• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.658-665
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• 2015

의료영상에서 잡음을 제거하는 것과 명암대비를 좋게하는 것은 화질을 향상시키는 중요한 방법이다. 본 논문에서는 의료영상의 화질 향상을 위해 에지 기반 잡음 제거 방법과 적응적 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안한다. 첫째, 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 부밴드 각각에 대해 Haar 변환을 수행한다. 동시에 수평, 수직, 대각 방향의 Sobel 마스크를 적용하여 방향별 에지를 검출한다. 둘째, 고주파 부밴드에 대해 에지 기반 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 적응적 가중치를 이용하여 고주파 부밴드 계수 값을 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막으로 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 제안하는 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 이용하여 명암대비가 향상된 영상을 얻는다. 제안한 알고리즘을 낮은 명암대비를 갖는 의료영상에 적용했을 경우 효율적으로 에지를 보존하면서도 시각적으로 우수한 결과를 얻었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.310-315
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• 2012

본 논문에서는 모바일환경에 최적화 된 멀티 스레드 모바일 GPGPU를 설계하고, 멀티 스레드로 구성된 모바일 프로세서에서의 효과적인 스레드 관리 기법을 검증한다. 스레드의 제어에는 별도의 하드웨어 없이 소프트웨어 명령어를 기반으로 설계하였다. 스레드 관리 기법의 검증은 차선 검출 알고리즘을 구현하여 nVidia의 CUDA Architecture와 설계한 GPGPU의 스레드 관리 효율을 비교 분석한다. 스레드 효율에서는 CUDA와 비교했을 때 최대 2배까지 높은 효율을 보인다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권2호
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• pp.235-240
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• 2015

디지털 기기의 발달과 더불어 능동안전시스템 또한 비례적으로 발달됨에 따라 4.5 톤 이상 중대형상용차에도 능동안전시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 승용차량과 달리 중대형 상용차량 경우 카메라 장착 위치가 상대적으로 높아 차선 인식에 불리한 조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 공간영역처리 기반 중 하나인 소벨 에지(Sobel Edge) 추출과 허프 변환(Hough Transform) 기법과 색 변환보정 기법으로 국내 도로 환경에 맞는 차선 인식에 대한 방법을 제시하고, 영상을 통한 전방의 차량을 인식하는 객체 인식 기법 중에 Haar-like 기법, Adaboost 기법, SVM 기법, Template Matching 기법 등을 적용 및 분석을 통하여 검출 오류를 줄이기 위한 전방 차량 인식 방법을 제안한다. 성능검증을 위해서 실차평가를 실시하였으며, 차선 인식에 대해 98% 이상의 높은 인식률을 얻었다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제17권2호
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• pp.188-199
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• 2013

This paper presents a novel algorithm for nighttime detection of the lane markers painted on a road at night. First of all, the proposed algorithm uses neighborhood average filtering, 8-directional Sobel operator and thresholding segmentation based on OTSU's to handle raw lane images taken from a digital CCD camera. Secondly, combining intensity map and gradient map, we analyze the distribution features of pixels on boundaries of lanes in the nighttime and construct 4 feature sets for these points, which are helpful to supply with sufficient data related to lane boundaries to detect lane markers much more robustly. Then, the searching method in multiple directions- horizontal, vertical and diagonal directions, is conducted to eliminate the noise points on lane boundaries. Adapted Hough transformation is utilized to obtain the feature parameters related to the lane edge. The proposed algorithm can not only significantly improve detection performance for the lane marker, but it requires less computational power. Finally, the algorithm is proved to be reliable and robust in lane detection in a nighttime scenario.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1211-1212
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• 2008

In this paper, we propose image process modeling as a part of location based surveillance system for unauthorized target recognition and tracking in harbor, airport, military zone. For this, we compress and store background image in lower resolution and perform object extraction and motion tracking by using sobel edge detection and difference picture method between real images and a background image. In addition to, we use Independent Component Analysis Neural Network for moving target recognition. Experiments are performed for object extraction and tracking of moving targets on road by using static camera in 20m height building and it shows the robust results.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.8-14
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• 2012

