• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.786-792
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• 2010

본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.423-428
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• 2005

This paper proposes a new edge detection method using a $3{\times}3$ ideal binary pattern and lookup table (LUT) for the mobile robot localization without any parameter adjustments. We take the mean of the pixels within the $3{\times}3$ block as a threshold by which the pixels are divided into two groups. The edge magnitude and orientation are calculated by taking the difference of average intensities of the two groups and by searching directional code in the LUT, respectively. And also the input image is not only partitioned into multiple groups according to their intensity similarities by the histogram, but also the threshold of each group is determined by fuzzy reasoning automatically. Finally, the edges are determined through non-maximum suppression using edge confidence measure and edge linking. Applying this edge detection method to the mobile robot localization using projective invariance of the cross ratio. we demonstrate the robustness of the proposed method to the illumination changes in a corridor environment.