• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.382-383
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• 2016

영상의 캐니 에지 검출은 영상의 가우시안 필터, 기울기(gradient)의 계산, 비최대억제법(Non-maximum suppression), 그리고 이력 임계값(Hypothesis Thresholding)의 4가지로 구성된다. 특징은 에지 영상에서 얻어진 차체, 창문들, 그리고 바퀴들 사이의 비율이 된다. 차량의 이러한 특징이 되는 비율들은 차종마다 각기 다르다. 우리는 여기서 소형 차량에만 본 알고리즘을 적용하여 식별하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.477-480
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• 2009

영상을 전송하는 과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생하고 있으며 열화의 주된 원인은 노이즈에 의한 것으로 알려져 있다. 임펄스 잡음에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 SM필터가 많이 사용되고 있으며 이 필터는 영상의 에지영역에 특성이 저하되는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 에지특성을 고려한 영상을 복원하기 위해 마스크의 형태 및 임펄스 잡음 확률을 이용한 비선형 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.384-386
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• 1998

The use of hand gesture provides an attractive alternative to cumbersome interface devices for human-computer interaction(HCI). Many methods hand gesture recognition using visual analysis have been proposed such as syntactical analysis, neural network(NN), Hidden Markov Model(HMM) and so on. In our research, a HMMs is proposed for alphabetical hand gesture recognition. In the preprocessing stage, the proposed approach consists of three different procedures for hand localization, hand tracking and gesture spotting. The hand location procedure detects the candidated regions on the basis of skin-color and motion in an image by using a color histogram matching and time-varying edge difference techniques. The hand tracking algorithm finds the centroid of a moving hand region, connect those centroids, and thus, produces a trajectory. The spotting a feature database, the proposed approach use the mesh feature code for codebook of HMM. In our experiments, 1300 alphabetical and 1300 untrained gestures are used for training and testing, respectively. Those experimental results demonstrate that the proposed approach yields a higher and satisfying recognition rate for the images with different sizes, shapes and skew angles.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권2호
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• pp.112-119
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• 2004

인체에 대한 표준데이터를 사용하지 않고 실제 한국인의 의료 영상 데이터를 사용하여 인체 모델을 만들고자 하였다. 먼저 CT와 MRI를 통해 획득한 인체의 의료영상에 대한 특징을 분석하였다. 인체의 해부학적인 구성요소에 대해 CT는 gray level로 MR 영상은 펄스시퀀스 별로 분석하여 특징을 추출하였다. 해부학적 구성요소의 특징을 바탕으로 인체 각 부위별로 영상을 얻기 위해 CT와 MR 영상에 대해 영상분할을 수행하였다. 인체의 부위 중 특히 인체의 네 가지 인체 역학적 구조물인 골조직, 근육, 인대, 건 부위를 CT와 MR 영상을 이용하여 구별하였다. 이미지 분할 방법에는 일반적으로 많이 사용되고 있는 경계선 검출(Edge detection), 영역 선택(Region Growing), 문턱치(Intensity Threshold) 방법 등을 선택하여 인체별로 가장 적합한 알고리듬을 적용시켰다. Head/Neck 부위에 대한 영상 분할 결과를 인체 역학적 구성요소별로 3차원 영상으로 재구성하였다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.818-823
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• 2008

In this paper, we propose a feature extraction method which extracts directional features of handwritten numerals by using the projection runlength. Our directional featrures are obtained from four directional images, each of which contains horizontal, vertical, right-diagonal and left-diagonal lines in entire numeral shape respectively. A conventional method which extracts directional features by using Kirsch masks generates edge-shaped double line directional images for four directions, whereas our method uses the projections and their runlengths for four directions to produces single line directional images for four directions. To obtain the directional projections for four directions from a numeral image, some preprocessing steps such as thinning and dilation are required, but the shapes of resultant directional lines are more similar to the numeral lines of input numerals. Four [$4{\times}4$] directional features of a numeral are obtained from four directional line images through a zoning method. By using a hybrid feature which is made by combining our feature with the conventional features of a mesh features, a kirsch directional feature and a concavity feature, higher recognition rates of the handwrittern numerals can be obtained. For recognition test with given features, we use a multi-layer perceptron neural network classifier which is trained with the back propagation algorithm. Through the experiments with the handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 97.85%.

