• Ocean Systems Engineering
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• 제2권2호
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• pp.137-145
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• 2012

Recent developments in underwater image recognition methods have received large attention by the ocean engineering researchers. In this paper, an improved bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) approach is employed to decompose the given underwater image into intrinsic mode functions (IMFs) and residual. We developed a joint algorithm based on BEMD and Canny operator to extract multi-pixel edge features at multiple scales in IMFs sub-images. So the multiple pixel edge extraction is an advantage of our approach; the other contribution of this method is the realization of the bi-dimensional sifting process, which is realized utilizing regional-based operators to detect local extreme points and constructing radial basis function for curve surface interpolation. The performance of the multi-pixel edge extraction algorithm for processing underwater image is demonstrated in the contrast experiment with both the proposed method and the phase congruency edge detection.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권12호
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• pp.51-58
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• 1991

In this paper, we propose a multiresolution edge detection method which selects the edge detection window size and scale automatically by using the local variance information as an edgeness measure of a region. The mode of the local variance distribution which is calculated over the (2p + 1) x (2p + 1) windows is used to determine the resolution of the given pixel and the edge operator with different scale can be applied to the pixel depending on its resolution. The combination of the resolution determination scheme with the conventional Canny and LOG edge detectors gives the proposed multiresolution edge detection schemes. The effectness of the proposed schemes is shown via computer simulation.

• Smart Structures and Systems
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• 제28권6호
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• pp.779-789
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• 2021

Cracks in railway sleeper are an inevitable condition and has a significant influence on the safety of railway system. Although the technology of railway sleeper condition monitoring using machine learning (ML) models has been widely applied, the crack recognition accuracy is still in need of improvement. In this paper, a two-stage method using edge detection and convolutional neural network (CNN) is proposed to reduce the burden of computing for detecting cracks in railway sleepers with high accuracy. In the first stage, the edge detection is carried out by using the 3×3 neighborhood range algorithm to find out the possible crack areas, and a series of mathematical morphology operations are further used to eliminate the influence of noise targets to the edge detection results. In the second stage, a CNN model is employed to classify the results of edge detection. Through the analysis of abundant images of sleepers with cracks, it is proved that the cracks detected by the neighborhood range algorithm are superior to those detected by Sobel and Canny algorithms, which can be classified by proposed CNN model with high accuracy.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.945-947
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• 2021

Canny Edge Detection은 필터와 방향벡터를 이용한 대표적인 외곽선 추출 알고리즘으로서 대부분의 외곽선 추출 연구에서 이를 변형하여 사용한다. 그러나 본 논문에서는 외곽선 추출의 전처리 과정으로서 이미지에서의 잡음을 제거하는 알고리즘과 이를 바탕으로 외곽선을 더욱 효율적으로 추출할 수 있는 독창적인 알고리즘을 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제6권3호
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• pp.29-35
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• 2006

실제 이미지에서 에지의 속성을 찾아내고 그 정확한 위치를 지정하기 위하여 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 "적응성 방향 미분"(Adaptive Directional Derivative, ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 적용할 수 있는 알고리듬이 개발되었다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘에 의한 에지 검출 시스템을 개발하고 기존의 알고리듬에 의한 것과 비교 분석한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.8-17
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• 2012

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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.173-176
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• 2008

Lake studies play an important role in water management, ecology, and other environmental issues. Typically, monitoring lake levels is the first step on the lake studies. However, for the Prairie Pothole Region (PPR) of North America having millions of small lakes and potholes, on-site measurement for lake levels is almost impossible with the conventional gage stations. Therefore, we employed Geographic Information System (GIS) and remote sensing approach with the Shuttle Radar Topography Mission data to extract lake levels. Several image processing techniques were used to extract lake levels for January, 2000 as a one-time snapshot which will be useful in historic lake level reconstruction. This study is associated with other remote sensing datasets such as Landsat imagery and Digital Orthophoto Quadrangle (DOQ). In this research, firstly, image processing techniques like FFT filtering, Lee-sigma, masking with Canny Edge Detector, and contouring were tested for lake level estimation. The semi-automated contouring technique was developed to accomplish the bulk processing for large amount of lakes in this region. Also, effectiveness of each method for bulk processing was evaluated.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.932-934
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• 2003

본 논문에서는 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상을 이용하여 홍채 변화를 분석하여 홍채 변화에 따라 환자의 건강 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 홍채 진단 시스템의 경우 홍채 외부 영역은 진단에 도움이 되지 않기에 홍채 영역만을 추출하기 위해 케니 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 추출하고 이전에 촬영한 영상과 현재 촬영한 영상의 차영상을 이용하여 변화를 비교 분석하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.224-230
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• 2013

운전자 보조 시스템에서 차선 경계 검출은 매우 중요하다. 본 연구는 악조건인 환경에서 차선 경계를 검출하기 위한 강건한 방법을 제안한다. 첫 번째로 원래의 image에서 iVMD(improve Vertical Mean Distribution) Method를 이용하여 수평선을 검출하고, 수평선 하위영역 image를 결정하며, 두 번째로 Canny edge detector를 사용하여 하위 영역에서 차선 표시를 추출한다. 마지막으로, RANSAC algorithm을 이용하여 각각에 맞는 line model을 적용하기 전에, k-means clustering algorithm을 이용하여 오른쪽 왼쪽 차선을 분류 한다. 제안된 알고리즘은 변종조명, 갈라진 도로, 복잡한 차선 표시, 교통신호에 관하여 상당히 정확한 차선 검출 기능을 나타낸다. 실험결과는 제안된 방법이 악조건인 환경하에서 실시간으로 효율적인 요구 사항을 충족함을 보여준다.