• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.76-83
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• 2010

본 논문에서는 입력된 실제 영상을 판화와 같은 느낌이 나는 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 즉 이 기법은 입력된 영상을 영상처리 기법을 이용하여 사람이 작업한 것과 같은 고무 판화 느낌이 나는 영상으로 변환한다. 먼저 원본 영상에서 윤곽선을 검출한 후 반전시키고, 잡음 성분의 선이나 점들을 제거하고, 선명화 처리를 하여 첫 번째 영상을 만든다. 다음, 첫 번째 영상과 유사한 방법으로 두 번째 영상을 만든 후, 마지막으로 논리곱을 이용하여 이 두 영상을 합성한다. 이와 같이 처리하여 고무판과 조각칼이 함께 만드는 효과를 표현한다. 또한, 외곽선 검출의 이중 적용이 선폭을 강화하고 잡음 성분의 미세 선을 제거 하는데 효과적임을 보인다.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권1호
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• pp.73-84
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• 1995

New morphological positioning algorithm and inspection method are presented and compared with a method by means of the Hough transform. The positioning algorithm is the process of finding the center and the rotated angle of the surface mounted device (SMD). The inspection method is capable of detecting the location of broken or bent leads. In order to obtain the center and the orientation of the SMD rapidly, the Hough transform method utilizes feature points (concave points) and is executed on a DSP board. The proposed morphological method is implemented by using the morphological skeleton subsets, and an ultimate orientation is decided by the Hit-or-Miss transform (HMT). In the inspection process, two inspection methods also are presented. The first method utilizes the morphological methods, i.e., opening and closing. It is performed before the positioning process and called an initial inspection. The second method follows the positioning process and is performed by an inspection of intersections of rulers and the lead edge (or the skeleton). It is a ruling technique which is referred to as a detailed inspection. We find the morphological approach is preciser and faster than the Hough approach by the comparison of the proposed algorithms.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제17권1호
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• pp.79-85
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• 2017

In this paper, several optimizations are proposed to enhance the quality of lane detection algorithms in automotive applications. Considering the diagonal directions of lanes, the proposed limited Hough transform newly introduces image-splitting and angle-limiting schemes that relax the number of possible angles at the line voting process. In addition, unnecessary edges along the horizontal and vertical directions are pre-defined and removed during the edge detection procedures, increasing the detecting accuracy remarkably. Simulation results shows that the proposed lane recognition algorithm achieves an accuracy of more than 90% and a computing speed of 92 frame/sec, which are superior to the results from the previous algorithms.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제17권1호
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• pp.86-93
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• 2017

In this paper, we propose a novel defect detection method using component tree representations of scanning electron microscopy (SEM) images. The component tree contains rich information about the topological structure of images such as the stiffness of intensity changes, area, and volume of the lobes. This information can be used effectively in detecting suspicious defect areas. A quasi-linear algorithm is available for constructing the component tree and computing these attributes. In this paper, we modify the original component tree algorithm to be suitable for our defect detection application. First, we exclude pixels that are near the ground level during the initial stage of component tree construction. Next, we detect significant lobes based on multiple attributes and edge information. Our experiments performed with actual SEM wafer images show promising results. For a $1000{\times}1000$ image, the proposed algorithm performed the whole process in 1.36 seconds.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.418-422
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• 2005

In this paper, a novel algorithm capable of detecting generic obstacles on a flat surface is proposed. The algorithm fundamentally exploits a distortion phenomena taken place in remapping process of original stereo images to a virtual top-view. Based on the distortion phenomena, we construct stereo polar histograms of edge maps, detect peaks on them, and search for matched peaks on both histograms using a Dynamic Programming (DP). Eventually, the searched corresponding peaks lead to estimate obstacles' positions. The advantages of the proposed algorithm are that it is not largely affected by an intensity difference between a pair of stereo images and does not depend on the typical stereo matching methodologies. Furthermore, the algorithm identifies the obstacles' positions quite robustly.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.266-270
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• 2004

The image interpolation is one of an image preprocessing process to heighten a resolution. The conventional image interpolation used much to concept that it put in other pixel to select the nearest value in a pixel simply, and use much the temporal object interpolation techniques to do the image interpolation by detecting motion in a moving picture presently. In this paper, it is proposed the image interpolation techniques using the fuzzy wavelet base function. This is applied to embody a correct edge image and a natural image when expand part of the still image by applying the fuzzy wavelet base function coefficient to the conventional B-spline function. And the proposal algorithm in this paper is confirmed to improve about 1.2831 than the image applying the conventional B-spline function through the computer simulation.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.55-62
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• 1998

두개의 영상을 정합 하는 것은 많은 컴퓨터 시각장치의 응용과정 중 기본적인 과정이다. 본 논문에서는 선형특징을 사용한 정합기법으로서 회전각도와 크기비율에 불변한 영상정합 기법을 제안한다. 영상은 edge 검출, 세선화, 선형화 과정에 의해 선형 세그먼트의 집합으로 묘사된다. 세그먼트 사이의 각도차이와 새로운 거리척도에 의한 크기비율을 사용해 Hough 공간에서 최대로 일치하는 변환 파라메터를 추정한다. 추정된 파라메터는 1단계 relaxation과 Hough 기법으로 이루어진 고속 선형특징 정합과정에 의해 검증된다. 제안한 기법은 변환 파라메터에 대한 사전정보를 필요로 하지 않으며 추출된 선형 세그먼트 크기의 변화에 민감하지 않은 특성과 기존의 relaxation 기법에 비해 빠른 처리속도를 가진다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.19-25
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• 2005

최근에는 LiDAR시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 된 연구는 LiDAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 건물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터 링, 중간값 필터링, 최소값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.

• 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.

• 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.