An algorithm for estimating the lane departure of a vehicle is derived and implemented based on an EDF(edge distribution function) obtained from gray-level images taken by a CCD camera mounted on a vehicle. As the function of edge direction, the EDF is aimed to show the distribution of edge direction and to estimate the possibility of lane departure with respect to its symmetric axis and local mamma. The EDF plays important roles: 1) It reduces noisy effects caused by dynamic road scene. 2) It makes possible lane identification without camera modeling. 3) It also leads LDW(lane departure warning) problem to a mathematical approach. When the situations of lane departure such that the vehicle approaches to lane marks or runs in the vicinity of the lane marks are occurred, the orientation of lane marks in images is changed, and then the situations are immediately reflected to the EDF. Accordingly, the lane departure is estimated by studying the shape of the EDF. The proposed EDF-based algorithm enhanced the adaptability to cope with the random and dynamic road environments, and eventually led to the reliable LDW system.
본 논문에서는 최근의 디지털논리시스템의 함수구성시에 도입되고 있는 그래프이론에 바탕을 둔 새로운 형태의 데이터구조 형태인 모서리값 확장 그래프를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 수학적 배경으로는 리터럴 함수와 리드 뮬러 확장에 대해 논의하였으며, 본 논문의 근간인 모서리 확장 그래프의 도출에 대해 논의하였다. 또한, 모서리 확장 그래프로부터 임의의 m치 n변수의 축약된 함수구성을 도출하는 알고리즘을 제안하였으며 이를 예에 적용하여 그 타당성을 보였다. 제안된 알고리즘의 규칙성을 고려하여 동일부분을 모듈화함으로써 일반성을 가짐을 보였다.
This study was purpose to evaluation of Modulation Transfer Function in Measurements by using the International electrotechnical commission standard(IEC 62220-1) which were edge device each angle by using edge method. In this study was Aero(Konica, Japan) image receptor which is a indirect Flat panel detector(FPD) was used. The size of matrix 1994 × 2430 (14"× 17" inch) which performed 12 bit processing and pixel pitch is 175 ㎛. The results of shown as MTF measurements at IEC standard. The amount of data seemed reasonable and at an MTF value of 0.1 the spatial frequencies were 2.56 cycles/mm at an angle of 2.4°. MTF value of 0.5 the spatial frequencies were 1.32 cycles/mm at an angle of 2.4°. This study were to evaluate MTF by setting each angle 2.0°~2.8° degrees the most effective optimal edge angle and to suggest the quantitative methods of measuring by using IEC.
디지털 MTF의 정확도를 결정하는 요소로는 정확한 엣지 각도의 결정, 합성 ESF 또는 합성 LSF을 작성을 위한 재 샘플링, 스무징, 커브핏팅 등을 들 수가 있다. 본 실험에서는 Edge를 이용한 MTF커브 핏팅방법을 구현하였고, 슬릿법에 의한 MTF산출결과와 비교하였다. 실험결과 공간주파수 2.0 LP/mm 근방까지의 저주파수영역에서는 엣지법이 높은 수치를 나타내며 2.0 LP/mm 이상의 주파수 영역에서는 MTF값이 역전이 되어 슬릿법이 더욱 높은 값을 나타내었다. 이는 Cunningham의 보고와 완전히 일치한다.
에지 검출은 대부분의 영상 처리 응용에서 필수적인 전처리 과정으로서 여러 분야에서 널리 사용되고 있으며, 기존의 에지 검출 방법에는 Sobel, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 기존의 에지 검출 방법들은 저조도 환경에서 화소의 휘도 변화가 적기 때문에 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 전처리 과정에서 휘도 변환 함수를 사용한 알고리즘과 국부 마스크의 평균 및 표준편 차에 따른 가중치를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, Laplacian, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.
영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 이 와 같은 방법들은 모든 경계 지점에서 에 지를 검출하므로, 라인-에지와 같은 일정한 폭 이하의 곡선에 대해서도 에지의 중복 검출을 수행한다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 새로운 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 영상에 존재하는 다양한 폭의 곡선에서 라인-에지 성분을 검출하였다.
This paper proposes a method to recognize the noisiness of road images connected with the extraction of lane-related information in order to prevent the usage of erroneous information. The proposed method uses a fuzzy neural network(FNN) with the back-Propagation loaming algorithm. The U decides road images good or bad with respect to visibility of lane marks on road images. Most input parameters to the FNN are extracted from an edge distribution function(EDF), a function of edge histogram constructed by edge phase and norm. The shape of the EDF is deeply correlated to the visibility of lane marks of road image. Experimental results obtained by simulations with real images taken by various lighting and weather conditions show that the proposed method was quite successful, providing decision-making of noisiness with about 99%.
In this paper, we proposed color stereo matching algorithm using dynamic programming. The conventional gray stereo matching algorithms show blur at depth discontinuities and non-existence of matching pixel in occlusion lesions. Also it accompanies matching error by lack of matching information in the untextured region. This paper defines new cost function makes up for the problems happening in conventional gray stereo matching algorithm. New cost function contain the following properties. I) Edge points are corresponded to edge points. ii) Non-edge points are corresponded to non-edge points. iii) In case of exiting the amount of edges, the cost function has some weight in proportion to path distance. Proposed algorithm was applied in various images obtained by parallel camera model. As the result, proposed algorithm showed improved performance in the aspect of matching error and processing in the occlusion region compared to conventional gray stereo matching algorithms.
조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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