본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법과 Hu 모멘트를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전, 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안하는 변형 Otsu 이진화 방법은 기존의 Otsu 이진화 방법으로부터 또 다른 문턱치 값을 결정하고 이로부터 얻어진 이진 얼굴 영상 2개를 사용함으로써 이진 영상 하나보다 고차원의 특징벡터를 추출할 수 있고, 기존의 Otsu 이진화 방법과 마찬가지로 밝기 및 명암도 변화에 강인한 속성을 가지고 있다. 특징 값으로는 Hu 모멘트를 사용함으로써 크기, 회전, 위치 변화에 강인한 특성을 추가로 가지고 있다 기존의 주요 성분 분석(Principal Component Analysis, PCA) 방법과 제안한 방법을 비교 실험한 결과, 위에서 언급한 5가지 다양한 환경 변화에 대하여 PCA 방법의 평균 인식률은 olivetti Research Laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스에 대해서 각각 68.4%와 51.2%이고, 제안한 방법의 평균 인식률은 각각 93.2%와 81.4%로서 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 확인하였다.
There are various algorithms evaluating a threshold for image segmentation. Among them, Otsu's algorithm sets a threshold based on the histogram. It finds the between-class variance for all over gray levels and then sets the largest one as Otsu's optimal threshold, so we can see that Otsu's algorithm requires a lot of the computation. In this paper, we improved the amount of computational needs by using estimated Otsu's threshold rather than computing for all the threshold candidates. The proposed algorithm is compared with the original one in computation amount and accuracy. we confirm that the proposed algorithm is about 29 times faster than conventional method on single processor and about 4 times faster than on parallel processing architecture machine.
자동차 번호 인식에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔으나, 번호판 이진화 방법들에 대한 비교 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이로 인하여 관련 연구자들마다 효과적인 이진화 방법을 찾기 위하여 유사한 시행착오를 겪어 왔다. 본 연구에서는 이러한 시행착오를 줄일 수 있도록 기존의 번호판 이진화 방법들을 구현하여 성능을 양적으로 비교 제시하였다. 이진화 성능 측정은 저수준 척도와 고수준 척도를 모두 사용함으로써 이진화 자체에 대한 평가뿐만 아니라 후속 단계에서의 유용성을 함께 고려하였다. 그리고 이진화 방법들의 특성을 파악하기 위하여 조도의 특성에 따라 번호판 영상을 세 그룹으로 분류하여 이진화 성능을 측정하였다. 실험 결과 조도의 강도보다는 조도의 균일성 여부가 이진화 성능에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조도가 균열한 영상은 Otsu의 방법이 가장 효과적이었으며, 조도가 불균일한 영상은 파라미터를 보정한 Niblack 방법이 가장 좋은 결과를 나타냈다.
When investigating the droplet, spray, and impact of liquid on a solid plate, backlight imaging has been widely used to understand these phenomena. However, some previous studies have suffered from poor image quality. In this study, various combinations of image processing algorithms, such as white image correction, histogram equalization, CLAHE, Otsu's binarization, and multi-Otsu's binarization, have been applied to flash boiling spray images to enhance image quality for qualitative observation and semi-quantitative spray angle evaluation. To acquire images with high contrast for qualitative observation, applying CLAHE was effective, making small droplets and detailed shapes of the jet noticeable. However, when images were averaged to determine spray angle or penetration length based on intensity, this method induced artifact unphysical patterns, thus requiring careful consideration. Based on the algorithm proposed in this study, the spray angle variation according to injection pressure and temperature has been calculated, showing a reasonable trend.
본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.
색상 극화란 주어진 텍스트 영역에서 글자색이 무엇인지를 결정하는 과정으로서 텍스트 추출을 위해서 선행되야 하는 작업이다. 본 논문에서는 텍스트 영역이 주어졌을 때 글자 영역을 추출하기 위한 색상 극화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 글자 영역과 배경 영역에 대한 관찰을 바탕으로 두 영역 사이의 면적 비율과 표준편차비율의 관계를 색상 극화에 이용한다. 이를 위하여 그레이 스케일로 주어진 텍스트 영역을 Otsu의 방법으로 이진화하고 이진화된 두 영역을 각각 4-CC 레이블링한다. 레이블링된 두 그룹의 영역에 대해 각각 면적과 영역 중심으로부터의 거리에 대한 표준편차를 계산한 다음 두 그룹에서 면적이 가장 넓은 영역을 갖는 영역 사이의 면적 비와 표준편차가 가장 작은 영역들 사이의 표준편차 비를 이용하여 색상 극화를 수행한다. 다양한 폰트와 크기를 갖는 텍스트 영역에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 강건하게 색상 극화를 수행함을 확인하였다.
