• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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• pp.137-140
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• 1996

Finding line segments in an intensity image has been one of the most fundamental issues in computer vision. In complex scenes, it is hard to detect the locations of point features. Line features are more robust in providing greater positional accuracy. In this paper we present a robust "line features extraction" algorithm which extracts line feature in a single pass without using any assumptions and constraints. Our algorithm consists of five steps: (1) edge scanning, (2) edge normalization, (3) line-blob extraction, (4) line-feature computation, and (5) line linking. By using edge scanning, the computational complexity due to too many edge pixels is drastically reduced. Edge normalization improves the local quantization error induced from the gradient space partitioning and minimizes perturbations on edge orientation. We also analyze the effects of edge processing, and the least squares-based method and the principal axis-based method on the computation of line orientation. We show its efficiency with some real images.al images.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.385-388
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• 2013

본 논문에서는 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용한 이미지 매칭기법의 취약점을 보이고 이미지 정규화를 이용해 이를 개선하는 방법을 제안한다. EHD 알고리즘은 edge의 기울기 분포를 수집하여 같은 분포를 가지는 이미지를 매칭하는 기법에 사용한다. 하지만 EHD는 매칭하고자 하는 객체의 회전과 왜곡의 변화에 민감하여 오인식률이 높다. 따라서 이미지를 정규화 하여 매칭하고자 하는 이미지 내의 객체의 edge 정보를 보다 정확하게 추출하여 매칭 성능을 개선한다. 실험을 통해 왜곡과 회전으로 정규화한 EHD 알고리즘을 비교 및 분석하여 기존의 방법에 비해 크기와 회전의 변화에 강인함을 보인다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.185-193
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• 2022

There have been various studies in Korea to develop a %IMF(Intramuscular Fat Percentage) estimation method suitable for Hanwoo. Recently, a %IMF estimation method using a convolutional neural network (CNN), a kind of deep learning method among artificial intelligence methods, has been studied. In this study, we performed a performance comparison when various preprocessing methods were applied to the %IMF estimation of ultrasound images using CNN as mentioned above. The preprocessing methods used in this study are normalization, histogram equalization, edge enhancement, and a method combining normalization and edge enhancement. When estimating the %IMF of Hanwoo by the conventional method that did not apply preprocessing in the experiment, the accuracy was 98.2%. The other hand, we found that the accuracy improved to 99.5% when using preprocessing with histogram equalization alone or combined regularization and edge enhancement.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.877-893
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• 2022

With the development of deep learning, face inpainting has been significantly enhanced in the past few years. Although image inpainting framework integrated with generative adversarial network or attention mechanism enhanced the semantic understanding among facial components, the issues of reconstruction on corrupted regions are still worthy to explore, such as blurred edge structure, excessive smoothness, unreasonable semantic understanding and visual artifacts, etc. To address these issues, we propose a Learnable Structure Knowledge of Fusion Network (LSK-FNet), which learns a prior knowledge by edge generation network for image inpainting. The architecture involves two steps: Firstly, structure information obtained by edge generation network is used as the prior knowledge for face inpainting network. Secondly, both the generated prior knowledge and the incomplete image are fed into the face inpainting network together to get the fusion information. To improve the accuracy of inpainting, both of gated convolution and region normalization are applied in our proposed model. We evaluate our LSK-FNet qualitatively and quantitatively on the CelebA-HQ dataset. The experimental results demonstrate that the edge structure and details of facial images can be improved by using LSK-FNet. Our model surpasses the compared models on L1, PSNR and SSIM metrics. When the masked region is less than 20%, L1 loss reduce by more than 4.3%.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권2호
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• pp.164-173
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• 2013

본 논문에서는 움직임 벡터의 정규화 및 윤곽선(edge)의 패턴 분석을 이용한 새로운 복수영상 기반의 초해상도(super resolution) 영상 생성 기법을 제안한다. 기존의 복수영상 기반의 초해상도 기법의 경우 입력 동영상을 구성하는 각 영상 간 부화소(sub-pixel) 단위의 움직임과 병진이동(global translation)만이 발생한다고 가정하여 기법의 적용이 제한적이다. 또한 이러한 제한에 강한 단일영상 기반의 초해상도 영상 생성 기법의 경우 보간 시 사용할 수 있는 정보량이 제한적이라는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 기법의 단점인 부화소 단위의 움직임에 대한 제한을 움직임 벡터의 정규화 기법을 통해 해결하고, 윤곽선 패턴 분석을 기반으로 한 2*2 블록 단위의 움직임 추정을 통해 병진이동에 대한 제한을 해결하였다. 또한 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 이중선형(bi-linear)보간법, 단일영상과 복수영상 기반 초해상도 기법보다 우수하다는 것을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제56권3호
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• pp.615-622
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• 2007

