Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제17권6호
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pp.363-368
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2016
Rectangular shape detection plays an important role in many image recognition systems. However, it requires continued research for its improved performance. In this study, we propose a strong rectangular shape detection algorithm, which combines the canny edge and line detection algorithms based on the perpendicularity and parallelism of a rectangle. First, we use the canny edge detection algorithm in order to obtain an image edge map. We then find the edge of the contour by using the connected component and find each edge contour from the edge map by using a DP (douglas-peucker) algorithm, and convert the contour into a polyline segment by using a DP algorithm. Each of the segments is compared with each other to calculate parallelism, whether or not the segment intersects the perpendicularity intersecting corner necessary to detect the rectangular shape. Using the perpendicularity and the parallelism, the four best line segments are selected and whether a determined the rectangular shape about the combination. According to the result of the experiment, the proposed rectangular shape detection algorithm strongly showed the size, location, direction, and color of the various objects. In addition, the proposed algorithm is applied to the license plate detecting and it wants to show the strength of the results.
본 논문에서는 디인터레이싱 방법 중에서 가장 중요한 요소인 공간 필터의 성능 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존의 에지 기반 알고리즘들은 보간의 성능을 좌우하는 정확한 에지 방향을 판단함에 있어서 만족스럽지 못하다. 제안하는 알고리즘은 에지 대신에 원 영상의 이진화 된 영상을 근간으로 에지의 방향과 기울기를 판단함으로써 효율성과 정확도를 증가시켰으며 보다 완만한 각에서의 방향판단을 위하여 탐색 윈도우 수평 크기를 IS로 증가시켰다. 기존의 에지를 이용한 방항 판단보다 이진화 된 이미지를 근간으로 에지의 방항과 기울기를 판단하여 보간 했을 때 판단의 오류를 최소화하여 차질을 향상시킬 수 있었다. 다양한 종류의 영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과를 통하여 기존의 에지 기반의 보간 방법들에 비해 성능이 매우 우수함을 보였다.
영상매체가 여러 방면에서 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상처리 분야 중 에지검출은 물체 인식, 물체 분할, 의료 및 산업 전반적인 분야 등에서 많이 활용되고 있다. 에지는 영상에서 중요한 요소인 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함하고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등의 방법이 있으며, 기존의 방법들은 AWGN(Additive White Gaussian Noise)에 훼손된 영상에서 에지검출 특성이 저하된다. 따라서 본 연구는 AWGN에 훼손된 영상에서 우수한 에지검출 특성을 갖는 변형된 가중치 벡터를 이용한 알고리즘을 제안하였다.
Detecting edges is one of issues with essentialimprotance in the area of image analysis. An edge in an image is a boundary or contour at which a significant change occurs in image intensity. Edge detection has been studied in many addlications such as imagesegmentation, robot vision, and image compression. In this paper, we propose an automatic threshold selection scheme for edge detection and show its application to noise elimination. The scheme suggested here applied statistical properties of the noise estimated from a noisy image to threshold selection. Since a selected threshold value in the scheme depends on not the characgreistic of an orginal image but the statistical feature of added noise, we can remove ad-hoc manners used for selecting the threshold value as well as decide the value theoretically. Furthermore, that shceme can reduce the number of edge pixels either generated or lost by noise. an application of the scheme to noise elimination is shown here. Noise in the input image can be eliminated with considering the direction of each edge pixedl on the edge map obtained by applying the threshold selection scheme proposed in this paper. Achieving significantly improved results in terms of SNR as well as subjective quality, we can claim that the suggested method works well.
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.
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.
현재 멀티미디어 장치와 사용자의 요구가 다양해짐에 따라 이를 충족시키기 위하여 이미지 크기는 장치에서 지원하는 해상도나 사용자의 요구에 맞게 조정되어야 한다. 이미지 보간 기법은 크게 공간 도메인과 주파수 도메인에서 수행 될 수 있다. 일반적으로 공간 도메인에서의 보간 방법은 주파수 도메인의 보간 기법에 비해 상대적으로 주관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 오버 스무딩 현상으로 인해 객관적인 성능이 낮다. 반대로 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법은 객관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 블록 열화 현상이 나타나 주관적인 화질 측면 성능이 낮다. 주파수 도메인에서의 보간 기법은 블록 열화 현상 외에도 모든 블록에 대해 동일한 방법으로 고주파 성분을 채워 넣기 때문에 영상의 edge가 많은 부분에서 주관적인 화질 성능을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 DCT 계수 분포를 이용해 분류된 edge 방향에 따라 공간 도메인과 주파수 도메인에서의 보간 기법을 적응적으로 사용하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 도메인의 장점을 모두 가지고 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 주관적인 화질 측면의 성능 향상과 함께 객관적인 화질도 향상됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 비월 주사 영상을 하나의 필드만을 사용하여 순차 주사 영상으로 변환시키는 투표 결정 기반 디인터레이싱 보간방법(VDD)을 제안한다. VDD는 투표 결정 방법을 이용하여 4단계 보간 과정을 거치게 된다. 1단계는 MM-ELA방법을 이용하여 거짓 에지 의심영역을 검출하는 과정이다. 검출된 영역은 상위 주변 화소 정보를 이용한 다수결 투표 결정 방법인 2단계 과정으로 에지 방향을 결정하며 미결정 방향은 3단계 과정인 상, 하위 주변 화소 정보를 이용한 다수결 투표 및 방향성 평균으로 에지 방향을 보존하고 화질 열화를 최소화한다. 마지막으로 위 단계에서 결정되지 못한 화소는 세밀한 방향을 고려할 수 있는 DOI를 이용하여 보간한다. 계층 구조의 VDD는 복잡도가 높지만 계조도 변화에 취약한 기존 방법들에 비하여 정교한 에지를 추출할 수 있으며 실험결과를 통해 객관적, 주관적 우수성을 나타낸다.
본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.
The measurements on the various items, such as arch form, kinds of anterior dental arch, degree of curvature in anterior dental arches, relationship between direction of the disto-incisal edge of the canine and first premolar, and kinds of posterior dental arch in upper dental arches were studied on 311 cases of the Korean adults aged from 20 to 30years. The results were as follows. 1. The commonest type of the upper dental arches was U-type (53.7%), the remaining were O-type (25.4%) and V-type (20.0%). 2. A slight curvature type (71.87%) prevailed against angulated curvature type in upper anterior dental arches. 3. The degree of curvature from $121^{\circ}$ to $160^{\circ}$ in anterior dental arches was common, and the degree of curve of 1-type with on curvature was smaller than 4, 5 type with two curvature. 4. The direction of the disto-incisal edge of canine went between the tip of the buccal cusp and the lingual incline of the buccal cusp of the first premolar in most dental arches and went lingual incline of the buccal cusp of the first premolar in U-type, from buccal cusp to lingual cusp of the first premolar in O-type and were distributed from buccal edge to central groove of the first premolar in V-type. 5. A posterior dental arch with almost straight curvature was common in 60.87%, and 4-type with a half rounded curve from first premolar to second molar was next.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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