• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.254-259
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• 2020

본 논문은 사전에 학습된 기억으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각으로 영상에서 음악으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 영상에서 변환정보로 색상(Color), 질감(Texture), 모양(Shape)을 사용하여 음악의 멜로디(Melody), 하모니(Harmony), 리듬(Rhythm) 정보로 변환하였다. 정적인 영상에서 단조로운 음이 반복되는 것을 최소화하고 영상에 있는 정보를 표현하기 위해 색상의 분포도에 따라 확률적으로 멜로디를 선택하여 출력함으로써 자연스럽게 음을 구성할 수 있도록 하였고, 영상에서 질감은 통계적 질감 특징 추출방식인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 7가지 특징으로 하모니의 장조와 단조를 표현하였다. 마지막으로 모양은 영상의 외곽선을 추출한 후 주파수 성분 분석인 허프 변환(Hough Transform)을 이용해 선 성분을 검출하여 각도의 분포에 따라 리듬을 선택하는 방식으로 음악을 생성하였다.

• 전기학회논문지
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• 제57권11호
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• pp.2086-2094
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• 2008

Finding a planar surface on 3D space is very important for efficient and safe operation of a mobile robot. In this paper, we propose a method using a plane detection cell (PDC) and iterative randomized Hough transform (IRHT) for finding the planar region from a 3D range image. First, the local planar region is detected by a PDC from the target area of the range image. Each plane is then segmented by analyzing the accumulated peaks from voting the local direction and position information of the local PDC in Hough space to reduce effect of noises and outliers and improve the efficiency of the HT. When segmenting each plane region, the IRHT repeatedly decreases the size of the planar region used for voting in the Hough parameter space in order to reduce the effect of noise and solve the local maxima problem in the parameter space. In general, range images have many planes of different normal directions. Hence, we first detected the largest plane region and then the remained region is again processed. Through this procedure, we can segment all planar regions of interest in the range image.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권1호
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• pp.73-84
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• 1995

New morphological positioning algorithm and inspection method are presented and compared with a method by means of the Hough transform. The positioning algorithm is the process of finding the center and the rotated angle of the surface mounted device (SMD). The inspection method is capable of detecting the location of broken or bent leads. In order to obtain the center and the orientation of the SMD rapidly, the Hough transform method utilizes feature points (concave points) and is executed on a DSP board. The proposed morphological method is implemented by using the morphological skeleton subsets, and an ultimate orientation is decided by the Hit-or-Miss transform (HMT). In the inspection process, two inspection methods also are presented. The first method utilizes the morphological methods, i.e., opening and closing. It is performed before the positioning process and called an initial inspection. The second method follows the positioning process and is performed by an inspection of intersections of rulers and the lead edge (or the skeleton). It is a ruling technique which is referred to as a detailed inspection. We find the morphological approach is preciser and faster than the Hough approach by the comparison of the proposed algorithms.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권7호
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• pp.868-877
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• 2015

영상에서 바코드 영역을 검출하는 다양한 방식들이 연구되어 왔다. 기존 방식들은 주파수 성분 특징을 이용하거나, Hough transform (HT)을 이용하여 바코드 영역을 검출한다. 하지만 이 방식들은 바코드의 기울기와 노이즈에 영향을 받는다. 또한 여러 개의 바코드가 있는 경우 정확히 검출하지 못한다. 본 논문에서는 바코드의 기울기와 노이즈에 강인하고, 복수 개의 바코드를 검출할 수 있는 방식을 제안한다. 우리는 전처리 단계로 Probabilistic Hough transform (PHT)를 이용하여 바코드 기울기, 노이즈, 그리고 개수에 상관없이 바코드가 존재할 가능성이 높은 영역을 추출한 후, 주파수 성분 분석을 통해 바코드를 찾아낸다. 구현된 시스템의 성능분석을 통해 다양한 환경에서 바코드 추출이 가능함을 확인했다.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권1호
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• pp.99-106
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• 2003

Uninterrupted power supply has become indispensable during the maintenance task of active electric power lines as a result of today's highly information-oriented society and increasing demand of electric utilities. The maintenance task has the risk of electric shock and the danger of falling from high place. Therefore it is necessary to realize an autonomous robot system. In order to realize these tasks autonomously, the there dimensional position of target object such as electric line and the stand of insulator must be recognized accurately and rapidly. The insertion task of an electric line into a sleeve is selected as the typical task of the maintenance of active electric power distribution lines in this paper. A modified hough transform is applied to the recognition of the center of electric line and optimal target position calculation method is newly derived in order to recognize the center 3 dimensional position of the electric line. By the proposed method, it is proved that the center position of the electric line can be recognized without respect to the noise of image and the shape of electric lines and the insertion task of an electric tine is realized.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1950-1956
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• 2017

