본 논문에서는 새로운 세선화 알고리즘을 제안하고 실험결과를 통해 알고리즘의 효율성을 증명하였다. 새로운 세선화 알고리즘에서는 기존의 one-pass 알고리즘에서 드러난 불연속점과 끝점 감소의 문제점을 해결하였다. 특히 본 알고리즘은 하드웨어 구현에 보다 적합하며 고속 동작이 가능하도록 설계되었다.구현된 하드웨어 장치는 가변하는 입력 이미지 너비(25~40 bits)에 선택적으로 대응할 수 있는 실용적인 측면이 있으며 파이프라인 방식으로 고속 동작한다. 본 세선화 장치는 가변 이미지 크기에 대한 융통성과 고속동작의 특성을 가지므로 문자 인식 시스템을 포함한 다양한 이미지 처리 분야에서 매우 실용적으로 적용할 수 있다.
지문인식센서로부터 획득한 이미지를 처리하기 위한 알고리즘에서 세선화 단계가 차지하는 비율이 전체 마이크로프로세서 동작 사이클의 39%에 이른다. 세선화 단계는 가보필터와 달리 초월함수 등 복잡한 함수를 사용하는 동작이 아니므로 하드웨어로 구현하는 것이 전체 시스템의 소형화와 저전력에 도움이 된다. 본 논문에서는 반복작인 단순동작을 수행하는 세선화를 위한 $64{\times}64$ 픽셀이미지 처리기를 RTL 수준에서 설계하고 FPGA 환경에서 논리합성을 통하여 그 동작을 검증하고자 한다. 이를 통하여 향후 저성능 마이크로콘트롤러와 세선화 프로세서 내장형 지문인식 SoC 의 가능성을 보여준다.
Line-laser beams are used for depth measurement of welding beads along the circumference of a pipe. For this, first we project a line-laser beam on an rotating pipe and take a sequence of images of the beam projected on the pipe using a CCD camera. Second, the projected line laser beam in each image is detected, converted into a thin curve. Finally measure the distance between the thinned curve and an imaginary line. When a line-laser beam is projected to a rough metal surface such as arc welding beads, the beam is severely scattered. This severe scattering makes the thinned curve perturbed. In this paper, we propose a thinning method robust against scattering of line lasers. First, we extract a projected line laser beam region using an adaptive threshold. Second, we model a thinned curve with a spline curve with control points. Next, we adjust the control points to fit the curve to the projected line-laser beam. Finally, we take a weighted mean of thin curves on a sequence of image frames. Experiments shows that the proposed thinning method results in a thinning curve, which is smooth and fit to the projected line-laser beam with small error.
본 논문에서는 단점과 분기점을 이용한 세선화 영상 복원에 관하여 연구하였다. 이진 지문영상으로부터 평활화, 이진화, 세선화 과정을 거쳐서 세선화 영상을 얻는다. 세선화 영상으로부터 특징점을 추출하는 방법에는 교차수를 이용한 방법이 있다. 그러나 교차수를 이용한 방법에서는 많은 의사 특징점들이 추출된다. 의사특징점으로는 단선, 절선, 잔가지, 원형 등이 있으며, 단점과 분기점을 이용하여 의사특징점을 제거함으로써 세선화 영상을 복원하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.643-646
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2006
This paper addresses the approach to extract linear features from satellite imagery using an efficient segmentation method. The extraction of linear features from satellite images has been the main concern of many scientists. There is a need to develop a more capable and cost effective method for the Iranian map revision tasks. The conventional approaches for producing, maintaining, and updating GIS map are time consuming and costly process. Hence, this research is intended to investigate how to obtain linear features from SPOT satellite imagery. This was accomplished using a discontinuity-based segmentation technique that encompasses four stages: low level bottom-up, middle level bottom-up, edge thinning and accuracy assessment. The first step is geometric correction and noise removal using suitable operator. The second step includes choosing the appropriate edge detection method, finding its proper threshold and designing the built-up image. The next step is implementing edge thinning method using mathematical morphology technique. Lastly, the geometric accuracy assessment task for feature extraction as well as an assessment for the built-up result has been carried out. Overall, this approach has been applied successfully for linear feature extraction from SPOT image.