• 전기학회논문지
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• 제56권3호
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• pp.615-622
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• 2007

In general, Harris detector is commonly used for finding salient points in watermarking systems using feature points. Harris detector is a kind of combined comer and edge detector which is based on neighboring image data distribution, therefore it has some limitation to find accurate salient points after watermark embedding or any kinds of digital attacks. In this paper, we have used cross reference points which use not data distribution but geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by the distortion of image data. After normalization, we find cross reference points and take inverse normalization of these points. Next, we construct a group of triangles using tessellation with inversely normalized cross reference points. The watermarks are affine transformed and transformed-watermarks are embedded into not normalized image but original one. Only locations of watermarks are determined on the normalized image. Therefore, we can reduce data loss of watermark which is caused by inverse normalization. As a result, we can detect watermarks with high correlation after several digital attacks.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.551-562
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• 2000

영상의 시각적 특성을 이용하여 영상 데이타베이스를 검색하는 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용자가 직접 작성한 질의 영상에 존재하는 불완전성을 극복하기 위하여, 물체의 정확한 좌표값 대신 물체간의 위치 관계를 비교하는 기법이 많이 사용된다. 본 논문에서는 물체간의 8 방향 위치 관계 정보를 이용하여 영상을 검색하는 시스템을 위한 질의 변환 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상내에 존재하는 물체들간의 위치 관계에 추이성(transitivity)이 존재하는 경우 정보가 중복된다는 사실로부터, 질의에 존재하는 추이성을 모두 제거함으로써 질의 영상을 최소 에지의 그래프로 변환한다. 제안된 알고리즘에 의해 생성된 프라임 에지 그래프는 동일한 위상 관계(topology)를 표현하는 그래프 중 최소 개수의 에지를 가지게 되므로 검색 중의 위치 관계 비교 회수를 최적화 할 수 있다. 실험 결과, 위치 관계의 추이성을 고려하지 않은 기존 알고리즘에 비해 평균 비교 회수를 크게 감소시켜 탐색 모듈의 효율을 향상시킴을 알 수 있다

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.973-979
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• 2011

영상 신호처리 시스템의 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 영상의 열화가 발생하고 있으며 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 임펄스 잡음환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 SM(standard median filter)가 많이 사용되고 있으며 이 필터는 영상의 에지영역에서 특성이 저하되는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 비임펄스 신호를 스무딩시키면서 에지를 보존하는 비선형 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교한 결과 영상의 개선 정도를 나타내는 PSNR(peak signal to noise ratio)의 수치가 기존의 방법들보다 우수하였으며, 에지보존특성도 우수하였다. 본 논문에서 제안한 비선형 필터는 영상의 임펄스 잡음제거에 유용하게 응용될 것으로 사료된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1464-1480
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• 2019

Robust tracking of infrared (IR) pedestrian targets with various backgrounds, e.g. appearance changes, illumination variations, and background disturbances, is a great challenge in the infrared image processing field. In the paper, we address a new tracking method for IR pedestrian targets via multi-feature local sparse representation (SR), which consists of three important modules. In the first module, a multi-feature local SR model is constructed. Considering the characterization of infrared pedestrian targets, the gray and edge features are first extracted from all target templates, and then fused into the model learning process. In the second module, an effective tracker is proposed via the learned model. To improve the computational efficiency, a sliding window mechanism with multiple scales is first used to scan the current frame to sample the target candidates. Then, the candidates are recognized via sparse reconstruction residual analysis. In the third module, an adaptive dictionary update approach is designed to further improve the tracking performance. The results demonstrate that our method outperforms several classical methods for infrared pedestrian tracking.