4차원 방사선치료시 환자의 정확한 호흡 조절을 위한 바이오피드백 시스템의 개발을 위해 IR (Infra-red) 카메라 뿐만아니라 일반 카메라에서 얻는 영상에서 표적의 움직임을 추적하는 최적화된 추적 알고리즘을 찾고자 한다. 본 연구에서는 LabVIEW 2010을 사용해서 시스템을 구성하였다. 모션팬톰(motimo Phantom)의 움직임을 카메라 (IR 카메라와 일반 카메라)를 통하여 영상을 획득하고 영상처리를 거친 후 ROI (Region of interest)를 설정하여, 영상에서 지정한 ROI와 패턴 매치된 점의 상하의 움직임만 좌표로 기록하였다. 영상처리에는 문턱값을 사용하여 이진화된 영상을 만들고 Sobel, Prewitt, Differentiation, Sigma, Gradient, Roberts 등의 여러 윤곽선 강조방법들을 적용한 후에 영상을 합하여 사용했다. 다양한 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 인자로 'score' 값을 정의하여 성능을 비교하였다. 모든 방법들을 최대한 같은 조건에서 비교하기 위해서 5분씩 3번 반복하여 측정하여 ASCII 파일로 저장하여 저장된 'score' 값의 평균값과 표준편차를 구하여 비교하였다. 문턱값만을 적용한 영상의 score는 706이고 표준편차는 84였다. 윤곽선강조를 사용한 알고리즘들의 score와 표준편차는 각각 Sobel 794와 64, Differentiation 770과 101, Gradient는 754과 85, Prewitt 763과 75, Roberts 777와 93, Sigma 822와 62였다. 가장 좋은 효율을 보인 알고리즘은 Sigma방법이였다. 추적 효율이 가장 좋게 나온 Sigma방법을 이용해서 호흡을 조절하여 호흡동조 방사선치료를 시행할 때 카메라(IR 카메라 및 일반 카메라)상의 점 추적에 대한 정확도의 증가로 치료 효율을 높일 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.101-104
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• 2006

한반도 주변 해역에 대하여 1993-2000년, 8년간의 인공위성 자료(NOAA/AVHRR MCSST)를 사용하여 해수면온도 및 수온전선의 시 공간 분석을 연구하였다. 경험직교함수(EOF, Empirical Orthogonal function) 분석에서 제1모드는 분산값이 97.6%로써 한반도 주변 해역의 수온의 변화를 잘 설명할 수 있었다. 시간 변화는 뚜렷한 연변동을 보였고, 육지에 가까워질수록 수온 변화가 커지는 공간 분포를 보였다. 제2모드는 비록 그 영향력은 미약하나 93, 94, 95년에 걸쳐 시간 계수 값이 다른 해에 비하여 강한 값이 나타났고, 이는 엘리뇨의 발생 년도와 일치하는 것으로써 한반도 주변해역에서의 엘리뇨 영향을 설명할 수 있는 결과로 판단되었다. 수온전선을 구분하기 위해서 수온구배를 이용한 Sobel Edge Detection Method를 사용하였다. 그 결과로 수온전선은 동해 남 북해역의 아극전선대, 동중국해의 쿠로시오전선, 남해의 연안전선을 추출할 수 있었고, 미약하지만 서해에서도 조석전선이 형성되는 것을 목격할 수 있었다. 대체로 수온전선의 위치는 해저지형의 경사도가 가파른 해역에서 나타났으며, 수온의 EOF 분석 1모드에서 경계를 이루는 위치와 흡사한 분포를 보였다. 수온전선들의 시 공간 분포를 알아보기 위해 수온 경사 값을 EOF 분석하였다. 분산값이 64.55%인 제1모드에서는 뚜렷한 연변화를 보이면서 아극전선대, 쿠로시오전선, 남해연안전선이 3월에 뚜렷하게 나타남을 알 수 있었다. 제2모드에서는 아극전선대와 남해연안전선은 '-'값을, 쿠로시오전선은 '+'값을 강하게 나타내며 대조적인 분포를 보였고, 그 시기는 '+'값은 5월,'-'값은 10월에 강하게 나타남을 알 수 있었다. 제3모드에서는 시간계수 값이 일년에 두번의 peak를 가지며 계절변화를 뚜렷하게 보여주었다. 공간분포에서 아극전선대는 3월, 10월에 강한 '+'값을 보였고, 이것은 제1, 2모드를 반영하는 결과였다. 위와 같이 EOF분석을 통하여 한반도 주변해역의 수온전선들의 시 공간적 변화를 정량적으로 제시 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.397-402
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• 2005

