This paper proposes some technical approaches for automatic detection of pulmonary nodules in chest X-ray images. We applied threshold technique for the lung field segmentation and extended the lung field by using morphological methods. A template matching technique was employed for automatic detecting nodules in lung area. Genetic algorithm(GA) was used in template matching(TM) to select a matched image from various reference patterns(simulated typical nodules). We eliminated the false-positive candidates by using histograms and contrasts. We used standard databases published by Japanese Society of Radiological Technology (JSRT) for correct results. Also we employ two-dimensional Gaussian distribution for some reference images because the shadow of lung nodules in radiogram generally shows the distributions. Nodules of about 89% were correctly detected by our scheme. The simulation results show that it is an effective method to indicate lesions on chest radiograms.
This paper describes an implementation method for the 'People Counting System' which detects and tracks moving people using a fixed single camera. This system proposes the method of improving performances by compensating weakness of existing algorithm. For increasing effect of detection, this system uses Single Gaussian Background Modeling which is more robust at noise and has adaptiveness. It minimizes unnecessarily detected area that is a limitation of the detecting method by using the background differences. And this system prevents additional detecting problems by removing shadow. Also, This system solves the problems of segmentation and union of people by using a new method. This method can work appropriately, if the angle of camera would not strictly vertical or the direction of shadow were lopsided. Also, by using integration System, it can solve a number of special cases as many as possible. For example, if the system fails to tracking, it will detect the object again and will make it possible to count moving people.
고정밀 위성영상의 자동분석은 지도제작, 감시, 자원탐사 등을 효율적으로 수행하는데 있어 중요하다. 그러나, 도심지역의 고정밀 위성영상의 자동분석은 그림자, 분광정보의 시변성, 영상의 복잡성 등 때문에 현재의 기술로 해결하기 어려운 부분들이 산재해 있다. 본 논문에서는 디지털 수치지도 상의 건물객체들을 고정밀 위성영상에 중첩하여 도심지역의 건물들의 변화 탐색을 용이하게 하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 수치지도상의 건물들을 매개변수화 하고, 전처리된 고정밀 위성영상에서 일반화된 Hough 변환 방법을 이용하여 탐색하고, 탐색된 부분에 중첩시킨다. 중첩된 영상은 건물들의 변화 여부를 빠르게 찾는데 도움을 줄 수 있다.
This paper presents the area classification, identification, and tracking for multiple moving objects with the similar colors. To do this, first, we use the GMM(Gaussian Mixture Model)-based background modeling method to detect the moving objects. Second, we propose the use of the binary and morphology of image in order to eliminate the shadow and noise in case of detection of the moving object. Third, we recognize ROI(region of interest) of the moving object through labeling method. And, we propose the area classification method to remove the background from the detected moving objects and the novel method for identifying the classified moving area. Also, we propose the method for tracking the identified moving object using Kalman filter. To the end, we propose the effective tracking method when detecting the multiple objects with the similar colors. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.
This study was performed to estimate forest canopy density (FCD) using airborne hyperspectral data acquired in the Independence Hall of Korea in central Korea. The airborne hyperspectral data were obtained with 36 narrow spectrum ranges of visible (Red, Green, and Blue) and near infrared spectrum (NIR) scope. The FCD mapping model developed by the International Tropical Timber Organization (ITTO) uses vegetation index (VI), bare soil index (BI), shadow index (SI), and temperature index (TI) for estimating FCD. Vegetation density (VD) was calculated through the integration of VI and BI, and scaled shadow index (SSI) was extracted from SI after the detection of black soil by TI. Finally, the FCD was estimated with VD and SSI. For the estimation of FCD in this study, VI and SI were extracted from hyperspectral data. But BI and TI were not available from hyperspectral data. Hyperspectral data makes the numerous combination of each band for calculating VI and SI. Therefore, the principal component analysis (PCA) was performed to find which band combinations are explanatory. This study showed that forest canopy density can be efficiently estimated with the help of airborne hyperspectral data. Our result showed that most forest area had 60 ~ 80% canopy density. On the other hand, there was little area of 10 ~ 20% canopy density forest.
