본 논문은 복잡한 배경 영상에서 필기체가 아닌 수평, 수직 성분이 많이 포함된 문자 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 검출하고자 하는 문자는 코너 성분이 많이 밀집되어 있으며 배경 영상은 그에 비해 코너 성분이 적고 드문드문하다는 특징을 이용하여 먼저 해리스 코너 검출기를 이용하여 전체 영상에서 코너를 검출한다. 검출된 코너들의 위치 정보를 이용해 밀집되어 있는 코너들을 클러스터링 함으로써 문자 영역을 검출한다. 검출된 문자 영역간의 위치 정보와 히스토그램 분포를 비교하여 비슷한 특징을 갖는 영역들을 합치고 문자 성분의 특징을 갖지 않는 영역은 필터링 하여 문자 영역을 개선한다. 문자 영역에서 R채널, G채널, B채널 각각의 채널에 대한 히스토그램 분포를 분석하여 문자를 검출한다.
This paper proposes a gradation image processing method for the development of a Road Sign Recognition Platform (RReP), which aims to facilitate the rapid and accurate management and surveying of approximately 160,000 road signs installed along the highways, national roadways, and local roads in the cities, districts (gun), and provinces (do) of Korea. RReP is based on GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument), and lasers, and uses an imagery information collection/classification module to allow the automatic recognition of signs, the collection of shapes, pole locations, and sign-type data, and the creation of road sign registers, by extracting basic data related to the shape and sign content, and automated database design. Image division and merging, which were applied in this study, produce superior results compared with local binarization method in terms of speed. At the results, larger texts area were found in images, the accuracy of text recognition was improved when images had been gradated. Multi-threshold values of natural scene images are used to improve the extraction rate of texts and figures based on pattern recognition.
이동 물체의 이동 거리 추적이나 대상 물체의 인식과 판별 물체의 특징 추출과 같은 응용분야에서 컴퓨터(Computer)와 비젼시스템(vision system)을 이용한 영상 데이터 처리 분야에 대한 이용률이 증가하면서, 그에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 CCD 카메라(Charge-Couple Device Camera)로부터 입력된 그레이 레벨(Gray Level)의 영상을 입력받아 처리과정을 거쳐 위치정보를 전송하는 과정에서 정확한 정보를 얻기 위한 전처리 과정 방법을 제안하고, 실제 시스템에 적용한 결과를 제시한다. 여기서 영상의 전처리 과정 중 입력 영상에서 불필요한 부분을 제거하거나, 배경과 대상물의 분리, 내포된 잡음을 없애기 위하여 흔히 이진화 방법을 많이 사용한다 특히 이진화 과정에서 그레이 레벨의 입력영상에서 히스토그램(histogram) 정보를 이용하여 영상의 이진화시의 임계값을 찾는 것은 아주 중요한 요인이다 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 실시간으로 CCD 카메라를 통하여 입력되는 그레이 레벨의 입력 영상에 대하여 동적으로 적당한 임계값을 .찾는 방법을 제안하고자한다. 또한 제안한 신경회로망을 이용한 임계값 추출 알고리즘(algorithms)을 구현한 시스템(system)에 적용하여 일반적인 방법과 비교 검토하고 응용 가능성을 확인한다.
본 논문에서는 비파괴 검사를 이용하여 획득한 세라믹 소재 영상에서 효율적으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재 영상에 비등방성 필터링 기법과 가우시안 필터링 기법을 반복 적용하여 잡음을 제거하고, Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 명암 대비가 강조된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출한 후, 임계치 이진화 기법을 적용하여 영역을 세분화하기 위한 기울기를 계산한다. 계산된 기울기를 이용하여 영상을 세분화한 후에 Glassfire 기법을 적용한다. Glassfire 기법이 적용된 영상과 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 영상을 비교하여 중복되는 영역만을 추출한다. 추출된 영역에 퍼지 이진화 기법과 침식 연산을 적용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인할 수 있었다.
