• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.22 no.4
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• pp.288-292
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• 2016

In this paper, we propose an infrared image based human victim recognition method for a search and rescue robot in dark environments, like general disaster situations. For recognizing a human victim, an infrared camera on a RGB-D camera, Microsoft Kinect, is used. The contrast and brightness of the infrared image are first improved by histogram equalization, and the noise on the image is removed by morphological operation and Gaussian filtering. For recognizing a human victim, the binarization and blob labeling methods are applied to the improved image. Finally, for verifying the effectiveness and feasibility of the proposed method, an experiment for human victim recognition is carried out in a dark environment.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2007.07a
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• pp.245-246
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• 2007

Recently, the problem of binarization in night surveillance image using IR-LED(InfraRed-LED) is an issue because the same object has different intensity in the image according to the distance between camera and the object. This paper introduces a new local thresholding technique based on the relative intensity of IR-LED that is acquired with the camera and installation informations.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.35-38
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• 2012

본 논문에서는 경추 초음파 DICOM 영상에서 심부 경부 굴곡근의 하단 후보 경계선을 이용하여 경추가 위치하는 후보 영역을 추출한다. 추출한 경추 후보 영역에 퍼지 시그마 이진화 기법을 적용하여 경추 객체를 추출한다. 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정하기 위한 측정 기준점을 정확하게 추출하기 위해 심부 경부 굴곡근의 하단 경계선의 위치 정보를 이용하여 심부 경부 굴곡근내의 지방이 경추 객체로 추출되는 문제점을 개선하고, 개선된 영상에서 경추 객체들이 가진 픽셀 좌표를 이용하여 측정 기준점을 설정한다. 그 후, 객체들의 위치 정보를 이용하여 측정 기준점을 다시 설정한다. 심부 경부 굴곡근 영역과 측정 기준점을 이용하여 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 경추 초음파 DICOM 영상에 적용하여 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정한 결과, 기존의 심부 경부 굴곡근 두께 측정 방법보다 정확한 결과를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.145-156
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• 2003

This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.123-127
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• 2008

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.

• Smart Media Journal
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• v.4 no.3
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• pp.44-49
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• 2015

Text line segmentation is a preprocessing step in OCR, which can significantly influence the accuracy of document analysis applications. This paper proposes a novel methodology for the text line segmentation of handwritten documents. First, the average width of the connected components is used to form a 1-D Gaussian kernel and a smoothing operation is then applied to the input binary image. The adaptive binarization of the smoothed image forms the final text lines. In this work, the segmentation method involves two stages: firstly, the large connected components are labelled as a unique text line using text line area mapping. Secondly, the final refinement of the segmentation is performed using the Euclidean distance between the text line and small connected components. The group of uniquely labelled text candidates achieves promising segmentation results. The proposed approach works well on Korean and English language handwritten documents captured using a camera.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.775-778
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• 2002

영상 이진화란 명도 영상(gray-scaled image)을 이진 영상(bi-leveled image)으로 변환하는 것을 말한다. 영상 이진화는 문서 인식, 비디오 영상 분석 등과 같이 영상처리 분야에서 많이 사용되는 기본적인 영상 처리 과정에 해당한다. 본 논문은 Intel 사의 Pentium 계열 프로세서에서 지원하는 SIMD(Single-Instruction Multiple-Data) 기술을 이용하여 영상 이진화를 고속으로 수행하는 방법을 소개한다. 우편영상에 대하여 실험한 결과, SSE2 명령어로 구현된 프로그램은 기존의 C 언어로 구현된 프로그램에 비하여 4배 이상의 속도 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.775-777
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• 2005

화상의 이치화는 패턴인식에서 중요한 전처리과정이다. 이 논문은 상관(correlation)을 이용하여 화상의 이진화를 하는 새로운 방법을 제안한다. 이것은 기존의 히스토그램의 분포를 이용하여 흑과 백을 나누는 임계치를 구하는 방법과는 달리 화상의 상관을 구하고 그 상관의 임계치를 정하여 임계치를 초과하는 화상을 구함으로써 얻을 수 있다. 이 방법은 히스토그램을 이용하는 방법보다 알고리듬이 단순하고 흩어지지 않고 집중된 검은 영역을 보여 준다. 실험결과는 이 방법이 효과적임을 보여준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2914-2916
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• 1999

A power distribution facility map is composed of distribution facility information regions, cadastral regions and grid lines. In this map, our goal is automatic interpretation of power distribution region. For the goal, it is the first work to extract the power distribution facility region. In this paper, we propose a method to extract power distribution facility regions. The proposed method is consist of two phases, binarization phase and extending phase. The first phase generate a power distribution facility image using threshold value. The image contains many part of power distribution facility regions, but not all. The second phase extends thinned image which is generated by appling thinning operator to the power distribution facility image.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.6
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• pp.594-599
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• 2008

Image data produced from ADD water-tunnel test are currently analyzed manually. The accuracy and elapsed time of this process can be determined by observers. In this paper, the algorithm based on MATLAB for improved image data processing and analysis is proposed. This algorithm consists of camera calibration, gray-level transformation, noise filtering and binarization in image preprocessing, vortex trajectory measurement in image analysis. Experimental results show that the proposed algorithm has better accuracy and execution speed than those of the existing methods.