• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.731-734
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• 1998

A scalable parallel algorithm is proposed for efficient image component labeling with local operatos on a mesh connected SIMD computer. In contrast to the conventional parallel labeling algorithms, where a single pixel is assigned to each PE, the algorithm presented here is scalable and can assign m$\times$m pixel set to each PE according to the input image size. The assigned pixel set is converted to a single pixel that has representative value, and the amount of the required memory and processing time can be highly reduced. For N$\times$N image, if m$\times$m pixel set is assigned to each PE of P$\times$P mesh, where P=N/m, the time complexity due to the communication of each PE and the computation complexity are reduced to O(PlogP) bit operations and O(P) bit operations, respectively, which is 1/m of each of the conventional method. This method also diminishes the amount of memory in each PE to O(P), and can decrease the number of PE to O(P2) =Θ(N2/m2) as compared to O(N2) of conventional method. Because the proposed parallel labeling algorithm is scalable, we can adapt to the increase of image size without the hardware change of the given mesh connected SIMD computer.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.287-294
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• 2013

이진 연결요소 라벨링은 영상처리와 컴퓨터비전 등의 영역에 널리 사용되는 기법 중의 하나이다. 지금까지 여러 가지 방법의 라벨링기법이 연구되어 왔는데 그 중에서 이중스캔 방법이 가장 효과가 있는 것으로 나타나고 있다. 이중스캔 방법에서는 전통적으로 화소단위로 스캐닝을 하면서 순차적으로 라벨링하는 방법을 사용했는데 최근에는 C. Grana et. al. 및 L. He et. al. 등이 제안한 복수의 인접화소를 묶은 블록을 기반으로 라벨링하는 방법이 가장 효율적인 것으로 인정받고 있다. 본 논문에서는 화소기반의 스캔마스크를 사용하면서 라벨링은 Grana의 블록을 기반으로 하는 새로운 라벨링 방법을 제안하고 있다. 실제 사용하는 영상들에 대해 실험한 결과 영상의 종류에 따라 제안된 방법이 현재 가장 효율이 좋은 He의 방법에 비해 평균 3.9%에서 22.4%까지 성능의 향상이 있는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.259-266
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• 2013

패턴인식 등에서 널리 이용되는 이진연결요소 라벨링은 오래전부터 연구되어온 영상처리분야의 기본적인 처리방법이다. 연결요소 라벨링에 대한 현재의 연구는 이중스캔을 이용한 방법이 주류를 이루고 있는데 최근 일차스캔시 인근 화소 여러 개를 한 번에 블록단위로 처리하는 것이 가장 성능이 뛰어난 것으로 보고되고 있다. 본 논문에서도 블록단위의 라벨링 방법을 이용하였지만 기존의 방법들보다 더 성능이 개선된 방법을 제시하고 있다. 제안된 방법은 블록단위의 라벨과 새로운 화소기반의 스캔마스크를 사용했는데 실험결과 현재까지 발표된 가장 빠른 라벨링 방법보다도 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.234-332
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• 2001

프랙탈 영상 부호화의 새로운 응용 분야인 프랙탈 영역 분할법의 YST방법은 주기점에 의한 라벨 붙이기와 프랙탈 변환에 의한 라벨 수정을 병용한 영역 분할법을 제안하였다. 그러나 이 개선법은 영역 분할의 질적인 개선은 가능하였으나, 여전히 라벨 붙이기와 라벨 수정의 과정에서 중복성이 남아 있다. 이 문제점의 해결방안으로 본 논문에서는 궤도에 따른 라벨 붙이기와 프랙탈 변환의 반복 과정에 관한 제약 조건을 제안한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권5호
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• pp.95-107
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• 1994

A new efficient contour following algorithm for connected-component labeling processing is proposed. The basic idea of the algorithm is that the total number of downward chain codes is the same as one of upward chain codes along the closed contour. If the chain code direction is upward, then region start mark is assigned at the chain code departure pixel and if the chain code is downward, then region end mark is assigned at the chain code arrival pixel. The proposed algorithm extracts directly the contour information from only the current direction information of chain. This makes the algorithm simple and fast and requires less memory with comparison to the conventional algorithms.The proposed contour following algorithm can be applied to the various kind of image processing such as region filling, restoration and region feature extraction.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.47-54
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• 2001

