• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.21-28
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• 2016

Circle detection has long been studied as one of fundamental image processing applications. It is used in divers areas including industrial inspection, medial image analysis, radio astronomy data analysis, and other object recognition applications. The most widely used class of circle detection techniques is the circle Hough transform and its variants. Management of 3 dimensional parameter histogram used in these methods brings about spatial and temporal overheads, and a lot of studies have dealt the problem. This paper proposes a robust circle detection method using maximal symmetry property of circle. The basic idea is that if perpendicular bisectors of pairs of edges are accumulated in image space, center of circle is determined to be the location of highest accumulation. However, directly implementing the idea in image space requires a lot of calculations. The method of this paper reduces the number of calculations by mapping the perpendicular bisectors into parameter space, selecting small number of parameters, and mapping them inversely into image space. Test on 22 images shows the calculations of the proposed method is 0.056% calculations of the basic idea. The test images include simple circles, multiple circles with various sizes, concentric circles, and partially occluded circles. The proposed method detected circles in various situations successfully.

• International Journal of Contents
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• 제2권3호
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• pp.22-26
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• 2006

In this paper we introduce a new circle detection algorithm for occluded on/off pupil and iris boundary extraction. The proposed algorithm employs 7-step processing to detect a center and radius of occluded on/off eye images using the property of the chords. The algorithm deals with two types of occluded pupil and iris boundary information; one is composed of circle-shaped, incomplete objects, which is called occluded on iris images and the other type consists of arc objects in which circular information has partially disappeared, called occluded off iris images. This method shows that the center and radius of iris boundary can be detected from as little as one-third of the occluded on/off iris information image. It is also shown that the proposed algorithm computed the center and radius of the incomplete iris boundary information which has partially occluded and disappeared. Experimental results on RGB images and IR images show that the proposed method has encouraging performance of boundary detection for pupil and iris segmentation. The experimental results show satisfactorily the detection of circle from incomplete circle shape information which is occluded as well as the detection of pupil/iris boundary circle of the occluded on/off image.

• Current Optics and Photonics
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• 제3권3호
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• pp.204-209
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• 2019

In an optical interferometer that uses sinusoidal modulation and quadrature detection, the amplitude and offset of the interference signal vary with time, even without considering system noise. As a result, the circular Lissajous figure becomes elliptical, with wide lines. We propose and experimentally demonstrate a method for compensating quadrature detection error, based on digital signal processing to deal with scaling and fitting. In scaling, fluctuations in the amplitudes of in-phase and quadrature signals are compensated, and the scaled signals are fitted to a Lissajous unit circle. To do so, we scale the average fluctuation, remove the offset, and fit the ellipse to a unit circle. Our measurements of a target moving with uniform velocity show that we reduce quadrature detection error from 5 to 2 nanometers.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2953-2960
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• 2014

영상인식 분야에서 원형 검출은 가장 많이 사용되는 기술 중의 하나이다. 기존에 제안된 많은 원형 검출방법들은 허프변환에 기초하고 있고, 충분히 강인한 알고리즘을 제공한다. 그러나 허프변환은 해석적 곡선의 각점을 원의 중심 좌표와 반지름으로 대응시키는 과정을 도입함으로써 매우 많은 메모리와 실행시간을 필요로 하고, 또한 가끔씩 부정확한 원을 검출하는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 광섬유 연결 종단면 검사에 적합한 최적의 원형 검출방법과 근사화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 에지 검출에 기초하여 초기 중심좌표와 반지름을 바탕으로 간단화된 K-means알고리즘을 도입함으로써 차 영역의 넓이가 최소가 되도록 하는 방법으로 원을 근사화 한다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 오픈라이브러리로 제공되는 OpenCV의 허프변환에 비해 원 검출 및 근사화에 있어 약 67% 정도의 성능 개선이 이루어졌고, 또한, 실행 시간에 있어 약 80% 정도 개선됨을 보인다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제29권3호
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• pp.345-352
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• 2000

Objective : The purpose of this study was to compare computed tomographic angiography(CTA) with conventional cerebral angiography(CCA) and to assess usefulness of CTA in detection and anatomic definition of intracranial aneurysms of the circle of Willis in subarachnoid hemorrhage. Patients and Methods : Fifty consecutive patients with known or suspected intracranial saccular aneurysms underwent CTA with preoperative CCA from 1997 to 1999. Using surface shaded display post-processing technique, CTA was interpreted for the presence, location of aneurysms and anatomic features. The image obtained with CTA was then compared with CCA image. Results : In 47 patients, CCA revealed 57 cerebral aneurysms and CTA revealed 54 aneurysms. Two of the 57 cerebral aneurysms were located outside of the imaging volume of CTA and one case was misdiagnosed. The sensitivity of CTA was 94.7% and the specificity was 100%. The results obtained with CTA were, compared with the results obtained with CCA, equal in determining dome shape, direction and lobularity. However, CTA provided a 3-dimensional representation of aneurysmal lesion very useful for surgical planning. Moreover, CTA was useful for rapid and relatively noninvasive detection of aneurysms in the circle of Willis. Conclusion : CTA can be a diagnostic tool for the patients with acute subarachnoid hemorrhage due to a ruptured aneurysm of the circle of Willis and provides adequate anatomic detail for surgical planning, especially to complex cerebral aneurysms. However, we think CCA is necessary because of CTA limitations including its difficulty in detecting unusually located aneurysms(including those in cavernous sinus or distal artery) and combined vascular lesion (including arteriovenous malformation) and acquiring dynamic flow information.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.215-220
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• 2013

