• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1221-1227
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• 2015

에지 검출은 문자, 차선 및 물체 인식 등을 구현하는 과정에서 영상을 단순화하기 위한 중요한 기술 중 하나이며, 우수한 에지 검출을 위한 다양한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 공간 영역에서 방향성 기울기 마스크를 적용하여 에지를 구하는 방법과 SE(structure element)를 이용한 수학적 모폴로지(mathematical morphology) 기반의 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 방법들은 지나치게 어둡거나 밝은 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 방법 중 Sobel 방법과 히스토그램 평활화 방법을 적용하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.100-103
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• 2014

현재 에지 검출은 여러 분야에서 사용되고 있으며, 대부분의 영상처리의 전처리 과정 및 영상처리에 있어서 필수불가결한 기술이다. 이에 따라 관련 연구가 끊임없이 진행되어 오고 있다. 이러한 에지는 영상의 물체에 대한 크기, 방향, 위치 등의 중요한 영상 요소를 가지고 있다. 이를 검출하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으며, 그 중 대표적인 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 복합잡음이 첨가된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 국부 마스크의 크기와 위치에 따라 요소에 대한 중앙값 및 평균값을 이용한 에지 검출 방법을 제안하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.97-100
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• 1996

In this paper, we describe an algorithm which estimate road following direction using the vanishing point property and obstacle detection. This method of detecting the lane markers in a set of continuous lane highway images using linear approximation is presented. This algorithm is designed for accurate and robust extraction of this data as well as high processing speed. Also, this algorithm reckon distance and chase about an obstacle. It include four algorithms which are lane prediction, lane extraction, road following parameter estimation and obstacle detection algorithm. High accuracy was proven by quantitative evaluation using simulated images. Both robustness and the practicality of real time video rate processing were then confirmed through experiment using VTR real road images.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2975-2980
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• 2015

에지 검출은 대부분의 영상 처리에서 중요한 전처리 과정으로서, 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함한 여러 특징 정보를 검출하는 영상 처리 기법이다. 이러한 에지 검출은 국내외 여러 분야에서 발전되고 있다. 널리 알려진 기존의 에지 검출 방법에는 고정된 가중치 값으로 구성된 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 가중치가 고정된 마스크를 영상에 적용하기 때문에 다소 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 그레이 레벨 변환 함수를 적용한 후, 국부 마스크로부터 추정 마스크를 구하여 그 마스크의 최대값 및 최소값을 이용하여 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.244-246
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• 2014

에지검출은 영상의 특징 정보를 화소값들의 밝기 변화로 취득하는 기술이며, 여러 영상처리 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 로버츠(Roberts) 방법 등이 있으며, 이러한 방법들은 영상의 전체 영역에서 동일한 가중치를 적용하여 처리하므로 에지검출 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 변형된 방향성 마스크를 적용하여 화소들의 방향 및 크기를 고려한 에지검출 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.802-804
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• 2014

차선인식을 수행하기 위하여 영상의 에지검출은 필수적인 전처리 과정이다. 이러한 에지를 검출하기 위하여 여러 연구가 진행되고 있으며, 기존의 에지검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 로버츠(Roberts) 방법 등이 있다. 이와 같은 방법들은 화소 분포 등에 관계 없이 전체 화소에 동일한 가중치를 적용하여 처리하므로 다소 미흡한 에지검출 결과를 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 영상의 화소 분포 형태를 고려하여 차선인식에 적합한 가중치로 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1692-1699
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• 2004

Many researchers have developed various techniques for detection of human faces in ordinary still images. Face detection is the first imperative step of human face recognition systems. The two main problems of human face detection are how to cutoff the running time and how to reduce the number of false positives. In this paper, we present frontal and near-frontal face detection algorithm in still gray images using a thick edge image and neural network. We have devised a new filter that gets the thick edge image. Our overall scheme for face detection consists of two main phases. In the first phase we describe how to create the thick edge image using the filter and search for face candidates using a whole face detector. It is very helpful in removing plenty of windows with non-faces. The second phase verifies for detecting human faces using component-based eye detectors and the whole face detector. The experimental results show that our algorithm can reduce the running time and the number of false positives.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.437-440
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• 2022

현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술 등의 발전으로 영상 처리 분야의 활용이 급증하고 있다. 특히, 에지 검출은 이미지 분류, 객체 검출 등 영상 처리 응용에서 필수적인 전처리 과정으로 여러 분야에서 널리 사용되고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detection filter), LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 명암도가 낮은 저조도 환경에서 에지 검출 특성이 다소 미흡한 성능을 보인다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 저조도 환경에서도 에지 검출 특성을 높이기 위해 명암도 분석에 기반한 에지 검출 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.921-923
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• 2015

영상에서 에지는 물체의 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함한다. 이러한 에지를 검출하기 위한 기존의 에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등을 이용한 방법이다. 이러한 기존의 방법은 에지 검출하기 위하여 고정된 가중치 마스크를 이용하며 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크의 화소 분포에 따라 그레이 레벨 변환 함수를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.265-267
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• 2013

에지는 물체의 여러가지 중요한 정보를 포함하고 있다. 이러한 에지는 많은 분야에서 응용되고 있으며, 기존의 에지 검출 방법에는 마스크를 이용하는 방법 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하다. 그러나, 고정된 마스크를 이용하므로 복합 잡음 환경에서의 에지 검출 특성은 다소 미흡하다. 따라서 기존의 에지 검출 방법들의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차 및 잡음 제거를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.