In this paper an improved morphological algorithm for directional defect detection is proposed, where the defect is parallel to the texture image. The algorithm is based on obtaining the background image while removing the defect by comparing every directional morphological result with max or min except that of defect. The defect can of defect and the background image. For a computer simulation, it is shown that the proposed method has better performance than the conventional algorithm.
In this Paper we show the LCD simulator for defect inspection using image processing algorithm and neural network. The defect inspection algorithm of the LCD consists of preprocessing, feature extraction and defect classification. Preprocess removes noise from LCD image, using morphology operator and neural network is used for the defect classification. Sample images with scratch, pinhole, and spot from real LCD color filter image are used. The proposed algorithms show that defect detected and classified in the ratio of 92.3% and 94.6 respectively.
해면에 난반사되어 돌아오는 신호는 잡음이 되는데, 이를 클러터(Clutter)라 한다. 클러터는 레이더 화면에 백색 가우시안 잡음과 같은 형태로 나타나게 되며, 이들은 선박용 레이더의 탐지 효율을 저하 시킨다 따라서 클러터 제거를 위한 연후는 안테나의 개선 또는 여러 종류의 필터 등을 통해 환발하게 진행되고 있다. 본논문에서는 선박 레이더와 탐지 효율을 향상을 위하여, 웨이브렛(Wavelet)과 수리형태학(Morphology)의 $3{\times}3$SQ(Square) 형태소를 적용한 메디언 필터를 사용하여 조난 또는 구조 선박의 수색을 용이하게 할수 있는 알고리듬을 제안한다.
입체음향을 구현하는 방법은 두 가지가 있으며, 5.1 채널과 같은 서라운드 시스템(surround system)을 이용하는 방법과 2 채널의 바이노럴 시스템(binaural system)을 이용하는 방법이 있다. 바이노럴 시스템은 사람이 두 귀를 이용하여 음상을 정위하는 원리를 이용하는 방법이다. 일반적으로 라우더 스피커 시스템에서 각 채널사이에 발생하는 크로스토크(crosstalk)는 본래의 입체음향을 재생하기 위해서는 제거되어야만 한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 머리의 움직임을 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 청취자의 머리 움직임을 제대로 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴과 눈의 영역 검출을 기본으로 한다. 얼굴 검출은 이미지의 밝기 값을 이용하고 눈 검출은 수학적 형태학(mathematical morphology)을 이용한다. 청취자의 머리가 움직일 때 얼굴 영역과 눈 사이의 경계선의 길이가 변한다. 이 정보를 이용하여 머리 움직임을 추정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 +10오차 범위 내에서 머리의 움직임을 효율적으로 추정하는 것을 확인하였다.
디지털 정보화 시대에서 영상은 여러 매체에서 필수적으로 이용되며, 에지는 영상에서 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함하는 중요한 특징 정보이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 여러 연구들이 국내외에서 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정된 가중치 값을 적용하는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG 등이 있다. 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 에지 검출 특성이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 모폴로지에서 bottom-hat 변환과 열기 연산을 이용하여 영상을 개선하고 마스크 기반의 기울기를 구한 후 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, Laplacian, LoG 에지 검출 방법들과 비교하여 시각적 영상을 나타내었고, 각각의 영상을 기준으로 하는 MSE 값을 구하여 유사성을 비교하였다.
한국어 형태론에 대한 기존의 전산모형은 선형적인 것들로 단어 내부구조 분석보다 형태소 분리 문제에만 관심을 두고 있다. 이러한 선형적 전산모형을 구문 분석 과정과 통합적으로 고려할 경우, 구문 단위 요소의 형성을 위해 형태소 분석 결과를 묶어야만 하는 추가적인 과정이 필요할 뿐만 아니라 의미적 직관성을 얻기도 어려웠다. 본 논문에서는 형태소 분리와 구문 요소 형성뿐만 아니라 단어의 구조 분석까지도 통합적으로 다룰 수 있는 단어통사론적 시각에 따른 전산 모형을 제안한다. 먼저 형태소 분리와 변형 문제를 다루기 위해 2단계형태론의 형식화를 도입하고, 품사 문맥을 반영하기 위해 기능성 구분문자를 제안한다. 그리고 형태소의 통사적 결합 검사를 위해 GLR에 기반한 변형 알고리즘을 제안한다.