문자 인식 및 영상 인식 분야의 대부분의 연구들은 이진영상(binary image)을 바탕으로 이루어진다. 하지만, 입력영상에서 보다 많은 정보를 얻기 위해 명도영상(grayscale image) 으로 입력받아 필요한 정보를 추출한후 이진영상으로 변환하여 처리하는 방법도 많이 사용되고 있다. 이런 경우, 명도영상으로부터의 보다 깨끗한 이진영상의 획득 여부는 시스템의 성능과도 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 기존의 대부분의 이진화 방법과는 달리, 실제 이진화를 수행하기 이전에 여러 가지 필터링 기법을 사용하여 영상의 질을 개선시키는 영상개선기법을 사용한후, 기존의 이진화방법을 사용하여 명도영상을 이진화하는 방법을 제안하고자 한다. 영상의 질을 개선시키기 위해서 BM 필터링, 경게선 개선 필터링, Erosion필터링 방법을 사용하였으며 , 기존의 이진화방법으로는 전역적 이진화 방법중 하나로써 클래스간 분산을 이용한 Ostu 방법[1]을 사용하였다. 다양한 종류의 문서를 대상으로 실험하였는데 평가실험에 사용된 영상은 문서 특성에 따라 균일하지 않은 배경을 가진 영상, 순수하게 텍스트로만 구성된 영상, 선성분이 많으며 명도값이 다양하게 나타나는 영상, 텍스트와 선성분이 함께있는 영상 등 크게 4가지 부류로 구분하였고, 평가대상 영상에 대해 매개변수의 개수, 끊어진/잃어버린 /뭉게진 물체가 적은 정도, 실행속도, 매개변수 결정의 용이성, 잡영이 적은 정도를 평가기준으로 선정한 후, 정량적인 평가가 어려운 항목에 대해서는 9개의 등급으로 나누어 이진화 된 영상의 특성을 분석, 평가하였다.
본 논문에서는 maneuvering 하는 이동 표적을 실시간으로 추적하기 위한 보다 효과적인 접근 방법으로, 방대한 입력 표적 영상 데이터를 몇 개의 간단한 상관신호로 변환이 가능한 광 JTC(Joint Trasform Correlator)를 이용하여 실시간 이동 표적추적 시스템을 구현하였다. 실시간 구현을 위해 고해상도를 갖는 LCD(Liquid Crystal Display) 공간 광 변조기를 사용하여 광 JTC를 구성하고, 상관 첨두치의 배경 잡음에 대한 영향을 효과적으로 감소시키기 위한 이진화 방법으로 mean 방법을 사용하였으며, maneuvering하는 이동 표적에 대한 추적 실험을통해 광 JPC를 이용한 실시간 이동 표적 추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
The paper proposes a novel gait recognition algorithm based on feature fusion of gait energy image (GEI) dynamic region and Gabor, which consists of four steps. First, the gait contour images are extracted through the object detection, binarization and morphological process. Secondly, features of GEI at different angles and Gabor features with multiple orientations are extracted from the dynamic part of GEI, respectively. Then averaging method is adopted to fuse features of GEI dynamic region with features of Gabor wavelets on feature layer and the feature space dimension is reduced by an improved Kernel Principal Component Analysis (KPCA). Finally, the vectors of feature fusion are input into the support vector machine (SVM) based on multi classification to realize the classification and recognition of gait. The primary contributions of the paper are: a novel gait recognition algorithm based on based on feature fusion of GEI and Gabor is proposed; an improved KPCA method is used to reduce the feature matrix dimension; a SVM is employed to identify the gait sequences. The experimental results suggest that the proposed algorithm yields over 90% of correct classification rate, which testify that the method can identify better different human gait and get better recognized effect than other existing algorithms.
본 논문은 영상처리 기반의 낙상 감지 알고리즘의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의 낙상 감지 알고리즘은 카메라로 획득한 입력 영상을 그레이 스케일 변환 후 배경차분과 이진화를 통해 객체를 분리하고, 라벨링을 통해 인체를 인식한다. 인식된 인체는 출력 영상으로 확인이 가능하며 낙상을 감지하게 되면 알람이 발생한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 실험한 결과 90%의 검출율을 보여주었다. DSP 영상처리 보드에 구현한 시제품 시험을 통하여 기능을 검증함으로서 실용화 가능성을 확인하였다.
대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉 히스토그램을 보일 때는 최적의 임계치를 한기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 자기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제시한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 충수를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 충수 추출 방법은 복부 초음파 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 Ends_in Search Stretching 기법을 적용하고, Max-Min 이진화, 영역 레이블링, 잡음제거, Cubic Spline 보간법을 적용하여 복부 근육의 하단 근막 부분을 추출한다. 그리고 초음파 영상에서 추출된 근막 영역을 제거한 후, ART2 알고리즘을 적용하여 충수를 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용한 결과, 제안된 충수 추출 방법이 효율적으로 충수가 추출되는 것을 영상의학과 전문의를 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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