This paper presents the moving object detection and tracking algorithm using edge information base on human perceptual system The human visual system recognizes shapes and objects easily and rapidly. It's believed that perceptual organization plays on important role in human perception. It presents edge model(GCS) base on extracted feature by perceptual organization principal and extract edge information by definition of the edge model. Through such human perception system I have introduced the technique in which the computers would recognize the moving object from the edge information just like humans would recognize the moving object precisely.
영상에서 에지는 물체와 물체 사이 또는 배경과 물체 사이에 나타나는 밝기 변화가 급격한 부분이며, 대상의 크기, 위치, 방향, 질감 등의 특징 정보를 포함한다. 에지 검출은 이러한 영상 정보를 획득하는 기술이며, 에지를 검출하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기존의 에지 검출 방법은 1차 미분 연산자를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts 및 2차 미분 연산자를 이용한 Laplacian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 salt and pepper 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 처리 마스크 크기를 다르게 적용하는 변형된 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.
자연이미지로부터 텍스트 영역 검출은 다양한 응용분야에 활용됨으로 이 분야의 많은 연구가 필요하다. 최근의 연구 방법은 에지 및 연결요소 기반 방법을 결합하는 다양한 알고리즘을 이용하여 텍스트 영역을 검출하고 있다. 그러므로 본 논문은 이러한 결합방법으로 에지 및 국부적 최소/최대 변환 방법을 이용하여 텍스트 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 명도 이미지로부터 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 검출하고, 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 레이블화한다. 레이블된 영역을 분석하여 텍스트 후보 영역을 검출하고, 검출된 각각의 텍스트 후보 영역을 결합하여 단일 텍스트 후보 이미지를 생성한다. 텍스트 후보 개별문자의 인접성 및 유사도를 비교하여 검증함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 알고리즘은 에지 요소 및 국부적 최소/최대 연결요소 검출 방법을 결합하여 자연 이미지로부터 텍스트 영역 검출의 정확도 및 재현률을 향상할 수 있었다.
지하철 스크린도어(PSD)에서 발생할 수 있는 안전사고 예방을 위한 영상처리 알고리듬을 제안한다. 우선 지하철 스크린도어 영상에 대해 에지를 검출 하고, 사람의 스크린도어 접근 여부를 판단하기 위해 호프변환을 이용하여 직선을 검출한다. 이를 위해 스크린도어 경계면에 일직선을 긋고 이 직선의 끊김 여부로 사람의 접근을 판단한다. 일반적으로 에지는 영상의 가장 기본적인 특징을 나타내며, 에지 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요하다. 에지 검출 방법에는 로버츠, 소벨, 프리윗, 라플라시안 등 고정된 값의 마스크를 사용하는 방법과 영상을 형태학적 관점에서 접근하여 처리하는 모폴로지 방법 및 캐니에지 검출 방법 등이 있다. 본 논문에서는 캐니에지 검출방법과 호프변환을 이용하여 지하철 스크린도어에서 사람의 접근 여부에 대한 감지 알고리듬을 제안하고 실제 그 결과를 컴퓨터 시뮬레이션으로 나타내었다.
Kim, Jung-Hwan;Kong, Jae-Sung;Suh, Sung-Ho;Lee, Min-Ho;Shin, Jang-Kyoo;Park, Hong-Bae;Choi, Chang-Auck
ETRI Journal
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제27권5호
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pp.539-544
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2005
An analog CMOS vision chip for edge detection with power consumption below 20mW was designed by adopting electronic switches. An electronic switch separates the edge detection circuit into two parts; one is a logarithmic compression photocircuit, the other is a signal processing circuit for edge detection. The electronic switch controls the connection between the two circuits. When the electronic switch is OFF, it can intercept the current flow through the signal processing circuit and restrict the magnitude of the current flow below several hundred nA. The estimated power consumption of the chip, with $128{\times}128$ pixels, was below 20mW. The vision chip was designed using $0.25{\mu}m$ 1-poly 5-metal standard full custom CMOS process technology.
