹화 기반 방법과는 다른 접근법을 사용하였다. 영상이 입력되면 케니 테두리를 구하고, 테두리 화소 중 임의의 점을 선택하여 선분을 근사화 시킨 기본 직선을 만든 후, 선택된 점에서 임의의 반경 내에 있는 테두리 화소들을 선택한다. 직선과의 거리 오차와 기울기 각의 오차를 이용하여 선택된 화소에 가중치를 부여한다. 가중치 합 비교에 의해 선택된 화소들이 떨어져 있는지를 판별한 후, 가중치를 적용한 최소자승법에 의해 선 맞춤을 하여 선분을 구하게 된다. 제안된 알고리즘은 기존에 제안된 방법들과 결과를 비교하였으며, 계산 속도가 빠르면서 실제 존재하는 선분 추출이 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제25권1호
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• pp.47-53
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• 2007

인공위성 영상을 이용하여 한반도 전역과 같이 넓은 지역에 대한 효율적인 영상 판독 및 분석 작업을 수행하기 위해서는 영상모자이크 작업이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 영상모자이크 작업시 요구되는 접합선의 자동추출 기법과 이를 기반으로 한 자동 모자이크 영상제작 방법을 제시하였다. 인위적인 불연속을 최소화하는 접합선의 자동 추출기법으로는 검색영역에 대한 제약조건을 고려한 Minimum Absolute Gray Difference Sum 알고리즘과 Canny 에지검출 알고리즘을 함께 적용하였다. 또한 획득시기가 다른 인접영상간의 밝기 차이를 균일하게 유지시키기 위한 히스토그램 매칭 방법으로는 Match Cumulative Frequency 방법을 적용하였다. 본 연구의 결과 에지검출 기법을 통해 도로나 강 등과 같은 선형특성 지형 지물을 접합선으로 선정함으로서 인접영상간의 인위적인 불연속 형성을 최소화 할 수 있었다.

• 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.