• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.27-30
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• 2003

In this paper a new approach of digitalized ‘Takbon’ is introduced. By image signal processing, the letters which were written on stones can be deciphered. Epigraphic letter is detected by digital image device, digital camera. The two dimensional digital image is preprocessed because of sensor noise and detective turbulence. Color image is transformed into grey level. The letter image is analyzed in time/frequency domain. By the resultant analysis data decisive functions are calculated. Signal Processing techniques, such as scaling, clipping, digital negative, high/low filter, morphology and so on, provide algorithms that can extract letter from stones.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.28-34
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• 2012

특징 추출 알고리즘은 영상 내에서 중요한 특징을 추출하기 위해 실시간 영상 처리 응용 분야에서 활용된다. 특히, 특징 추출 알고리즘은 추적 및 식별의 목적으로 다양한 영상처리 알고리즘에 특징 정보를 제공하기 위해서 활용되며, 주로 영상처리 전처리 단계에서 구현되고 있다. 광범위한 응용 분야에 이용되는 특징 추출 알고리즘의 처리 속도를 높인다면 혼합되어 사용될 다른 알고리즘 처리 소요 시간의 여유를 확보 할 수 있을 뿐만 아니라, 특징 추출 알고리즘이 적용된 영상 처리 응용 분야의 실시간 요건을 만족시키기 용이하기 때문에 중요하다. 본 논문에서는 특징 추출 기법을 고속으로 처리하기 위해 FPGA 기반의 하드웨어 가속기를 제안한다. 하드웨어 가속기 구현에 사용된 E. Rosten의 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘과 디지털 로직으로 구현한 하드웨어 가속기의 구조와 동작 절차에 대해 기술하였다. 설계한 하드웨어 가속기는 ModelSim을 이용해 동작 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반으로 로직을 합성해 구현 비용을 계산하였다. 제안한 하드웨어 가속기를 구현하기 위해 2,217개의 Flip Flop, 5,034개의 LUT, 2,833개의 Slice, 그리고 18개의 Block RAM을 사용하였으며, $640{\times}480$ 크기의 영상으로부터 954개의 특징을 추출하는데 3.06 ms의 시간이 소요되어 기존의 결과보다 구현 비용 면에서의 우월함이 확인되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2027-2040
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• 1998

본 논문에서는 $n\timesn\timesn$ 프로세서로 구성된 재구성가능 메쉬에서 $n\timesn$개의 화소가 있는 이진영상을 경계코드로 변환 하거나 그 역변환을 하는 알고리즘을 제안한다. 이와 동일한 변환을 하는 O(1) 시간 알고리즘들이 이미 제안되었는데, 이들이 사용하는 프로세서의 수는 $O(n^4)$으로, 영상의 화소 수와 비교해 볼 때 지나치게 많다고 하겠다. 본 논문에서는 $n^3개의 프로세서만을 사용하는 속도 빠른 변환 알고리즘을 소개한다. 여기서 제안하는 경계코드를 이진영상으로 변환하는 알고리즘의 실행시간은 O(1)이고, 그 역변환 알고리즘의 실행시간은 O(log n)이다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.595-600
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• 1998

Train wheels tend to wear abrasion due to frequent Starlings and brakings. They are important factors of train safety and noise. However, it is difficult and inaccurate to measure their shape and profile manually. Profile measurement system of train wheel with image processing is proposed. The system consists of CCD cameras, PCI image grabber board, and PC operated on Windows '95. Image processing algorithms such as filtering, histogram equalization, and edge detection are presented, and some processing results are illustrated.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.296-301
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• 1998

Pentagraphs are used to supply electric power to train via trolley lines. The higher train speed is, the higher voltage and current levels 8u. Since electric power is supplied with slinding contact, localized abrasion is inevitable. It is difficult and dangerous to measure their shape manually. Measurement system of pentagraph slider with ultrasonic processing has been reported. In this paper, measurement system with image processing is proposed. The system consists of CCD cameras, image grabber board, and PC operated on Windows'95. Image processing algorithms are presented and some results are illustrated.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.406-414
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• 1997