In general, Harris detector is commonly used for finding salient points in watermarking systems using feature points. Harris detector is a kind of combined comer and edge detector which is based on neighboring image data distribution, therefore it has some limitation to find accurate salient points after watermark embedding or any kinds of digital attacks. In this paper, we have used cross reference points which use not data distribution but geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by the distortion of image data. After normalization, we find cross reference points and take inverse normalization of these points. Next, we construct a group of triangles using tessellation with inversely normalized cross reference points. The watermarks are affine transformed and transformed-watermarks are embedded into not normalized image but original one. Only locations of watermarks are determined on the normalized image. Therefore, we can reduce data loss of watermark which is caused by inverse normalization. As a result, we can detect watermarks with high correlation after several digital attacks.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2558-2562
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• 1999

본 논문에서는 정규화 및 엔트로피의 최소화에 의해 영상의 애매성을 제거한 후, 톨이론을 적용하여 영상구조의 파악을 통하여 잡음 제거 및 경계선을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 기존의 방법은 두 개의 영역이 유사한 명암도 분포값을 가지면서 접촉되어 있거나 명암도 값의 분포가 완만한 경우 경계선을 추출하지 못하는 문제가 존재하였다. 이는 후의 특징 추출 등과 같은 처리 과정에 영향을 미쳐 오인식과 직결되는 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 해결하기 위한 방법론을 제안하고자 하며, 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.738-747
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• 2015

안개 영상에서는 색상정보와 테두리 정보가 줄어들기 때문에 사물의 식별이 어렵다. 안개 제거의 대표적인 알고리즘인 Dark Channel Prior(DCP)은 색 정보를 이용하여 안개의 전달량을 추정한 후 안개를 제거한다. 하지만 석양 또는 황사와 같이 안개에 영향을 미치는 요소가 영상에 포함되어있는 경우 안개 제거 후 특정 채널의 색상이 두드러지게 나타나는 문제점이 있다. 또한, RGB 채널이 모두 높은 값을 갖고 있는 사물이 포함된 영상의 경우 해당영역의 전달량이 오추정되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 안개 영상의 백색 영역을 중심으로 개선된 색 정규화 방식을 적용한 후, 거리 정보를 바탕으로 오추정된 안개 영역을 보정하여 안개를 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 통해 위와 같은 문제점을 보완하고 기존의 DCP 알고리즘보다 효과적으로 안개를 제거 할 수 있다.

• Tribology and Lubricants
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• 제38권3호
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• pp.73-83
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• 2022

This paper is concerned with an analysis of a surface edge crack emanated from a sharp contact edge. For a geometrical model, a square wedge is in contact with a half plane whose materials are identical, and a surface perpendicular crack initiated from the contact edge exists in the half plane. To analyze this crack problem, it is necessary to evaluate the stress field on the crack line which are induced by the contact tractions and pseudo-dislocations that simulate the crack, using the Bueckner principle. In this Part I, the stress filed in the half plane due to the contact is re-summarized using an asymptotic analysis method, which has been published before by the author. Further focus is given to the stress field in the half plane due to a pseudo-edge dislocation, which will provide a stress solution due to a crack (i.e. a continuous distribution of edge dislocations) later, using the Burgers vector. Essential result of the present work is the corrective functions which modify the stress field of an infinite domain to apply for the present one which has free surfaces, and thus the infiniteness is no longer preserved. Numerical methods and coordinate normalization are used, which was developed for an edge crack problem, using the Gauss-Jacobi integration formula. The convergence of the corrective functions are investigated here. Features of the corrective functions and their application to a crack problem will be given in Part II.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.196-199
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• 2010

사람의 눈동자는 얼굴 크기와 비교해 볼 때 상대적으로 일정한 거리를 가지고 있기 때문에 이미지 정규화에 있어서 중요한 지표로 사용된다. 이 논문은 이러한 특징을 이용해 최적화된 세그멘테이션 방법을 사용하여 눈동자 검출의 새로운 접근방법을 소개한다. 눈 검출 방법은 세 가지 중요한 단계로 나눌 수 있다. (1)흑백 영상에서 눈 영역에 적합한 에지 추출 방법, (2)레이블링(labeling) 기법을 이용한 눈 영역 추출, (3)밝기값 정보를 이용한 눈동자 위치 검출. 실험 결과로는 다양한 조명 환경과 얼굴표정을 가진 2408장의 FERET 영상을 이용하여 98.9%의 검출 성능을 보였다.