• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.901-908
• /
• 2016

에지는 영상의 가장 기본적인 특징을 나타내며, 에지 검출은 영상처리 분야 및 컴퓨터 비전 영역에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 에지를 검출하기 위한 연구들이 국내 외적으로 많이 수행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 로버츠, 소벨, 프리윗, 라플라시안 등 고정된 값의 마스크를 사용하는 방법들이 있으며 모폴로지 처리 기술 가운데 팽창과 침식을 이용하는 모폴로지 그라디언트 방법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 대각선 방향이나 완만한 영상의 변화가 있는 경우 에지 검출이 잘 되지 않는 문제가 있다 따라서 본 논문에서는 이러한 경우에도 에지 검출이 잘 되는 변형된 top-hat 및 bottom-hat 변환 방식의 에지 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬을 기존의 방법들과 비교하여 에지 검출 영상을 제시하였으며 코사인 기반의 유사도를 사용하여 성능 및 유사성을 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.1383-1390
• /
• 2012

이 논문에서는 얼굴 영상에 대해 rank order 필터와 화소 값 차이를 사용하여 강인하게 눈동자를 찾는 방법을 제안한다. 개선된 rank order 필터를 사용하여 얼굴 영상에서 눈동자 후보점을 찾는다. 눈동자와 흰자위의 경계에서 화소값 변화가 크다는 사실을 이용하여 눈썹 등 눈동자가 아닌 위치에 있는 눈동자 후보점들을 제거한다. 눈동자 후보점을 두 점간의 거리와 각도를 이용하여 쌍으로 묶고 눈동자 영역에서의 밝기 정보를 이용한 적합도 함수를 적용하여 최종 눈동자를 추출한다. BioID 얼굴 데이터베이스에 있는 얼굴 영상 400개에 대한 실험 결과 90.25%의 눈동자 추출율을 보여 기존 방법보다 4% 개선된 결과를 얻었으며, 특히 안경을 착용한 얼굴 영상의 경우 기존 방법보다 약 12% 개선된 결과를 얻었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.49-56
• /
• 2020

Detecting shadows in images and restoring or removing them was a very challenging task in computer vision. Traditional researches used color information, edges, and thresholds to detect shadows, but there were errors such as not considering the penumbra area of shadow or even detecting a black area that is not a shadow. Deep learning has been successful in various fields of computer vision, and research on applying deep learning has started in the field of shadow detection and removal. However, it was very difficult and time-consuming to collect data for network learning, and there were many limited conditions for shooting. In particular, it was more difficult to obtain shadow data from buildings and satellite images, which hindered the progress of the research. In this paper, we propose a method for generating shadow data from buildings and satellites using Unity3D. In the virtual Unity space, 3D objects existing in the real world were placed, and shadows were generated using lights effects to shoot. Through this, it is possible to get all three types of images (shadow-free, shadow image, shadow mask) necessary for shadow detection and removal when training deep learning networks. The method proposed in this paper contributes to helping the progress of the research by providing big data in the field of building or satellite shadow detection and removal research, which is difficult for learning deep learning networks due to the absence of data. And this can be a suboptimal method. We believe that we have contributed in that we can apply virtual data to test deep learning networks before applying real data.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권7호
• /
• pp.1373-1379
• /
• 2007

본 논문에서는 임펄스 잡음검출과 필터링을 기반으로 하는 변형된 적응 스위칭 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 임펄스 잡음검출 과정에서는 마스크 내의 화소값의 차에 의해 설정된 임계값을 사용하며, 이 때 잡음으로 판단된 화소들에 대하여 필터링 과정을 수행한다. 제안한 필터링 방법은 국부 잡음밀도에 상응하여 마스크 크기를 가변하며, 필터링을 반복 수행한다. 그리고 제안한 방법의 시뮬레이션을 위해, 다양한 밀도의 임펄스 잡음을 원영상에 중첩하여 테스트 영상으로 사용하였으며, 기존의 방법과 비교하였다. 또한 평가를 위한 기준으로 PSNR을 적용하였으며, 시뮬레이션 결과에서 제안한 알고리즘은 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.889-894
• /
• 2009

Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.33-43
• /
• 2006

본 논문에서는 조영 영상을 받아들여 관상동맥을 효과적으로 추출하는 방법을 소개한다. 혈관 추출에 일반적으로 사용되는 디지털 혈관조영술(DSA : Digital Subtraction Angiography)은 조영제 투입 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 그러나 이 방법은 배경의 움직임에 민감하고 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오 검출이 발생할 수 있다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임에 기인하는 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 오 인식률은 감소하고 정확도는 증가함을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.29-36
• /
• 2019

When dealing with outdoor images in a variety of computer vision applications, the presence of shadow degrades performance. In order to understand the information occluded by shadow, it is essential to remove the shadow. To solve this problem, in many studies, involves a two-step process of shadow detection and removal. However, the field of shadow detection based on CNN has greatly improved, but the field of shadow removal has been difficult because it needs to be restored after removing the shadow. In this paper, it is assumed that shadow is detected, and shadow-less image is generated by using original image and shadow mask. In previous methods, based on CGAN, the image created by the generator was learned from only the aspect of the image patch in the adversarial learning through the discriminator. In the contrast, we propose a novel method using a discriminator that judges both the whole image and the local patch at the same time. We not only use the residual generator to produce high quality images, but we also use joint loss, which combines reconstruction loss and GAN loss for training stability. To evaluate our approach, we used an ISTD datasets consisting of a single image. The images generated by our approach show sharp and restored detailed information compared to previous methods.

• ETRI Journal
• /
• 제38권6호
• /
• pp.1074-1084
• /
• 2016

This paper presents a transmission method for improving human body communications in terms of spectral efficiency, and the performances of bit-error-rate (BER) and frame synchronization, with a highly simplified structure. Compared to the conventional frequency selective digital transmission supporting IEEE standard 802.15.6 for wireless body area networks, the proposed scheme improves the spectral efficiency from 0.25 bps/Hz to 1 bps/Hz based on the 3-dB bandwidth of the transmit spectral mask, and the signal-to-noise-ratio (SNR) by 0.51 dB at a BER of $10^{-6}$ with an 87.5% reduction in the detection complexity of the length of the Hamming distance computation. The proposed preamble structure using its customized detection algorithm achieves perfect frame synchronization at the SNR of a BER of $10^{-6}$ by applying the proposed pre-processing to compensate for the distortions on the preamble signals due to the band-limit effects by transmit and receive filters.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.187-192
• /
• 2009

본 논문은 좀 더 세밀한 얼굴의 특징점을 검출하기 위하여 계곡에너지[1]를 확장한 확장형 계곡에너지 알고리즘을 제안하였다. 제안된 계곡에너지는 먼저 화소간의 밝기의 차이를 측정하는 계곡 마스크의 크기를 고정시키지 않고 가변의 형태로 구성하였다. 다음으로 여러 마스크에 따라 발생된 서로 다른 값들을 누적시킴으로써 계곡에너지의 특징점의 정보를 다양화시켰다. 결국 환경변화에 보다 유연한 계곡에너지를 구할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위하여 많은 영상에 적용하여 실험한 결과 98% 이상의 얼굴특징 영역을 추출할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.956-958
• /
• 2016

현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송, 처리, 저장하는 과정에서 발생하는 잡음이 발생한다. 이러한 영상에 첨가된 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발히 진행되있다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN을 완화하기 위해, 에지 검출을 이용하여 국부 마스크의 화소의 방향에 따라 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.