이 논문에서는 지문 인식을 위한 전처리 과정 중 개선된 이진 지문 영상을 얻기 위한 방법을 제안하였다. 흐릿하거나 블러링 된 256 그레이 레벨 원 지문 영상에 대하여 이진화 수행 시 명확한 융선과 골의 구조를 얻기 위해 고주파 강화 필터링을 적용하였다. 필터링 된 영상에 대하여 일정 블록으로 분할 한 후 각 블록에서 계산된 평균값을 임계값으로 하여 이진화를 수행하였고, 필터링을 적용하지 않았을 때 보다 융선과 골의 구조가 분명하고 융선 흐름이 유연한 이진 지문 영상을 획득할 수 있었다.
In this study, analysis of steel fiber orientation and distribution inside fiber reinforced concrete was performed using micro-CT scanning technology. Samples were extracted from the column according to its height and distance from the mold. Samples were scanned in order to attain the image of steel fibers then region of interest were obtained by binarization process. By calculating the principle moment of inertia of each fiber, direction vector, scale, center postion, volume, and surface area were gained in order to analyze the orientation and distribution. Most of the fibers inside the column tended to be perpendicular to the main axis of the column. Moreover, most of the fibers appeared at the bottom of the column and at the position where it is farthest from the mold.
In this paper, we propose a new localization system using ceiling outlines. We acquire the entire ceiling image by using fisheye lens camera, and extract the lines by binarization and segmentation. The optical flow algorithm is then applied to identify the ceiling region from the segmented regions. Finally we obtain the position and orientation of the robot by the center position and momentum of ceiling region. Since we use the fully detected outlines, the accuracy and reliability of the localization system is improved. The experimental result are finally presented to show the effectiveness of the proposed method.
운송 컨테이너의 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 삼각형 타입의 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, 기존의 방법보다 컨테이너의 식별자 추출에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문은 지역적 엔트로피 기반의 히스토그램을 이용한 문서영상의 분할과 텍스처 기반의 주성분 분석을 이용한 구성요소인 글자, 그림, 그래프 등의 구성요소 분류방안을 제안한다. 지역적 엔트로피와 히스토그램을 이용함으로써 문서영상의 다양한 변형이나 잡음에 강건하며 빠르고 손쉬운 이진화가 가능하다. 그리고 문서영상 내 존재하는 구성요소들이 각기 다른 텍스처 정보를 가지고 있다는 것에 착안하여 각 분할 영역의 텍스처 정보를 기반으로 주성분분석을 수행하였으며 이를 통해 사전에 구성요소들에 대한 구조정보를 설정할 필요가 없다는 장점을 가진다. 실험결과에서 다양한 문서영상의 분할 및 분류결과를 보였으며, 기존 방법보다 우수한 성능을 가져 그 유효함을 보였다.
Comparative Genomic Hybridization (CGH)은 세포 내 특정 DNA 서열 이상을 염색체상에 보여주는 중요한 분자 세포 유전학 기법이다. CGH 기법에서는 세포 분열 중기의 염색체에서 준비한 형광 비율 영상의 정량적 분석을 위해서 Digital 영상 처리 기술이 쓰여야 한다. 본 논문에서는 최근 연구 개발된 영상 처리 algorithm들이 어떻게 CGH 기법에 쓰이는 지를 소개하려 한다. 각 염색체의 형광 비율 profile를 평균하기 위해, 염색체 영상의 이원화, 염색체 영상 뼈대 변환(skeletonization), 뼈대 정보의 변수화와 영상 명암의 재추출을 통한 굽은 염색체 영상 펴기 등이 언구되었다. 개발된 algorithm 들은 바이오메드랩 사의 ChIPS 핵형 정렬 시스템에 구현했다.
지구 온난화로 인해 홍수나 집중 호우와 같은 자연 재해들이 증가하고 있다. 이러한 자연 재해들이 미리 그리고 효과적으로 인지될 수 있다면 재해로 인한 많은 피해들을 미리 막을 수 있을 것이다. 최근 비쥬얼 센서 기술의 발전을 바탕으로 재해를 예방하기 위해 하천을 포함한 다양한 자연환경을 감시하는데 비쥬얼 센서 기술을 적용하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 논문에서는 비쥬얼 센서 네트워크 기술을 이용한 하천 감시 시스템에 적용 가능한 강물 영상에서 강물 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 강물 영역과 배경 영역의 색상에 대한 분석을 하고 그 결과를 바탕으로 영상 분할에 가장 효과적인 색상 채널을 선택하고 이진화를 통해 강물영역을 검출한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 강물 영상에서 강물 영역을 분리하는 것을 보여준다.
본 논문은 널리 알려진 RGB 색상 기반의 웹캠을 사용한 손 영역을 효율적으로 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음을 제거하기 위하여 네 번의 경험적 전처리 방법을 수행한다. 먼저, 전체 영상 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 평활화를 수행한다. 다음으로, RGB 영상은 HSV와 YCbCr 색상 모델로 변환되어, 각 색상 모델에 대해 통계적인 값에 기반하여 전역 고정 이진화가 수행된 후, 잡음은 bitwise-OR 연산에 의해 제거된다. 다음으로, 윤곽 근사화와 내부 영역 구멍 연산을 위해 RDP와 flood fill 알고리즘이 사용된다. 끝으로, 모폴로지 연산을 통하여 잡음을 제거하고 영상의 크기에 비례한 임계값을 결정하여 손 영역이 결정된다. 본 연구는 잡음 제거에 초점을 맞추고 있고 손 동작 인식 응용 기술에 사용될 수 있다.
본 논문은 모바일 환경에서의 명함 인식 성능 향상을 위한 방안으로 서로 다른 알고리즘과 학습 데이터를 갖는 이종(異種)의 명함 인식 엔진을 병렬처리 하여 데이터를 결합하는 하이브리드 OCR 에이전트를 제안하였고, 모바일 카메라의 특성상 촬영자의 환경에 따라 변하는 조명, 촬영방향, 명함의 배경에 적응하는 모바일 카메라에서의 명함 이미지 전처리 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 하이브리드 OCR 에이전트를 구성할 경우 단일 엔진을 구성하였을 때 보다 국문명함의 명함 인식률이 평균 90.69%에서 95.5%로 향상되었고, 이미지 전처리 기법을 적용함으로써 이미지 용량이 50% 수준으로 줄어들었으며 이미지 전처리 기법을 적용하기 전보다 인식률이 83%에서 92.48% 수준으로 약 9.4%의 향상 효과를 얻을 수 있었다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경 에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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