• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.183-188
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• 2010

본 논문에서는 LoG scale-space를 이용한 그레이스케일 영상에서 연속패턴 라인 중심축 검출 기법을 제안한다. 제안된 기법은 LoG의 스케일 크기를 적응적으로 가변하여 라인 중심축을 검출하는 방법이다. 작은 스케일의 LoG 연산자는 라인의 에지점에서 영교차 특성이 나타나며, 영교차점을 중심으로 좌우에 +/- 극성을 가진 극점이 존재하게 된다. 즉 일정한 폭을 가지는 라인은 양쪽 가장자리에서 2개의 +극점을 가지게 된다. LoG의 확산동작을 반복함에 따라 스케일을 증가시키면 +극점은 라인 양쪽 에지영역에서 중심영역으로 이동하여 점진적으로 가까워져서 최종적으로 하나의 극점으로 중첩되어진다. 연속패턴 라인 중심축은 2개의 +극점이 중심영역에서 중첩되는 점이다. 제안하는 방법은 기존의 이진영상에서 적용되는 세선화 방법보다 강인하게 연속패턴 라인 중심축을 검출함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.85-94
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• 2012

차선 마킹 검출은 지능형 운송 시스템(ITS, intelligent transportation systems), 운전자 보조 시스템(DAS, driver assistant systems) 등에 필수적인 요소이다. 이 논문에서는 스케일 공간 기법을 이용하여 기존의 기법들에 비해 견고한 차선 마킹 검출기법을 제안한다. 차선 마킹 검출에 많이 사용되고 있는 지역 통계 기반 가변적 문턱처리 기법은 밝기 특성이 두드러진 객체의 검출에 유리하므로 차선 마킹 검출에 효과적일 수 있다. 그러나 통계적 특징만으로는 무관한 영역도 함께 검출되므로, 이 논문에서는 가변적 문턱처리 결과와 함께 수평 1D LoG 필터링 스케일 공간을 합성하여 차선 마킹 후보 영역을 축소하는 기법을 제안한다. 실제 영상에 대해 가변적 문턱처리뿐만 아니라 차선 마킹 검출을 위한 또 다른 대표적인 기법인 하프 변환을 사용하는 기법과도 비교한 결과, 뚜렷한 차선 마킹 후보 영역 축소를 확인할 수 있었다.