본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 클 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM을 이용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 WebCam 영상을 이용하여 빛의 영향을 감안하여 제시된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한 후에 흰색 픽셀 정보를 이용하여 차 연산을 수행하고 GRASSFIRE 알고리즘을 적용하여 침입자를 감시하는 방법을 제안한다. 제안된 침입자 감시 방법을 실험한 결과, 기존의 방법보다 빛의 영향에 민감하게 반응하지 않고 효과적으로 침입자를 감시할 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 현재 자가용 차량 번호판으로 사용되고 있는 4종류의 번호판인, 구형 녹색 번호판 두 종류와 유럽식 신형 흰색 번호판 두 종류에 대해 개별 코드를 효과적으로 추출하기 위한 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 차량 영상에서 수직 에지와 반복 이진화 기법, 그리고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 번호판의 후보 영역을 추출하고, 번호판의 형태학적 특징을 이용해 잡음을 제거한 후, 최종 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에서 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 개선된 퍼지 이진화 방법은 추출한 번호판 영역을 그레이 레벨로 변환한 후에 번호판의 명도를 2구간으로 나누고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 번호판 영역을 이진화한 후, 퍼지 소속 함수에 의해 이진화 된 2개의 번호판 영역 중에서 가장 최적화된 번호판 영역을 선택하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안한 기법을 4종류의 번호판이 부착된 327장(구형녹색 50장, 신형녹색 157장, 짧은 흰색 60장, 긴 흰색 60장)을 대상으로 실험한 결과, 번호판 영역 추출은 327장의 영상중 97%가 추출되었고 개별 코드 추출은 번호판 영역이 추출된 324장의 영상에서 97%가 추출된 결과를 보였다.
퍼지이론은 생명정보공학에서 지식을 표현하는데 활용되고 제어시스템 모델을 이해하는데 활용되어 왔다. 본 논문에서는 생명정보학의 응용 프로그램에서 중요한 데이터 분류에 초점을 맞추었다. 최적의 임계값 유도를 위한 GPCR 분류에서 기존의 순차기반 임계값 제어기법은 임계값 결정범위와 최적의 임계값 유도 시간의 문제점을 보였고, 이진기반 임계값 제어기법은 임계값 결정 초기에 시스템의 안정성에 대한 단점이 있었다. 이를 보완하기 위해 우리는 ART1 군집화를 위한 퍼지기반 임계값제어기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 ART1 군집화를 위한 퍼지기반 임계값 제어기법을 구현하여 기존의 순차기반 임계값 제어기법과 이진기반 임계값 제어기법과의 인식률에 대한 구동시간의 변화, 임계값의 변화에 따른 시스템의 구동시간을 측정하였다. 퍼지기반 임계값제어 기법은 GPCR 데이터 분류에서 인식률과 구동시간에 대한 정보를 통해 분류 임계값을 조정하여 높은 인식률과 낮은 구동시간을 지속적으로 유도하여 안정적이고 효과적인 분류 시스템을 만들 수 있었다.
본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.
운송 컨테이너 영상으로부터 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, Canny 마스크가 적용된 영상에서 수직 수평 히스토그램을 적용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다 추출된 컨테이너의 식별자 영역을 퍼지 이진화 방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 컨테이너 식별자 영역을 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 식별자를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 컨테이너 영상에 적용한 결과, 제안된 추출 방법이 컨테이너의 식별자 추출에 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 비파괴 검사를 이용하여 획득한 세라믹 소재 영상에서 효율적으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재 영상에 비등방성 필터링 기법과 가우시안 필터링 기법을 반복 적용하여 잡음을 제거하고, Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 명암 대비가 강조된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출한 후, 임계치 이진화 기법을 적용하여 영역을 세분화하기 위한 기울기를 계산한다. 계산된 기울기를 이용하여 영상을 세분화한 후에 Glassfire 기법을 적용한다. Glassfire 기법이 적용된 영상과 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 영상을 비교하여 중복되는 영역만을 추출한다. 추출된 영역에 퍼지 이진화 기법과 침식 연산을 적용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인할 수 있었다.
상완동맥은 어깨에서부터 팔꿈치까지 내려오는 상완골의 내측부에 존재하며 혈압을 측정할 때 사용되는 혈관이다. 이 혈관은 골절로 인해 찢어지거나, 또는 혈액순환에 문제가 생겨 혈관이 막히는 경우가 발생한다. 이러한 경우 혈관의 상태를 확인하기 위하여 색조 도플러 초음파 검사를 사용하지만, 사용자에 따라 영상을 통한 판단 기준이 다르다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 FCM과 Fuzzy Decision Tree를 이용한 영상 처리를 통해 일관성 있는 판단기준을 세우기 위한 혈류의 속도를 제안한다. 색조 도플러 초음파 영상에서의 상완 동맥을 추출하여 기울기를 이용한 FCM 알고리즘을 통해 소속도를 추출한 뒤 퍼지 룰에 적용하여 의사 결정 트리로 등급을 분류하고 결과적으로 혈류 속도를 추출한다. 색조 도플러 초음파 영상에서 환자의 개인 정보를 보호하기 위해 개인 정보 영역을 제거하여 ROI 영역을 추출하고 ROI 영역을 이진화를 통하여 상완동맥이 있는 영역을 추출한다. 이진화 된 ROI 영역에서 혈관 영상의 혈류 방향으로의 무게중심을 설정하고 각각의 픽셀과 무게중심 선과의 거리를 이용하여 소속도를 추출한 후 FCM을 사용하여 최적의 기울기를 선정한다. FCM을 통해 추출한 최종 소속도를 이용하여 퍼지 룰에 적용한 뒤 계산된 T-norm과 소속도의 분산을 이용하여 의사 결정 트리를 형성 트리의 단말 노드들은 각 픽셀을 분류한다. 분류되어진 데이터들의 노드별 소속도 평균을 구한 뒤 디퍼지화를 통해 COG(Center of Gravity)를 계산한다. 마지막으로 그 값을 이용하여 혈류 속도에 영향을 미치는 정도를 계산한 뒤 최종 혈류의 속도를 제안한다.
세라믹 소재 영상은 사람의 육안으로 판단하기 힘든 내부 기공이나 균열, 이물질 등의 결함들이 존재한다. 본 논문에서는 사람의 육안으로 검출하기 힘든 세라믹 소재로 이루어진 파이프 용접부에 있는 결함을 확인하기 위해 ART2 알고리즘을 이용하여 세라믹 영상에서 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사는 본질에 손상이 전혀 가지 않는 검사 방법이기 때문에 소재의 결함 검출에 대해서는 적절한 방법이다. 따라서 본 논문에서는 Ends-In Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조하고, 명암 대비가 강조된 영상에서 삼각형 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 임의의 패턴 입력에 대해서도 효과적으로 특징을 분류하는 개선된ART2 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인하였다.
신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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