한반도 주변 해역에 대하여 1993~2000년, 8년간의 인공위성 자료(NOAA/AVHRR MCSST)를 사용하여 해수면온도 및 수온전선의 시${\cdot}$공간 분석을 연구하였다. 경험직교함수(EOF, Empirical Orthogonal function) 분석에서 제1모드는 분산값이 97.6%로써 한반도 주변 해역의 수온의 변화를 잘 설명할 수 있었다. 시간 변화는 뚜렷한 연변동을 보였고, 육지에 가까워질수록 수온 변화가 커지는 공간 분포를 보였다. 제2모드는 비록 그 영향력은 미약하나 93, 94, 95년에 걸쳐 시간 계수 값이 다른 해에 비하여 강한 값이 나타났고, 이는 엘리뇨의 발생 년도와 일치하는 것으로써 한반도 주변해역에서의 엘리뇨 영향을 설명할 수 있는 결과로 판단되었다. 수온전선을 구분하기 위해서 수온구배를 이용한 Sobel Edge Detection Method를 사용하였다. 그 결과로 수온전선은 동해 남${\cdot}$북해역의 아극전선대, 동중국해의 쿠로시오전선, 남해의 연안전선을 추출할 수 있었고, 미약하지만 서해에서도 조석전선이 형성되는 것을 목격할 수 있었다. 대체로 수온전선의 위치는 해저지형의 경사도가 가파른 해역에서 나타났으며, 수온의 EOF 분석 1모드에서 경계를 이루는 위치와 흡사한 분포를 보였다. 수온전선들의 시${\cdot}$공간 분포를 알아보기 위해 수온 경사 값을 EOF 분석하였다. 분산값이 64.55%인 제1모드에서는 뚜렷한 연변화를 보이면서 아극전선대, 쿠로시오전선, 남해연안전선이 3월에 뚜렷하게 나타남을 알 수 있었다. 제2모드에서는 아극전선대와 남해연안전선은 '-'값을, 쿠로시오전선은 '+'값을 강하게 나타내며 대조적인 분포를 보였고, 그 시기는 '+'값은 5월,'-'값은 10월에 강하게 나타남을 알 수 있었다. 제3모드에서는 시간계수 값이 일년에 두번의 peak를 가지며 계절변화를 뚜렷하게 보여주었다. 공간분포에서 아극전선대는 3월, 10월에 강한 '+'값을 보였고, 이것은 제1, 2모드를 반영하는 결과였다. 위와 같이 EOF분석을 통하여 한반도 주변해역의 수온전선들의 시${\cdot}$공간적 변화를 정량적으로 제시 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.81-90
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• 2018

In this paper, reducing lense Vignetting effect and adaptive learning rate method are proposed to complement Scribner's neural network for nuc algorithm which is the effective algorithm in statistic SBNUC algorithm. Proposed reducing vignetting effect method is updated weight and bias each differently using different cost function. Proposed adaptive learning rate for updating weight and bias is using sobel edge detection method, which has good result for boundary condition of image. The ordinary statistic SBNUC algorithm has problem to compensate lense vignetting effect, because statistic algorithm is updated weight and bias by using gradient descent method, so it should not be effective for global weight problem same like, lense vignetting effect. We employ the proposed methods to Scribner's neural network method(NNM) and Torres's reducing ghosting correction for neural network nuc algorithm(improved NNM), and apply it to real-infrared detector image stream. The result of proposed algorithm shows that it has 10dB higher PSNR and 1.5 times faster convergence speed then the improved NNM Algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.403-408
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• 2003

캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작 방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이 값을 이용하는 PICASSO 시스템 방법, 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지론 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법 등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처 된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫 번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두 번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표 값으로 추출한다. 세 번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표 값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 등의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.