• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권9C호
• /
• pp.863-870
• /
• 2009

양방향 필터 (bilateral filter)는 선명도를 증가시키고 노이즈를 감소시키는 비선형 필터이다. 양방향 필터는 두개의 가우시안 필터 (Gaussian filter) 즉, 도메인 필터 (domain filter) 및 레인지 필터 (range filter)에 의해 동작한다. 양방향 필터를 소형 표적 탐지에 적용하기 위하여, 이들 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차 (standard deviation)는 배경 영역 및 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 본 논문은 국부 창의 에지 성분 분석에 기초하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차가 적응적으로 가변되며, 또한 가변 필터 크기를 가지는 새로운 양방향 필터를 제안한다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 소형 표적 탐지 분야에서 표적 검출을 용이하게 하며, 실험 결과에서 제안한 표적 검출 알고리즘이 기존 알고리즘보다 강인하고 효율적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.782-784
• /
• 2013

디지털 영상 처리 기술이 발전함에 따라 에지는 여러 분야에서 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등을 활용한 마스크 방법이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하다. 그러나, AWGN(additive white Gaussian noise) 잡음이 첨가된 영상을 처리할 경우, 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, AWGN 환경에서 제안한 알고리즘은 우수한 에지 검출 특성을 나타내었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.57-64
• /
• 2007

본 논문은 공간적으로 변화하지 않는 신호장 $S_\jmath(t)$의 합과 부가적이고 동차이고 공간적으로 등방성(x축 평면배열)이고, 분리할 수 있는 Covariance이며, Zero-mean Gaussion random 잡음장 n(t, x)를 처리하기 위해 n개의 동일 검파로 구성되는 검파 시스템을 고찰할 수 있도록 최적산란 대기공간 광통신용 배열 수신기와 공분산회로를 구성하여 최대 이득의 직접 광검파를 통계적으로 해석한 이론값과 실험을 통해 얻은 측정값과 비교 해석한다. 또한 측정값이 joint Gaussian 이론곡선과 일치함을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2016

ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) requires not only real-time robust lane detection, both straight and curved, but also predicting upcoming steering direction by detecting the curvature of lanes. In this paper, a curvature lane detection algorithm is proposed to enhance the accuracy and detection rate based on using inverse perspective images and Gaussian Mixture Model (GMM) to segment the lanes from the background under various illumination condition. To increase the speed and accuracy of the lane detection, this paper used template matching, RANSAC and proposed post processing method. Through experiments, it is validated that the proposed algorithm can detect both straight and curved lanes as well as predicting the upcoming direction with 92.95% of detection accuracy and 50fps speed.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권7호
• /
• pp.1680-1686
• /
• 2015

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
• /
• pp.787-789
• /
• 2014

영상처리는 현재 스마트폰, 스마트 TV, 휴대용 PC 등 여러 분야에서 활용되고 있으며, 에지 검출은 대부분의 응용에서 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 에지를 검출하기 위한 관련 연구는 끊임없이 진행 중에 있다. 대표적인 에지 검출 방법은 Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등의 방법이 있으며, 이러한 방법들은 Salt & Pepper 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 Salt & Pepper 잡음 환경에서 국부 마스크의 요소들을 이용하여 우수한 특성의 에지 검출 특성을 가지는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.577-586
• /
• 2012

급속한 인터넷의 발달로 등장하게 된 스마트폰은 여러 가지 긍정적인 모습으로 생활의 편의를 가지고 왔다. 하지만 최근 국내에서 스마트폰의 무분별한 유해물 노출은 사회의 이슈가 되고 있다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 OS 기반에서 음향정보를 이용하여 유해동영상을 검출하는 서비스를 설계하고 구현 하였다. 안드로이드 OS기반의 유해동영상 검출 서비스를 구현하기 위해, 기존 음향기반 유해동영상 검출방법의 속도를 향상 시켰다. 검출기로는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 사용하였으며, 검출기의 혼합(Mixture)의 수는 18개를 사용하였다. 구현된 서비스의 검출 결과, 일반 동영상 669파일(약 424시간), 유해동영상 541파일(약 263시간), 총 1,210(약 687시간)의 데이터에 대해 97.02%의 검출률로 기존 방법에 비해 검출률은 감소하지 않으면서 속도는 약 5.6배 향상 되었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.967-974
• /
• 2012

본 논문에서는 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 터널 내에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대한 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 그 다음 단계로 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 최종적으로는 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 차량을 검출한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 검출방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.2478-2484
• /
• 2010

본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징점 검출을 위해 LOG 방법을 비트 단위로 분할 후 결합하는 BLOG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38A권2호
• /
• pp.183-190
• /
• 2013

본 논문에서는 첨부 노이즈에 의해 훼손된 왜곡 영상의 공간 적응적 노이즈 검출 및 제거 기법에 대해 제안한다. 일반적인 영상이 가우시안 분포 특성을 갖는다는 가정 하에 왜곡 영상으로부터 국부 통계 특성을 산출하여 첨부 노이즈 정보를 예측하고, 예측된 노이즈 정보의 통계 특성을 활용하여 첨부 노이즈 정도를 분류하는 기법에 대해 제안한다. 더불어, 노이즈 분류에 따라 보정된 가우시안 필터의 매개변수 및 필터 윈도우 크기를 설정한 적응 노이즈 필터 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 성능이 기존 방식과 비교하여 객관적, 주관적으로 우수한 능력을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.