최근 수리형태학적 접근 방법을 이용하여 영상을 분할하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 그 중에서도 분수경계 알고리듬은 기존의 에지 기반의 영상 분할 방법과 영역기반의 영상분할 방법의 장점을 모두 가지고 있는 효과적인 영상 분할 기법 중에 하나이다. 분수경계 알고리듬의 기본적인 개념은 지형학적 해석에 기반을 두고 있으며 항상 영역의 외곽에 폐곡선을 형성한다. 그러나 잡영에 매우 민감하게 반응하여 수많은 영역으로 분할되는 과분할 현상을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 중요하지 많은 국부 최소점과 국부 최대점을 모두 제거함으로써 과분할 현상을 줄이는 제한적 워터폴 알고리듬을 제안한다. 실험결과 제안한 제한적 워터폴 방법이 다른 과분할 억제 방법보다 평균분할 영역수와 외곽선 소실 측면에서 효과적으로 영상을 분할할 수 있었다.
디지털 영상을 처리하는 기술이 발전함에 따라 영상에서 에지는 물체 인식 및 물체 검출 등 여러분야에서 널리 활용되고 있다. 에지를 검출하는 기존의 방법에는 Sobel, Roberts 등의 고정 가중치 마스크를 이용하는 방법들이 대부분이다. 이와 같은 기존의 방법들은 구현이 간단한 장점이 있는 반면 다소 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들이 갖는 문제점을 보완하고, 우수한 에지 검출을 얻기 위해 변형된 모폴로지를 이용한 알고리즘을 제안하였으며, 기존의 방법들과 비교하기 위해 시뮬레이션하였다.
본 논문은 배경복잡성, 조명변화, 무질서한 라인, 문자와 배경색의 유사성 등에 취약한 기존 연구의 단점을 보완하기 위해 컬러분할과 LoG연산자의 폐곡선 에지 특징 및 합성논리모델을 이용한 다중 문자 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 다중 문자 검출 알고리즘은 특징 검출, 문자형성, 문자검출 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안한 새로운 다중 문자 검출 알고리즘은 웨이브렛, 형태학과 허프변환을 이용한 전처리 후 각 컬러영역을 순차적 AND 연산 및 OR연산을 수행함으로써 완전한 문자가 아닌 불완전 문자부분마저도 취합하여 검출률을 높일 수 있는 효율적인 방법임을 확인하였다. 또한 영상의 크기나 해상도, 기울어짐 등에 상관없이 문자영역이 첨가된 자연 영상을 대상으로 하며, 동일 영상에 대하여 기존의 문자 검출 알고리즘과 비교함으로써 제안알고리즘이 검출률면에서 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 단일 글꼴에 의존하는 원형 패턴 벡터(circular pattern vectors)를 이용하여 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 새로운 인쇄체 한글 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 2진 형태론(binary morphology)을 이용하여 입력 문자에 존재하는 잡음(noise)을 제거한 후, 원형 패턴벡터를 추출한다. 추출된 원형 패턴 벡터는 주어진 문자의 무게 중심을 원의 중심으로 하여 그린 여러 원주 상에 위치한 공간적인 분포 값을 나타내는 것이다. 마지막으로, 실험 문자는 기준 원형 패턴 벡터와 실험 원형 패턴 벡터간의 거리가 최소가 되는 기준 문자로 인식하게 된다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 크기 변화와 회전 변형이 있는 완성형 바탕체 한글 2,350자를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 고리 투영 알고리즘보다 크기 변화와 회전 변형이 있는 한글 인식에 있어서 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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