현의 수직이등분선은 원의 중심을 지나고 임의의 두 현의 수직이등분선들의 교점은 중심이라는 것은 잘 알려진 원의 기하학적 특성이다. 본 논문은 홍채 분할을 위해 동공 영역을 검출할 시, 이러한 원의 기하학적 특성을 이용하여 동공의 중심과 반경을 고속으로 검출할 수 있는 고속 동공 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 인간의 안구 영상에서 수리 형태학 연산을 통해 동공의 원형 윤곽 후보점들을 추출한 후, 원형 윤곽 상의 네 점을 이용하여 두 개의 현을 구하고 이 두 현의 수직이등분선들 간의 교점을 원의 중심으로 삼음으로써 동공의 중심과 반경을 고속으로 검출할 수 있는 것이 특징이다. 제안된 방법은 안구 영상에서 고속으로 동공의 반경과 중심을 검출할 수 있을 뿐만 아니라 부분적으로 가려진 동공도 검출할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.31-39
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• 2010

영상에서 원을 찾을 때 정확도가 높은 일반화 허프 변환 (Generalized Hough Transform: GHT) 알고리즘이 가장 많이 사용된다. 그러나 GHT는 영상의 모든 가능한 픽셀에 대해 가능한 모든 원의 크기를 확인해야하기 때문에 많은 계산 시간을 요구한다는 단점을 가지고 있다. 또한 동영상에서 원을 찾는다면, 매 프레임마다 이러한 GHT를 실행해야하므로 계산 속도는 더욱 느리게 된다. 본 논문에서는 동영상의 연속된 프레임 사이에서 변화되는 부분이 적고 대부분 이전 영상과 유사하다는 점을 이용하여, GHT의 정확도를 유지하면서 계산 속도를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 동영상의 현재 프레임과 이전 프레임을 비교하여 움직임이 크면 본래의 GHT를 수행하는 변화 기반 방법과 움직임이 작으면 이전 프레임에서 검출한 원의 정보로 GHT의 후보영역과 후보 원들만을 이용하여 GHT를 수행하는 경로 기반 방법을 사용하였다. 이는 동영상에서의 GHT 수행에 영향을 미치는 프레임 수, 에지 수, 원의 개수를 줄임으로써 속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과는 제안하는 알고리즘이 고정된 카메라나 이동 카메라에 대해 정확도의 손실이 없으면서, 수행 시간을 줄이고 있음을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.607-611
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• 2008

본 논문에서는 동영상 복사본 검출을 위해 시공간 정보를 이용한 새로운 동영상 서명 방법을 제안한다. 제안된 동영상 복사본 검출 방법은 각 키프레임에 대하여 동심원 구획방법에 기반을 두고 있다. 우선 입력 동영상으로부터 일정한 간격으로 시간적 이중 선형 보간법을 이용하여 키프레임을 추출하고 각 프레임은 동심원 형태로 구획된다. 구획된 세부영역에 대하여 상대적인 관계를 이용하여 평균 픽셀값, 평균 픽셀값의 차분값, 대칭적 차분값, 원형 차분값 분포의 4 가지 특징 분포를 추출한다. 최종적으로 이 특징 분포들은 간단한 해시 함수를 이용하여 이진 수열 형태로 변형되고 순서대로 병합된다. 제안된 동영상 서명에 대한 유사도 거리는 간단한 해밍 거리를 이용하여 계산되고 따라서 매우 빠른 정합 속도를 보인다. 실험 결과로부터 제안된 방법이 다양한 변형에 대하여 평균 97.4%의 높은 검출 성공률을 보이는 것을 알 수 있다. 그러므로 제안된 방법이 동영상 복사본 검출분야에서 폭넓게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.643-650
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• 2013

본 논문은 스마트폰 영상의 실시간 눈동자 검출에서 허프 원 변환 연산의 연산량 축소를 통한 속도 및 검출율 개선 방법을 제안한다. 눈동자를 검출하기 위해서는 입력 영상에서 얼굴과 눈을 검출하고, 눈 영역의 크기에 따라 눈동자의 크기가 변하는 것을 방지하기 위해 일정크기로 눈 영역을 정규화하며, 다양한 조명환경에서 눈동자가 검출이 가능하도록 히스토그램 평활화를 실시하고, 눈의 양쪽 끝점간의 거리를 구하여 영상에서의 실제 눈동자의 크기를 포함할 수 있는 최소한의 눈동자 크기 범위를 계산하여 허프 원 변환에 적용함으로써 연산량을 최소화 하였다. 제안한 방법을 밝은 조명과 어두운 조명에서 실험한 결과 기존 방법들과 비교하여 눈동자 검출 속도는 40% 이상, 검출율은 14% 이상 향상된 것을 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권1호
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• pp.73-79
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• 1998

In this paper, a new traffic sign detection algorithm.. and a symbol recognition algorithm are proposed. For traffic sign detection, a dominant color transform is introduced, which serves as a tool of highlighting a dominant primary color, while discarding the other two primary colors. For symbol recognition, the curvilinear shape distribution on a circle centered on the centroid of symbol, called a circular pattern vector, is used as a spatial feature of symbol. The circular pattern vector is invariant to scaling, translation, and rotation. As simulation results, the effectiveness of traffic sign detection and recognition algorithms are confirmed, and it is shown that group of circular patter vectors based on concentric circles is more effective than circular pattern vector of a single circle for a given equivalent number of elements of vectors.