Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
/
제27권1호
/
pp.37-55
/
2023
In this paper we propose a new algorithm for detecting and counting flowers in a complex background based on digital images. The algorithm mainly includes the following parts: edge contour extraction of flowers, edge contour determination of overlapped flowers and flower counting. We use a contour detection technique in Computer Vision (CV) to extract the edge contours of flowers and propose an improved algorithm with a concave point detection technique to find accurate segmentation for overlapped flowers. In this process, we first use the polygon approximation to smooth edge contours and then adopt the second-order central moments to fit ellipse contours to determine whether edge contours overlap. To obtain accurate segmentation points, we calculate the curvature of each pixel point on the edge contours with an improved Curvature Scale Space (CSS) corner detector. Finally, we successively give three adaptive judgment criteria to detect and count flowers accurately and automatically. Both experimental results and the proposed evaluation indicators reveal that the proposed algorithm is more efficient for flower counting.
21세기에는 전 세계인구의 70%가 도시에서 생활할 것으로 예상되며, 이러한 도시화는 도시관리를 위해 GIS와 더불어 건물 DEM과 정사투영영상에 대한 요구가 증대될 것이다. 건물 DEM을 생성하기 위해서는 건물의 형태를 나타내는 경계선을 검출해야 한다. 이를 위해서 일반적으로 자동과 반자동 건물 추출법을 사용한다. 그러나 자동 검출법을 항공사진에 직접 적용하면 지붕의 색깔이나 그림자 그리고 주변의 나무 등 때문에 정확한 건물 경계선을 추출하기 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 반자동 건물 추출법을 제시하였다. 건물 지붕의 색깔이 균일할 경우 지붕의 한 부분을 마우스로 클릭하여 건물경계를 찾도록 하였으며, 균일하지 않은 경우 건물의 모서리 부분을 클릭하여 건물 모서리점을 검출하도록 프로그램을 개발하였다. 건물 DEM은 영상정합에 의해 계산된 건물 높이와 건물 경계선을 이용하여 생성하였다.
본 논문에서는 항해 시 위치인식에 사용하기 위하여 카메라의 뷰포인트에 무관한 랜드마크를 인식하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징들은 카메라의 뷰포인트에 따라 변하고 이에따른 정보 양의 증가로 위치확인을 위한 시각적인 랜드마크의 추출이 어렵다. 본 논문에서 제안된 방법은 특징 추출단계, 학습과 인식단계, 정합단계의 삼단계로 구성된다. 특징 추출단계에서는 영상의 관심영역을 설정, 이 영역 안에서 코너점을 추출하는데, 추출 시 작은 고유값의 통계적 분석을 통해 보다 정확하고 잡음에 강한 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 학습 및 인식단계에서는 5개의 특징점으로 구성된 특징모델이 뷰포인트에 무관한 특징점인지를 검사하여 강건 특징모델을 구성한다. 정합단계에서는 시간 복잡도를 줄이고 정확한 대응점을 산출하기 위하여 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 이용한 정합 방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 가지고 제안한 방법과 기존방법을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보였다.
본 논문에서는 시퀀스 이미지에서 스케일-스페이스 필터링을 통한 특징점 추출과 질감도(texturedness) 비교를 적용한 특징점 추적 알고리즘을 제안한다. 특징점을 추출하기 위해서 정의된 오퍼레이터를 이용하는데, 이때 설정되는 스케일 파라미터는 특징점 선정 및 위치 설정에 영향을 주게 되며, 특징점 추적 알고리즘의 성능과도 관계가 있다. 본 논문에서는 스케일-스페이스 필터링을 통한 특징점 선정 및 위치 설정 방안을 제시한다. 영상 시퀀스에서, 카메라 시점 변화 또는 물체의 움직임은 특징점 추적 윈도우내에 아핀 변환을 가지게 하는데, 대응점 추적을 위한 유사도 측정에 어려움을 준다. 본 논문에서는 Shi-Tomasi-Kanade 추적 알고리즘에 기반하여, 아핀 변환에 비교적 견실한 특징점의 질감도 비교를 수행하는 최적 대응점 탐색 방법을 제안한다.
This paper presents a simple algorithm to obtain three dimensional information of an object. In the preprocessing of the stereo matching,feature point informations of stero image must be less sensitive to noise and well liked the correspondance problem. This paper described a simple technique of struture feature extraction of 3-D object and used edge-end point expanding method for unconnected line instade of Hough transform. The feature such as corner point and their angles are used for matching problem. The experimental results show that the described algorithm is a useful method for stereo correspondence problem.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
In this paper, we present early processing techniques for visual inspection of metallic parts. Since metallic surfaces give rise to specular reflections, it is difficult to extract object boundaries using elementary segmentation techniques such as edge detection or binary thresholding. In this paper, we present two techniques for finding object boundaries on micro bit images. First, we explain a technique for detecting blade boundaries using a directional correlation mask. Second, a line and angle extraction technique based on Harris corner detector and Hough transform is described. These techniques have been effective for detecting blade boundaries, and a number of experimental results are presented using real images.
In [6, 7] they introduced a new finite element method for accurate numerical solutions of Poisson equations with corner singularities. They consider the Poisson equations with homogeneous boundary conditions, compute the finite element solutions using standard FEM and use the extraction formula to compute the stress intensity factor(s), then they posed new PDE with a regular solution by imposing the nonhomogeneous boundary condition using the computed stress intensity factor(s), which converges with optimal speed. From the solution they could get an accurate solution just by adding the singular part. They considered a partial differential equation with the input function f ∈ L2(Ω). In this paper we consider a PDE with the input function f ∈ H1(Ω) and find the corresponding singular and dual singular functions. We also induce the corresponding extraction formula which are the basic element for the approach.
This paper describes extraction methods of five different types of geometrical features (line, arc, corner, polynomial curve, NURBS curve) from the obtained raw data by using a two-dimensional laser range finder (LRF). Natural features with their covariance matrices play a key role in the realization of feature-based simultaneous localization and mapping (SLAM), which can be used to represent the environment and correct the pose of mobile robot. The covariance matrices of these geometrical features are derived in detail based on the raw sensor data and the uncertainty of LRF. Several comparison are made and discussed to highlight the advantages and drawbacks of each type of geometrical feature. Finally, the extracted features from raw sensor data obtained by using a LRF in an indoor environment are used to validate the proposed extraction methods.
바코드 검사기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 것은 입력 영상으로부터 바코드 영역을 추출하는 세그먼테이션 과정이며, 기존의 세그먼테이션 기법에는 여러 가지 문제점이 존재한다. 첫째, 허프 직선 변환 방법은 길이 임계값에 매우 민감하여 임계값을 정하는데 어려움이 있다. 둘째, 모폴로지 변환은 영상을 수축, 팽창하는 과정에서 많은 지연시간이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 바코드 검증에서 지연 현상을 해결하고 주변 영향을 적게 받는 해리스 코너 검출 기법 융합형 바코드 영역 검출 기법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 실제 라인과 유사한 실험 환경을 구성하고, 다양한 크기의 바코드 영상과 다양한 위치에서의 바코드 영역 추출실험을 하였다. 결과적으로 제안 기법은 기존의 알고리즘에 비해 주변 환경이나 임계값 설정의 어려움과 영상 처리의 지연 문제를 해결하였고 모든 테스트 영상에 대해 바코드 영역을 100% 추출하는 성능을 보였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.