본 논문은 문자인식,문자검색,도형인식 등에 있어서 필수 과정인 세선화 알고리즘에 대하여 논하였다.접근방법으로는 외곽선으로부터 특정 조건을 만족시키는 화소들을 동시에 제거해 가는 병렬 세선화 방법을 취했다.제안된 알고리즘은 가중치 개념을 도입하여 기존의 알고리즘보다 정확성 및 수행속도의 향상을 성취하였다.실험은 스캐너로 입력된 숫자, 영문자,도형 등을 기준으로 했으며 특히 다른 알고리즘에서 정확하게 세선화 하지 못하는 데이타들을 사용하였다. 실험결과 모양이나 토폴로지를 잃지 않고 정확히 세선화가 가능했으며 잡음으로부터라도 영향을 받지 않았다.
본 논문에서는 선형 이진 신경회로망 (Linear Binary neural Network)을 이용하여 이진 영상으로부터 골격(skeleton)을 추출하는 병렬 구조를 제안하였다. 기존의 골격 추출 알고리즘으로부터 이진함수를 추출하고 이를 MSP Term Grouping Algorithm을 이용하여 학습시겼다. 결과에서는 기존의 역전과 (Back-propagation) 학습알고리즘을 사용한 신경회로망보다 더 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 검출된 정맥 패턴을 세선화하는데 있어 보다 개선된 방법을 제안한다. 근적외선을 사용하여 촬영한 정맥 이미지를 수직 또는 수평방향으로 슬라이싱하고 각 슬라이스 이미지의 평균 밝기 값을 구한다. 이를 곡률 값으로 변환하여 정맥 후보 구역을 찾고 정맥 후보 지역을 재검색하여 중복 검출된 지점에서 정맥 패턴을 검출한다. 이렇게 찾은 정맥 패턴들은 패턴 지점을 연결하는 과정을 위하여 거리(Distance), 각도(Angle), 밝기(Luminosity)의 유사성을 서로 검증하여 연결하는 DAL 세선화 방법을 제안한다. 제안한 개선된 세선화 방법은 이전의 거리만을 고려한 세선화 방법보다 정맥 후보 구역에서 실제 정맥 패턴을 보다 정확하게 연결하는데 도움을 준다.
Recently, image and voice processing part is using wavelet transform. We propose thining algorithm using wavelet tranform. Wavelet transform consists of low frequency and high frequency in the spatial and frequency domain. After the wavelet decomposition, more than 90 percents of energy are contained in lowest frequency band. Therefor, for images with large difference of gray value between foreground and background like character images, we can more accurately in the lowest frequency band. Lowest frequency band has wavelet transform significant coefficient(WTS) that is required for the thinning algorithm we proposed Paper [3][5][7][8] can not separate consonants and vowels of korean characters. Becuase korean characters have structural feature. This paper can separate consonants and vowels. Simulation executed low frequency image and data compression can reduce 1/4$^{n}$ with level n. we can redcue time complexity 3/8.
본 논문에서는 환자와 같은 특정 객체의 움직임을 감지하고 추적하기 위한 효율적인 영상처리 시스템을 제안한다. 이진화된 차 영상에서 객체의 윤곽선추출을 위하여 기존 알고리즘대비 대비 정밀한 감지가 가능하고 혼성모드설계에 용이한 세선화 알고리즘을 적용하여 영역을 추출한다. 연산량이 많은 이진화와 세선화 단계를 RTL(Register Transfer Level) 기반으로 설계하여 논리회로 합성을 거쳐 최적화된 하드웨어 블록으로 대체된다. 설계된 이진화 및 세선화 블록은 표준 180n CMOS 라이브러리를 이용하여 논리회로로 합성한 후 시뮬레이션을 통하여 동작을 검증하였다. 소프트웨어기반의 성능비교를 위해 32bit FPGA 임베디드시스템 환경에서 640 × 360 해상도의 샘플 영상을 적용하여 이진 및 세선화 연산에 대한 성능분석도 실시하였다. 검증결과 혼성모드 설계가 이전의 소프트웨어로만 이루어지는 처리속도에서 이진 및 세선화 단계에서 93.8% 향상될 수 있음을 확인하였다. 제안된 객체인식을 위한 혼성모드 시스템은 인공지능 네트워크가 적용되지 않는 엣지 컴퓨팅 환경에서도 환자의 움직임을 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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