최근 차량 운전자들의 안전 운행을 보조하기 위해 운전자의 차량과 전방의 차량 간의 거리를 추정하고 안전거리 유무를 알려주기 위한 경보시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서도 실제 도로 환경에서 전방의 주행 차량을 검출하여 차간 거리를 측정하고, 충돌 위험 상황을 감지하여 운전자에게 충돌 위험을 알리는 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출하고, 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출한 후 전방 차량과의 거리를 계산하여 충돌 위험 경고를 알려준다. 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정 결과를 기반으로 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였으며, 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 매우 높은 정확도를 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 검증되었다.
본 논문에서는 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출에서 조명과 그림자에 의한 손실 영역을 Flood Fill 알고리즘을 이용하여 보완하고 Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier 얼굴 검출 방법을 제안하였다. Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier는 이미지에서 기존의 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출은 단순히 임계값만 사용하기 때문에 조명, 그림자 등에 의해 잡음과 손실 영역이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 침식, 팽창 연산을 사용하여 잡음을 제거하였고 손실 영역을 추정하기 위해 Flood Fill 알고리즘을 사용하여 손실 영역을 추정하였다. 추정한 영역에 대하여 YCbCr 색공간의 임계값을 추가로 허용하였다. 나머지 손실영역에 대하여 위에서 추정한 영역중 추가로 허용한 영역의 평균값으로 색을 채워 넣었다. 추출한 이미지에 Haar-like Cascade Classifier를 사용하여 얼굴을 검출하였다. 기존의 Haar-like Cascade Classifier의 방법보다 제안하는 방법이 정확도가 약 4% 향상되었으며 YCbCr 색공간만을 이용한 피부색 추출보다 제안하는 방법의 검출률이 약 2% 향상되었다.
무인화 기술의 획기적인 발달로 인해, 사용자 또는 객체의 위치를 정확히 추정하는 위치추정기술(Location Detection Technology : LDT)이 매우 중요하게 부각되고 있다. 대표적인 위치추정기술로 도달 시간을 측정하여 위치를 계산하는 TOA(: Time of Arrival)와 신호의 도달 시간차를 이용하여 위치를 계산하는 TDOA(: Time Difference of Arrival) 방식이 있다. 이들 기술은 3개 이상의 기지국들로부터 수신된 신호들을 기반으로 TOA의 경우에는 원을 TDOA의 경우에는 쌍곡선을 그려 교점을 계산해 위치를 추정하는 기술이다. 도심의 경우 전파 음영지역이 많이 발생하는데, 이 문제점을 개선하기 위해 많은 중계기가 설치되어 있다. 이러한 중계기를 거쳐서 수신되는 신호를 기반으로 단말기의 오차를 추정할 시 심각한 오차가 발생하게 된다. 본 논문은 중계기를 거쳐 수신된 신호를 이용하여, 위치를 정확하게 추정할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 기술은 한 개의 중계기와 두 개의 기지국으로부터 수신된 신호를 기반으로 TOA 및 TDOA 기법을 이용하여 단말기의 위치를 추정한다.
IoT환경에서는 소프트웨어의 안전성과 무결성이 중요하다. 하지만 IoT의 제한된 성능 때문에 소프트웨어 검증에 음영지역이 발생한다. 제한된 제어 변조 공격은 이러한 음영지역을 목표로, 대상 프로그램의 핵심 분기문을 변조하여 동작을 조작한다. 본 논문에서는 이러한 공격에 대응하여 프로그램에 marker를 직접 주입하고 확인함으로써 공격을 탐지하는 효율적인 기법을 제안한다.
자동차 산업이 발전하면서 안정적인 주행과 운전자의 편의성을 위한 지능형운전자보조시스템인 ADAS (Advanced Driver Assistance System)가 이슈가 되고 있다. 차선인식의 결과에 따라 차선이탈 경고시스템의 성능이 달라지기 때문에 차선인식은 ADAS에서 매우 중요한 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 그림자 영역과 같이 밝기의 분포가 균일하지 않는 환경에서 강인하게 동작하는 차선인식 알고리즘을 제안하였다, 지역적인 밝기 특징을 고려하여 차선에 해당하는 특징점을 추출하며, 추출된 특징점 가운데 이상치(outlier)를 제거하기 위해 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 차선을 검출한다. 또한 RANSAC 알고리즘에서 신뢰도가 높은 차선이 검출되면 그 주위에 특징점을 추출하기 위한 관심영역을 설정함으로써 안정적인 차선 검출이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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