Otsu의 임계값 결정법을 포함한 기존의 임계값 결정 기법은 그레이 레벨 빈도수 히스토그램 정보를 이용하여 임계값을 결정한다. 그러나 빈도수 히스토그램은 입력 영상에서 그레이 레벨 빈도수 정보만을 재구성한 것이므로, 입력 영상의 그레이 레벨의 분포 및 그레이 레벨간의 관계성을 포함하지 않는다. 따라서 임계값 결정에 있어서 영상의 정보를 충분히 반영하지 못하여 때때로 부적절한 임계값을 제시한다. 본 논문에서는 빈도수 정보뿐만 아니라 그레이 레벨간의 상관관계함수를 정의하고, 정의된 상관관계함수를 이용하여 공간적 상관관계 정보 추출 및 추출된 정보로부터 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성을 빈도수 히스토그램에 기반한 Otsu의 임계값 결정법과의 비교 실험을 통하여 보인다.
본 논문에서는 전립선 초음파 영상에서 형태학적 특징을 이용하여 전립선 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 전립선 영역의 상단 경계선을 추출한다. 초음파 촬영으로 획득한 영상에서 히스토그램 정보를 이용해 명암대비를 조정하여 전립선 영역의 상단 경계선을 검출하기 위한 기준 객체들을 추출하고, 기준 객체들의 하단 경계선을 Monotone cubic spline 보간법을 적용하여 상단 경계선을 추출한다. 두 번째 단계에서는 전립선 초음파 영상에서 추출한 상단 경계선보다 아래에 위치한 영역에 대해 오츠 이진화를 적용하여 전립선 하단 경계선을 추출한다. 마지막으로 전립선 상단 경계선과 하단 경계선을 연결하여 전립선 영역을 추출한다. 수동으로 측정한 전립선 영역과 비교 분석한 결과, 전립선 초음파 영상이 갖는 형태학적 특징을 이용한 방법으로 전립선 영역을 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 SOM과 개선된 ART-1을 이용하여 악보를 인식하는 방법을 제안한다. 악보 인식을 위해 스캔된 악보 이미지를 호프 변환, Otsu's 이진화를 원본 이미지에 적용하고, 히스토그램 분석을 통해 구분된 작은악절에서 오선을 제거하여 악보의 음표 성분을 추출할 수 있는 이미지 전처리 단계를 수행한다. 오선이 제거된 작은악절은 레이블링을 이용하여 음표 성분을 분리한다. 추출된 음표들은 SOM 알고리즘을 적용하여 일정한 크기로 정규화하고, 정규화된 음표 정보들을 개선된 ART-I 알고리즘을 적용하여 학습과 인식한다. 제안된 방법을 적용하여 음표 인식 실험을 한 결과, 제안된 방법이 음표 인식에 효율적임을 확인하였다.
하천 생태계에서 경관의 변화와 그 영향요인을 연구하기 위해 다양한 원격 탐지 및 영상 분석이 활용된다. 본 연구에서는 다양한 시점에서 위성에서 촬영된 다분광 영상으로 광학 지수를 계산하고, 수역의 경계를 획정하는 임계치를 계산하여 육역과 수역으로 이진화한 지도를 작성하여 시간에 따른 경관 변화를 탐지하는 방법을 개발하였다. 그리고 이 방법을 금강에 적용하여 보 수문 개방에 의하여 형성된 모래톱의 변화를 추적하였다. 먼저 금강에서 보 개방 전후의 다양한 시점에서 Sentinel-2 위성에서 촬영된 10 m × 10 m 해상도의 다분광 영상을 수집하였다. 수집된 영상에서 녹색광과 근적외선 대역으로 정규수분지수 (normalized difference water index, NDWI)를 계산하였다. 수역의 경계를 결정하기 위하여 산출한 NDWI의 Otsu 임계값은 -0.0573부터 0.1367의 범위이었다. 원격탐사에 의하여 결정된 수역의 경계는 실제 영상에서의 경계와 일치하였다. 이 NDWI에 의하여 수역과 육역으로 이진화된 지도를 작성하였다. 이 결과에 따르면 금강의 백제보부터 대청댐까지 종적 범위에서 2017년부터 2021년까지 수행된 3개의 보 수문 개방에 의해 총 379.7 ha의 새로운 모래톱의 서식처가 형성된 것으로 추정되었다. 본 연구에서 제안하는 경관 탐지 방법은 넓은 시공간 범위에서 적은 자원으로도 객관적인 결과를 얻을 수 있는 방법으로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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