• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.147-157
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• 2017

최근에는 슈퍼-픽셀 (super-pixel)은 컴퓨터 발전 응용에 널리 사용되고 있다. 슈퍼 픽셀 알고리즘은 픽셀을 지각적으로 실행이 가능한 영역으로 변환하여 그리드 픽셀의 경직된 특징을 줄일 수 있다. 특히, 슈퍼 픽셀은 깊이 추정, 골격 작업, 바디 라벨링 및 기능 국소화 등에 사용된다. 그러나 이러한 작업을 수행하기 위해 우수한 슈퍼 픽셀 파티션을 생성하는 것은 쉽지 않다. 특히 슈퍼 픽셀은 비합, 지속, 폐쇄, 지각 불변과 같은 형태 측면을 고려할 때보다 의미있는 특징을 만족시키지는 못한다. 본 논문에서는 단순 선형 반복 클러스터링과 퍼지 클러스터링 개념을 결합한 고급 알고리즘을 제안한다. 단순 선형 반복 클러스터링 기술은 이미지 경계, 속도, 메모리 효율이 기존 방법보다 높다. 그것은 형태 측면의 맥락에서 슈퍼 픽셀 형태에 대해 양호하게 작거나 규칙적인 특성을 제안하는 것은 아니다. 퍼지 유사성 측정은 제한된 크기와 이웃을 고려하여 합리적인 그래프를 제공한다. 보다 작고 규칙적인 픽셀을 얻으며 부분적으로 관련된 특징을 추출 할 수 있다. 시뮬레이션은 퍼지 유사성 기반 슈퍼 픽셀 생성은 사람의 이미지를 분해하는 방식으로 자연적 특징을 대표적으로 나타낸다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1297-1309
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• 2016

In this paper, an efficient connected component labeling (CCL) method was proposed. The proposed method is based on GPU parallelism. The CCL is very important in various applications where images are analysed. However, the label of each pixel is dependent on the connectivity of adjacent pixels so that it is not very easy to be parallelized. In this paper, a GPU-based parallel CCL techniques were proposed and applied to the analysis of radar signal. Since the radar signals contains complex and large data, the efficiency of the algorithm is crucial when realtime analysis is required. The experimental results show the proposed method is efficient enough to be successfully applied to this application.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.243-251
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• 2008

본 논문에서는 지문 인식에 효율적으로 적용 가능하도록 출입 보안을 위한 레이블링을 이용한 영역 분리 및 지문 중심점 추출 알고리즘을 제안한다. 출입 보안 기술은 출입통제, 근태관리, 컴퓨터 보안, 전자상거래 인증, 정보보호 등이 있다. $128{\times}128$ 크기의 원 영상을 $4{\times}4$ 픽셀 크기로 나누어 방향 영상을 추출하고 잘못된 방향 영상에 대하여 방향 평활화 작업을 수행한다. 추출된 방향 평활화 영상을 각 방향별로 레이블링을 이용하여 영역을 분리하고 3가지 이상의 방향 변화가 나타나는 블록을 중심점으로 추출한다. 기존 방법에서 사용한 중심점 가능 영역이나 중심점 후보 영역을 탐색하지 않고 최대 방향과 레이블링을 이용한 방향별 영역 분리를 통하여 중심점을 추출함으로써 인식률과 매칭률을 높이고자 한다. 실험에 사용된 300개의 지문에 대하여 실험한 결과, Poincare 지수 방법은 94.05%의 추출율을 보였고 제안한 방법은 97.11%의 추출율을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1093-1096
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• 1999

In this paper, video image segmentation algorithm based on color histogram and change detector is proposed. Color histograms are calculated from both changed region which is detected in the previous and current frame and unchanged region. With each histogram, modes and valleys are detected. Then, color vectors are calculated by averaging pixels in modes. Markers are extracted by labeling color vectors that represent modes, the watershed algorithm is applied to determine uncertain region. In growing region, the root mean square(RMS) of the distance between average pixel in marker region and adjacent pixel is used as a measure. The proposed algorithm based on color histogram and change detector segments video image fastly and effectively. And simulation results show that the proposed method determines the exact boundary between background and foreground.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.240-248
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• 2002

본 논문에서는 연속영상에서 움직이는 객체의 motion에 기반하여 영상을 분할하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 전체적인 분할 과정은 2단계로 구성되어진다. 첫 단계는 '픽셀 레이블링' 단계이며, 두 번째 단계는 'motion 분할' 단계이다. '픽셀 레이블링' 단계에서는 optical flow에 의해 발생하는 속도 벡터들의 크기에 따라 영상의 각 픽셀에 레이블을 부여한다. 'Motion 분할' 단계에서는 첫 단계에서 생겨난 불필요한 잡음을 제거하기 위해 motion 필드를 마코프 랜덤 필드로 모델링하여 에너지 최소화를 통해 motion을 분할한다. 실험결과, 제안된 알고리즘이 연속영상에서 움직이는 객체의 motion을 효율적으로 분할함을 확인할 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제9권2호
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• pp.79-85
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• 2010

