• 대한전자공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.97-101
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• 1987

The edge, a discontinuity or abrupt change in the gray-level or color, is a fundamentally important primitive feature of an image necessary for the image analysis and classification. Two-dimensional 3x3 compass gradient operators (ex. Sobel, Prewitt, and Kirsch operators)are commonly used in the edge detection and usually detect 8 compass directional components. In this paper, we present a new interpretation of the relationships between the resulting 8 gradient magnitudes and the 8 intensity values of neighboring pixels which are covered by the two-dimensional 3x3 mask. It is expected that a new gradient edge operator may be designed by changing the eigenvalues in the transform domain and the fast optical edge operator may be implemented by using the optical system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.813-816
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• 2005

귀 영역 검출은 무구속 귀 인식 시스템에서 중요한 요소 중에 하나이다. 본 논문에서는 얼굴 측면 영상에서의 귀 영역 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모양정보와 색상정보를 활용하는 인간의 인식과정을 모방하여 만들었다. 먼저 획득된 영상에서 피부색을 이용하여 얼굴영역을 검출하고, 검출된 얼굴영역에서 에지정보를 이용하여 귀후보 영역을 검출한다. 그리고 실제 귀영역인지를 검증하기 위해서는 통계적 학습 이론에 근거한 SVM(Support Vector Machine)을 이용한다 제안된 방법은 조명이 안정적인 실내 환경에서 높은 검출율을 보였다.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제14권6호
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• pp.413-417
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• 2010

To understand the function of edges in perception of moving objects, we defined four questions to answer. Is the focus point in visual motion detection of a moving object: (1) the body or the edge of the object, (2) the leading edge or trailing edge of the object, (3) different in scotopic, mesopic and photopic luminance levels, or (4) different for colored objects? We measured the Optomotor Response (OMR) and Edge Triggering Response (ETR) of goldfish. We used a square and sine wave patterns with black and red stripes and a square wave pattern with black and grey stripes to generate OMR's and ETR's in the goldfish. When we used black and red stripes, the black leading edges stimulated an ETR under scotopic conditions, red leading edges stimulated an ETR under photopic conditions, and both black and red leading edges stimulated an ETR under mesopic luminance levels. For black and gray stripes, only black leading edges stimulated an ETR in all three light illumination levels. We observed less OMR and ETR results using the sine wave pattern compared to using the square wave pattern. From these results, we deduced that the goldfish tend to prefer tracking the leading edge of the pattern. The goldfish can also detect the color of the moving pattern under photopic luminance conditions. We decided that ETR is an intriguing factor in OMR, and is suitable as a method of behavioral measurement in visual system research.

• 동력기계공학회지
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• 제20권4호
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• pp.32-37
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• 2016

This paper proposes two measurement methods for injured rate of fish surface using color image segmentation method based on K-means clustering algorithm and Otsu's threshold algorithm. To do this task, the following steps are done. Firstly, an RGB color image of the fish is obtained by the CCD color camera and then converted from RGB to HSI. Secondly, the S channel is extracted from HSI color space. Thirdly, by applying the K-means clustering algorithm to the HSI color space and applying the Otsu's threshold algorithm to the S channel of HSI color space, the binary images are obtained. Fourthly, morphological processes such as dilation and erosion, etc. are applied to the binary image. Fifthly, to count the number of pixels, the connected-component labeling is adopted and the defined injured rate is gotten by calculating the pixels on the labeled images. Finally, to compare the performances of the proposed two measurement methods based on the K-means clustering algorithm and the Otsu's threshold algorithm, the edge detection of the final binary image after morphological processing is done and matched with the gray image of the original RGB image obtained by CCD camera. The results show that the detected edge of injured part by the K-means clustering algorithm is more close to real injured edge than that by the Otsu' threshold algorithm.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권5호
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• pp.432-441
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• 2007

사용후핵연료집합체 이미지 영상에서 핵연료봉 영상을 추출할 수 있는 영상처리기법과 RGB 색상 데이터를 추출하여 가시화하는 방안에 대해 연구하였다. 핵연료봉 영상 추출방법으로서 히스토그램 분석, 경계선 검출 및 RGB 색상정보를 이용하였다. 그 결과 히스토그램 분석을 통해 사용후핵연료집합체의 크기를 파악할 수 있었고 경계선 검출을 통해 사용후핵연료봉의 형상을 관측할 수 있었다. 그리고 최종적으로 color 값을 이용한 3d 입체영상을 구현함으로써 핵연료집합체 상태에 대한 다양한 분석이 이루어졌다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.273-278
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• 2005

전정색영상과 달리 컬러영상에서 개체를 추출할 경우 밴드별 분광특성을 이용하여 특정지물을 효과적으로 인식할 수 일고 밝기값만으로 구별해낼 수 없는 개체를 추출할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 컬러영상에서 지형지물을 추출하기 위해 컬러정보를 이용하여 경계를 추출하는 연구를 수행하기 위해 일반적으로 사용하는 RGB 색체계가 아닌 CIEL*Ch 색체계로 변환한 후 L*에서 경계를 추출하고 C, h값으로 특정지물을경계를 추출하는 기법으로 컬러영상의 경계를 추출하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-11
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• 2021

본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.157-160
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• 2002

Scene change detection is the fundamental process of automatic video indexing and retrieving. In this paper we propose a method which utilizes both compressed and uncompressed domain methods to detect scene change in a video. Candidate locations for scene change are estimated from DC images and motion vector information in compressed domain. And candidate frames are verified using edge histogram distance and color histogram distance, in uncompressed domain. The experimental results show that scene change can be detected fast and correctly by proposed method.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.889-894
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• 2009

Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.225-230
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• 2011

본 논문에서는 깊이정보에 기반한 watershed와 영역병합 알고리즘을 이용한 얼굴영역 분할 방법을 제안하였다. 얼굴영역 검출은 영역 분할 단계, 초기 화소 영역 검출 단계, 영역 병합의 세 단계로 구성된다. 입력된 컬러 영상은 제안된 알고리즘에 의해 균일한 작은 영역들로 분할된다. 색도정보와 에지 구속 조건을 사용하여 균일한 영역들을 결합함으로써 얼굴영역을 검출한다. 제안한 알고리즘은 색도정보나 에지정보만을 사용하는 기존 방법에서의 문제점을 해결하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 정확한 얼굴 영역을 분할할 수 있었다.