본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.
본 논문에서는 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 특징점 검출기와 SURF 특징점 표현자(descriptor)를 수정하고 조합하여 영상의 왜곡에 강인하면서 정합을 수행할 수 있는 새로운 특징점 정합 기법을 제안한다. 스케일 공간을 생성하여 스케일 변화를 고려하고 잡음에 강인하기 위해 영상에서 특징점 후보군을 결정한다. 기존의 FAST는 에지 부분에서 특징점을 많이 검출하게 되는데 이러한 단점을 주곡률(principal curvatures)을 적용하여 개선하고자 한다. 또한 영상의 회전 변화에 강인하기 위해 SURF 특징점 표현자를 사용한다. 제안하는 정합 기법은 적은 계산량으로 기존의 특징점 정합 기법보다 우수한 성능을 나타낸다. 특별히 잡음이 존재하는 영상에서의 정합에 강인함을 보여준다.
본 논문에서는 눈 주변의 명암분포를 사용하여 영상에 존재하는 얼굴을 탐지하는 새로운 기술을 개발한다. 제안하는 얼굴탐지의 기본적인 절차는 얼굴구성요소 후보 추출, 눈과 입의 형태정보를 이용한 얼굴구성요소 후보 필터링, 눈 후보 주변영역의 에지와 명암분포를 인공신경망 에 적용하여 좌/우안 분류, 눈-입 조합을 통한 얼굴후보 추출, 코 영역 에지의 존재 유무를 이용한 얼굴 검증 순이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 눈의 주변영역 정보를 인공신경망에 적용하여 좌/우안 정보를 산출하여 얼굴을 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 이 방법은 피부색상을 이용하지 않으므로 다양한 조명환경과 복잡한 배경을 가지는 영상들에 존재하는 얼굴을 탐지할 수 있다. 탐지율 관점에서 기존의 주요 방법들 보다 우수함을 실험을 통하여 보인다.
자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.
본 논문에서는 화재에 의한 인적물적 피해를 최소화하기 위하여 조기에 화재를 영상처리 기법을 이용하여 검출하는 방법을 제안한다. 인공조명으로 부터 화염을 판별하기 위해 화염의 고유한 색정보를 이용하여 화염후보영역을 판별하고 화염후보영역이 아닌 경우는 배경과 현재 프레임의 밝기차이와 채도를 측정하여 연기후보영역을 판별한다. 그러나 단순한 밝기 및 색체 정보만으로 화염이나 연기로 판별할 경우 오인식할 경우가 많아 화염 및 연기 후보영역에 대해 움직임을 측정한다. 각 후보영역에 대해 전형적인 움직임이 검출되면 최종적으로 화염인 경우는 활동성 정보를 이용하여 화염으로 판별하고 연기인 경우는 경계검출법을 적용하여 최종 연기 영역을 검출한다. 제안하는 방법에 대해 실제 CCTV 카메라의 영상신호에 적용한 시뮬레이션을 통해 효과적으로 화염과 연기를 동시에 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 항만에서 취급하는 컨테이너의 식별자를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 컨테이너 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 프리윗 마스크(Prewitt mask)를 적용하여 윤곽선을 검출하고 컨테이너를 식별할 수 있는 개별 식별자의 형태학적 특징 정보를 이용하여 식별자 후보 영역을 추출한다. 검출된 식별자 후보 영역은 개별 식별자 영역외에 잡음 영역이 포함되어 있으므로 4방향 윤곽선 추적 알고리즘과 Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 개별 식별자들을 각각 객체화한다. 잡음이 제거된 식별자 후보 영역에서 객체화 한 개별식자는 컨테이너 식별을 위해 FCM 기반 퍼지 RBF 네트워크를 적용하여 인식한다. 본 논문에서 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 실제 컨테이너 영상 300장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 인식 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실은 인터넷 망에서는 필수 불가결이고, 압축된 비디오 비트 스트림을 인터넷 망에 전송할 경우 공-시간적 도메인상에 에러 전파을 야기하므로 화질에 심각한 화질열화를 초래한다. 본 논문에서는 수신측에서 손상된 영상 일부분을 복구하기 위하여 새로운 에러 은닉 알고리즘인 EBMA(Edge Detection on Boundary Matching Algorithm)를 제안한다. 기존 BMA는 부호화된 인접한 블록의 움직임벡터들이 상당히 높은 유사도 혹은 상관도(correlation)를 갖고 있다는 점과 손실블록과 인접블록 경계에 존재하는 화소간의 유사도를 이용하기 때문에 비교적 신뢰할 수 있지만, 손실블록과 정확히 복원된 인접블록 화소간의 방향성을 고려 하지않는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 에지영역을 검출하고, 검출된 에지영역에서 방향성을 조사하므로 기존 BMA 방법 보다 성능이 향상되었다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존 BMA 및 MBMA 방법보다 계산 및 화질측면에서 우월하였을 뿐만 아니라, PSNR 값과 주관적인 화질상에서도 좋은 결과를 나타내었다.
This paper presents an approach to extract license plates from parking regulation images which is captured in various photographing direction and complex background. first, we search each row at regular intervals starting from the bottom of a license-plate image, and we set up a rough region for a certain zone in which the sign of intensity vector changes frequently enough and color of license plate is detected enough, assuming it as a candidate location of a license plate. And then, we extract an elaborate area of a license plate by horizontally and vertically projecting vertical edges. Here, tar types of the private and the public, are easily classified according to the color of extracted plates. To evaluate proposed method, we used 200 actual regulation images. As a result, the proposed method showed extraction rate of 96%, which is 9% higher than the previous method using only intensity vector.
Edge detection is the first step and very important step in image analysis. We cast edge detection as a problem in cost minimization. This is achieved by the formulation of a cost function that evaluates the quality of edge configurations. The cost function can be used as a basis for comparing the performances of different detectors. This cost function is made of desirable characteristics of edges such as thickness, continuity, length, region dissimilarity. And we use a simulated annealing algorithm for minimum of cost function. Simulated annealing are a class of adaptive search techniques that have been intensively studied in recent years. We present five strategies for generating candidate states. Experimental results(building image and test image) which verify the usefulness of our simulated annealing approach to edge detection are better than other operator.
Monolayer transition metal dicalcogenide (TMDC) materials are currently attracting extensive attention due to their distinctive electronic, transport, and optical properties. For example, monolayer $MoS_2$ exhibits a direct band gap in the visible frequency range, which makes it an attractive candidate for the photocatalytic water splitting. For the photoelectrochemical water splitting, the appropriate band edge positions that overlap with the water redox potential are necessary. Similarly, appropriate band level alignments will be crucial for the light emitting diode and photovoltaic applications utlizing heterojunctions between two TMDC materials. Carrying out first-principles calculations, we here investigate how the band edges of $MoS_2$ can be adjusted by surface ligand functionalization. This study will provide useful information for the realization of ligand-based band engineering of monolayer $MoS_2$ for various electronic, energy, and bio device applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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