In this paper, we propose a web inspection system (WIS) for real-time detection of paper defects which can cause critical fractures during papermaking process. Our system incorporates high speed line-scan camera, lighting system, and detection algorithm to provide robust and precise detection of paper defects in real-time. Since edge defects are very crucial to the paper fractures, our system focuses on the edge region of the paper instead of inspecting the whole paper area. In our algorithm, image projection and sub-pixel operation are utilized to detect the edge defects precisely and connected component labeling and shape analysis techniques are adopted to extract various kinds of the region defects. Experimental results revealed that our web inspection system is very efficient for detecting paper defects during papermaking processes.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.115-123
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 두가지 알고리즘을 제안하고자 한다. 첫째는 PC를 이용하여 영상처리를 수행하고 로봇의 이동경로를 계산해 주는 간략화 된 알고리즘이다. 둘째는 PC등의 보조수단이 없는 자율 이동로봇의 이동을 위한 복합 알고리즘이다. 첫 번째 알고리즘은 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF an선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 전처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되면 회피할 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하면 호스트는 화면에서 장애물이 차지하는 비율을 따져서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가는 알고리즘을 구현해 보고자 한다. 두 번째는 이동하고자 하는 입력 영상의 환경의 조명 조건이 불연속이거나 장애물의 크기나 색상이 다른 여러 가지 그레이 레벨을 갖는 분할된 장애물이 있을 때 로봇이 자율적으로 이동하도록 하여 장애물이 나타나면 회피하여 최종 목적지를 찾아가도록 하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 여기에서는 영상 전처리 과정과 장애물을 인식할 수 있도록 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권5호
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• pp.841-849
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• 2001

The pixel information of the object was obtained sequentially and pixels were clustered to a label by the line labeling method. Feature points were determined by finding the slope for edge pixels after selecting the fixed number of edge pixels. The slope was estimated by the least square method to reduce the detection error. Once a matching point was determined by comparing the feature information of the object and the pattern, the parameters for translation, scaling and rotation were obtained by selecting the longer line of the two which passed through the matching point from left and right sides. Finally, modified Hausdorff Distance has been used to identify the similarity between the object and the given pattern. The multi-label method was developed for recognizing the patterns with more than one label, which performs the modified Hausdorff Distance twice. Experiments have been performed to verify the performance of the proposed algorithm and method for simple target image, complex target image, simple pattern, and complex pattern as well as the partially hidden object. It was proved via experiments that the proposed image matching algorithm for recognizing the object had a good performance of matching.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권3호
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• pp.125-132
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• 2012

This paper proposes an automatic object segmentation and background composition method for video communication over consumer mobile phones. The object regions were extracted based on the motion and color variance of the first two frames. To combine the motion and variance information, the Euclidean distance between the motion boundary pixel and the neighboring color variance edge pixels was calculated, and the nearest edge pixel was labeled to the object boundary. The labeling results were refined using the morphology for a more accurate and natural-looking boundary. The grow-cut segmentation algorithm begins in the expanded label map, where the inner and outer boundary belongs to the foreground and background, respectively. The segmented object region and a new background image stored a priori in the mobile phone was then composed. In the background composition process, the background motion was measured using the optical-flow, and the final result was synthesized by accurately locating the object region according to the motion information. This study can be considered an extended, improved version of the existing background composition algorithm by considering motion information in a video. The proposed segmentation algorithm reduces the computational complexity significantly by choosing the minimum resolution at each segmentation step. The experimental results showed that the proposed algorithm can generate a fast, accurate and natural-looking background composition.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권7호
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• pp.1171-1176
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• 2003

바코드의 기하학적 특징과 레이블링을 이용하여 효율적으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 네 개의 라인 연산자(line operator)[8]를 이용하여 화소가 가지는 방향을 구한 후, 블록 별로 각 방향에 대한 화소의 누적 히스토그램(histogram)을 구한다. 히스토그램에서 최대값과 최소값의 차가 가장 큰 블록을 바코드 영역의 블록이라고 결정한다. 구해진 블록만을 이용하여 바코드의 중심을 지나가는 직선을 구할 수도 있지만 좀더 정확한 직선을 구하기 위해 바코드 영역에 있는 많은 블록들을 찾는다. 가장 큰 차 값을 이용하여 문턱값을 구하고 블록별로 히스토그램의 최대값과 최소값의 차가 문턱값보다 큰 블록을 바코드의 기하학적(a) 특징을 갖는 블록으로 분류함으로써 블록을 대상으로 영상을 이진화한다. 이진화 한 영상에 대해 레이블링(labeling)[8,9]을 행하여 바코드 영역의 후보 블록들을 결정한다. 후보 블록들의 화소를 이용하여 바코드의 기울기와 중심점을 바코드의 중심점을 구하여 바코드와 수직이고 바코드의 중심을 지나가는 직선을 그을 수 있으며 바코드를 검출 할 수 있다. 수직선이 지나갈 때 화소값을 순차적으로 획득함으로써 바코드가 가지고 있는 정보를 파악한다.