현대사회는 디지털 정보화시대로 변화하고 있으며, 이로 인해 다양한 영상들의 이용이 증가하고 있다. 이러한 영상을 처리하기 위하여, 다양한 디지털 영상 처리 기법이 이용되고 있다. 그 중 에지검출 기법은 물체 인식, 차선 검출 등 여러 응용 분야에 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 기법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등이 있다. 하지만 이러한 기존의 방법들로 처리한 영상들은 영상을 주변 화소의 변화정도와 관계없이 동일하게 영상을 처리하기 때문에, 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 개선하기 위하여, 변형된 확장 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.
This paper presents a new approach for underwater image analysis using the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) technique and the phase congruency information. The BEMD algorithm, fully unsupervised, it is mainly applied to texture extraction and image filtering, which are widely recognized as a difficult and challenging machine vision problem. The phase information is the very stability feature of image. Recent developments in analysis methods on the phase congruency information have received large attention by the image researchers. In this paper, the proposed method is called the EP model that inherits the advantages of the first two algorithms, so this model is suitable for processing underwater image. Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve is presented in this paper to solve the problem that the threshold is greatly affected by personal experience when underwater image edge detection is performed using the EP model. The EP images are computed using combinations of the Canny detector parameters, and the binaryzation image results are generated accordingly. The ideal EP edge feature extractive maps are estimated using correspondence threshold which is optimized by ROC analysis. The experimental results show that the proposed algorithm is able to avoid the operation error caused by manual setting of the detection threshold, and to adaptively set the image feature detection threshold. The proposed method has been proved to be accuracy and effectiveness by the underwater image processing examples.
영상 인식에 있어 에지는 중요한 부분을 차지하고 있으며, 에지 검출 방법에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 에지는 응용분야에 따라 검출 범위가 달라 정확한 에지 검출은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 이러한 해결해야할 문제 중 하나가 잡음이 존재하는 영상에서의 에지 검출이다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 기반으로 같은 구조 안에서 잡음을 제거하고 에지를 검출하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 두 단계로 이루어졌으며 첫 번째는 필터링 작업으로 3${\times}$3 마스크를 수직, 수평, 대각의 3방향으로 단순화하고 퍼지의 MIN-MAX 연산자를 이용하여 평균을 구한 뒤, 평균값을 적용하여 잡음이 존재하는 원 영상으로부터 잡음제거를 실행하고, 두 번째로 확장된 퍼지의 샤논 함수를 이용하여 에지 검출을 실행하였다.
에지는 영상에서 물체의 인식, 검출 등의 여러 분야에서 영상을 간략화하기 위해 전처리 과정으로서 널리 활용되고 있다. 일반적으로 널리 알려진 에지 검출 방법에는 Sobel, Roberts, Laplacian 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 구현이 간단한 장점을 가지나, 고정 가중치 마스크를 이용하기 때문에 다소 미흡한 결과를 나타낸다. 따라서 기존의 에지 검출 방법의 문제점을 보완하고 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위해 화소 분포를 고려한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존의 방법과 시뮬레이션하였다.
영상에서 에지검출은 영상처리시스템과 컴퓨터비전에서 매우 중요한 단계이다. 지금까지 형태학적 에지검출은 고정된 구조적 요소를 사용한 형태학적 연산 토대 하에서 수행되어왔다. 본 논문에서는 잡음영상에서 에지검출을 위해 영상의 다양한 형태에 맞춰 다이내믹하게 모양이 변하는 아메바라는 구조적 요소를 사용하고자 한다. 제안된 에지검출 방법의 성능을 시각적인 방법뿐만 아니라 객관적인 척도인 PFOM과 ROC 곡선을 사용하여 정성적, 정량적으로 모두 평가하였다. 영상 설험 결과 고정된 구조적 요소를 이용하는 기존의 방법보다 잡음에 덜 민감하였으며 미세한 에지까지도 검출하는 뛰어난 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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