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 인수를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 라베링을 한 후 만들어진 가변 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 추한 후 면적, 둘레, 원형도 및 모양의 유사도를 구한다. 전체 유사도와 일반적인 구조 및 특징을 활용하여 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한 후 12개의 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 얼굴의 왼쪽 눈과 오른쪽 눈 사이의 거리, 왼쪽 눈과 코와의 거리, 오른쪽 눈과 코와의 거리, 왼쪽 눈과 입과의 거리, 오른쪽 눈과 입과의 거리, 코와 입과의 거리 및 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 인수를 추출한 결과 92.73%의 추출 성공률을 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.23-29
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• 2009

Blob detection is an essential ingredient process in some computer applications such as intelligent visual surveillance. However, previous blob detection algorithms are still computationally heavy so that supporting real-time multi-channel intelligent visual surveillance in a workstation or even one-channel real-time visual surveillance in a embedded system using them turns out prohibitively difficult. In this paper, we propose a fast and precise blob detection algorithm for visual surveillance. Blob detection in visual surveillance goes through several processing steps: foreground mask extraction, foreground mask correction, and connected component labeling. Foreground mask correction necessary for a precise detection is usually accomplished using morphological operations like opening and closing. Morphological operations are computationally expensive and moreover, they are difficult to run in parallel with connected component labeling routine since they need much different processing from what connected component labeling does. In this paper, we first develop a fast and precise foreground mask correction method utilizing on neighbor pixel checking which is also employed in connected component labeling so that the developed foreground mask correction method can be incorporated into connected component labeling routine. Through experiments, it is verified that our proposed blob detection algorithm based on the foreground mask correction method developed in this paper shows better processing speed and more precise blob detection.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.9-16
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• 2010

이동 객체 검출은 입력 영상에서 배경과 다른 전경 객체를 찾는 것을 말하는 것으로 지능 영상 감시, HCI, 객체 기반 영상 압축 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 필요한 과정이다. 기존의 이동 객체 검출 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하여 다채널 영상 감시 응용, 또는 임베디드 시스템에서의 단일 채널의 실시간 응용에 사용하는 데 애로가 많다. 보다 정확한 이동 객체 검출을 위하여 필요한 과정인 전경 마스크 정정은 보통 열림, 닫힘 등의 모폴로지 연산을 통해 수행된다. 모폴로지 연산은 계산량이 적지 않고 게다가 프로세싱 방법이 달라 이동 객체 검출의 다음 단계인 연결 요소 레이블링 루틴과 동시에 처리되기 어렵다. 본 논문에서는 먼저 모폴로지 연산과는 달리 연결 요소 레이블링 루틴에서 사용되는 주변 픽셀 점검 과정을 활용한 전경 마스크 정정 알고리즘인 "주변 전경 픽셀 전파"을 고안하고, 이를 활용하여 전경 마스크 정정과 연결 요소 레이블링이 동시에 수행될 수 있는 이동 객체 검출 방법을 제안한다. 실험을 통해, 제안된 이동 객체 검출 방법이 기존의 모폴로지 연산을 사용한 방법 보다 정확하게 이동 객체를 검출하였으며, 대상 실험 영상 프레임 및 비디오에 대해서는 최소 4배 이상 신속하게 처리됨을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.261-264
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• 2019

경계선 추적을 통해서 결정된 영역의 내부를 래스터 스캔하면서 내부를 일정한 값으로 채워 넣는데 이를 '색칠하기(blob coloring)'라고 하며 보통은 '연결 성분 라벨링(Connected Region labeling)'라 부른다. 이 과정은 각 독립적인 영역들을 고유의 라벨 값으로 구분하여 표시하게 된다. 본 논문에서는 래스터 스캔 결과로 산출된 동치테이블을 동일한 라벨끼리 그룹화 하는데 수많은 그룹이 서로 얽혀서 복잡하므로 신속하고 간단하게 처리할 수 있는 개선된 알고리즘을 제안하고자 한다. 동치테이블 내에서 동일한 그룹으로 묶기 위한 이동 절차를 8단계 알고리즘으로 제시하고 이에 따른 수행 결과를 보여준다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권4호
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• pp.92-99
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• 2023

Autonomous vehicles should recognize and respond to the specified speed to drive in compliance with regulations. To recognize the specified speed, the most representative method is to read the numbers of the signs by recognizing the speed signs in the front camera image. This study proposes a method that utilizes YOLO-Labeling-Labeling-EfficientNet. The sign box is first recognized with YOLO, and the numeric digit is extracted according to the pixel value from the recognized box through two labeling stages. After that, the number of each digit is recognized using EfficientNet (CNN) learned with the virtual environment dataset produced directly. In addition, we estimated the depth of information from the height value of the recognized sign through regression analysis. We verified the proposed algorithm using the virtual racing environment and GTSRB, and proved its real-time performance and efficient recognition performance.