정밀 푸드 프린팅 분야에서 출력 대상물의 정밀한 측위기술은 대단히 중요하다. 본 논문에서는 영상처리를 통하여 라떼 아트 프린터의 커피 잔을 정밀하게 측위하는 방법을 제안한다. 프린터 상단 측면에 설치된 카메라 센서로부터 얻은 이미지를 투영변환을 통하여 Top-View 이미지로 변환하고 이미지의 에지를 검출 후 Circular Hough 변환을 통하여 컵의 중심점 및 반지름을 검출하였다. 성능 평가 결과 0.1 ~ 0.125초의 영상 처리 속도, 92.26% 의 컵 검출률을 보여 라떼 아트 출력 소요 시간에 영향을 거의 주지 않으면서 거의 완벽하게 컵을 검출하는 것을 확인하였으며, 검출된 컵의 중심점 좌표 및 반지름 값들이 평균적으로 1.5mm 이내의 매우 적은 오차를 보여 본 논문이 해결하고자 했던 인쇄 위치 오차 문제를 해결한 것으로 평가된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2953-2960
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• 2014

영상인식 분야에서 원형 검출은 가장 많이 사용되는 기술 중의 하나이다. 기존에 제안된 많은 원형 검출방법들은 허프변환에 기초하고 있고, 충분히 강인한 알고리즘을 제공한다. 그러나 허프변환은 해석적 곡선의 각점을 원의 중심 좌표와 반지름으로 대응시키는 과정을 도입함으로써 매우 많은 메모리와 실행시간을 필요로 하고, 또한 가끔씩 부정확한 원을 검출하는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 광섬유 연결 종단면 검사에 적합한 최적의 원형 검출방법과 근사화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 에지 검출에 기초하여 초기 중심좌표와 반지름을 바탕으로 간단화된 K-means알고리즘을 도입함으로써 차 영역의 넓이가 최소가 되도록 하는 방법으로 원을 근사화 한다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 오픈라이브러리로 제공되는 OpenCV의 허프변환에 비해 원 검출 및 근사화에 있어 약 67% 정도의 성능 개선이 이루어졌고, 또한, 실행 시간에 있어 약 80% 정도 개선됨을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.784-786
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• 2004

두개의 영상을 정합하는 것은 컴퓨터 비젼분야의 기본적인 과정 중의 한가지이다. 본 논문에서는 영상에서 간결하면서 많은 정보를 가지고 있는 선형특징들을 이용하여 회전각도와 위치변화에 관계없이 영상을 정합하는 방법을 제안한다. 영상에서 edge성분들을 추출하여 구조체로 구성하고 이를 이용하여 Hough공간에서 최대로 누적되는 변환 파라미터들을 추정하고, 후보 파라미터들에 대하여 다시 최적의 정합조건을 가지는 파라미터를 Hough기법을 사용하여 결정한다. 많은 연산양이 요구되기 때문에 전처리 과정을 사용하여 정확하고 빠른 정합을 유도한다

• 전기학회논문지
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• 제56권1호
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• pp.197-205
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• 2007

We have proposed a novel line detection method based on the estimated probability density function of gradient directions of edges. By estimating peaks of the density function, we determine groups of edges that have the same gradient direction. For edges in the same groups, we detect lines that correspond to peaks of the connectivity weighted distribution of the distances from the origin. In the experiments using the Data Matrix barcode images and LCD images, the proposed method showed better performance than conventional Methods in terms of the processing speed and accuracy.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.6-12
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• 2009

본 논문에서는 입력된 차량영상에서 번호판을 추출하여 인식하는 시스템을 제안하였다. 개선된 IAFC 퍼지 신경회로망을 사용하여 자동차 번호판의 후보영역을 추출하고, 형태학적 필터를 사용하여 잡음을 제거하였다. 추출한 자동차 번호판을 정형화하기 위하여 허프 변환과 기하학적 변환을 사용하였다. 투영기법을 사용하여 분리한 숫자를 오류역전파 신경회로망을 사용하여 인식하였다.