A real-time inspection system is developed using line scan cameras. Several improved algorithms are proposed for real-time detection of defects in this automated inspection system. The major improved algorithms include the preprocessing, the threshold decision, and the clustering algorithms. The preprocessing algorithms are for exact binarization and the threshold decision algorithm is for fast detection of defects in 1-D binary images. The clustering algorithm is also developed for fast classifying of the defects. The system is applied to PCBs(Printed Circuit Boards) inspection. The typical defects in PCBs are pits, dent, wrinkle, scratch, and black spots. The results show that most defects are detected and classified successfully.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1455-1464
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• 2006

본 논문에서는 컬러 이미지에 적합한 화질 향상 알고리듬을 제안 하였다. 제안된 알고리듬은 입력 이미지의 명도 향상을 위한 MIE기법과 채도 향상을 위한 MSE기법으로 구분된다. MIE기법은 휘도 신호 처리 시 발생하는 색 재현 문제 및 과도한 밝기 변화를 제어하기 위한 알고리듬이고, MSE기법은 색차 신호 처리 시 발생하는 De-Saturation 혹은 Over-Saturation의 발생을 제어하기 위한 알고리듬이다. 제안된 알고리듬은 인간의 시각선호색을 중심으로 연산하며, 전체 이미지에 균등하게 적용하는 것 보다 고품질의 이미지를 얻을 수 있다. 제안한 알고리듬은 고화질을 위한 모니터나 TV등의 디스플레이 장치에 적용 가능하다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권2호
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• pp.385-399
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• 2007

In many image processing applications, a random noise makes some trouble since most video enhancement functions produce visual artifacts if a priori of the noise is incorrect. The basic difficulty is that the noise and the signal are difficult to be distinguished. Typical unsharp masking (UM) enhances the visual appearances of images, but it also amplifies the noise components of the image. Hence, the applications of a UM are limited when noises are presented. This paper proposed statistical algorithms based on parametric and nonparametric tests to adaptively enhance the image feature and the noise combining while applying UM. With the proposed algorithm, it is made possible to enhance the local contrast of an image without amplifying the noise.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.1-13
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• 2021

In this research, we study the problem of font image skeletonization using an end-to-end deep adversarial network, in contrast with the state-of-the-art methods that use mathematical algorithms. Several studies have been concerned with skeletonization, but a few have utilized deep learning. Further, no study has considered generative models based on deep neural networks for font character skeletonization, which are more delicate than natural objects. In this work, we take a step closer to producing realistic synthesized skeletons of font characters. We consider using an end-to-end deep adversarial network, SkelGAN, for font-image skeletonization, in contrast with the state-of-the-art methods that use mathematical algorithms. The proposed skeleton generator is proved superior to all well-known mathematical skeletonization methods in terms of character structure, including delicate strokes, serifs, and even special styles. Experimental results also demonstrate the dominance of our method against the state-of-the-art supervised image-to-image translation method in font character skeletonization task.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권9호
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• pp.1177-1188
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• 2002

본 논문에서는 생산현장에서 생산하는 Lead Pin을 생산근로자의 시각으로 품질을 검사하는 방법을 개선하기 위하여, 영상처리 알고리즘을 사용하여 자동으로 품질의 정ㆍ오판별을 검사하기 위한 실시간 영상처리방법을 제안한다. 먼저 영상정보의 실시간 취득을 위하여 C.C.D와 영상취득기(Image frame grabber : DT3153)를 사용하여 초당 30프레임(30 Frame/second)으로 영상을 취득할 수 있는 실시간 영상취득시스템을 구성하였으며, 이를 사용하여 Lead Pin의 영상을 취득하여 Lead pin의 형상을 나타내는 형상프로파일의 영상처리 알고리즘을 사용하여 연구를 수행하였다. Lead Pin의 정품과 비정품을 평가하기 위해 숙련된 작업자에 의해 판별된 정품 100개, 비정품 100개, 전체 200개의 인식대상 물체를 판별한 수행결과 정품을 정품으로 인식하여 판별한 경우는 97%, 비정품을 비정품으로 판별한 경우는 95%로 전체 인식률은 96%의 인식결과를 나타내었으며, 전체 오분류률은 4%를 나타냄을 알 수 있었다.