• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.910-919
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• 2012

본 논문에서는 고정익 무인항공기의 온보드 영상처리 시스템 개발에 대하여 개발과정에 대해 기술하고, 비행실험을 통한 실험결과를 토대로 하여 성능을 검증하고자 하였다. 시스템 개발보드는 ARM 프로세서가 탑재된 영상처리용 보드에 임베디드 리눅스를 포팅하였다. 목표물 추적을 위한 영상처리 알고리즘으로는 비교적 간단한 알고리즘인 색상 기반 알고리즘을 적용하여, 지상에 있는 특정 색상의 물체를 추적하도록 하였다. 개발된 시스템의 성능검증을 위해 실험실에서 제작한 무인항공기에 탑재하여 비행실험을 수행하였으며, 실시간 성능 향상을 위해 영상처리 알고리즘 및 임베디드 리눅스의 커널에 대한 최적화 작업을 수행하였다. 비행실험 결과, 4픽셀 이내의 오차범위에서 지속적으로 목표물을 추적하는 것을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.3-9
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• 2005

최근 영상 처리를 이용한 교통 정보 추출은 기존의 물리적인 장비들에 비하여 상대적으로 간단한 설치와 적은 비용으로 다양한 정보를 추출하는 장점으로 인하여 널리 연구되고 있다. 이러한 영상을 기반으로 하는 교통정보 추출 알고리즘들은 영상에서 관심 정보인 차량을 정확히 추출하는데서 시작된다. 교통 정보를 추출하는 전단계로서 영상 내에서 움직이는 차량을 검출하기 위해 많이 사용되는 배경빼기(background subtraction) 연산 후 영상 이진화 과정에서 상당한 양의 노이즈가 발생하며, 이는 교통정보의 정확도에 영향을 미친다. 이러한 노이즈는 모든 교통정보가 도로를 주행하고 있는 차량들로부터 추출됨에도 불구하고 실제 영상에서는 비도로영역의 가로수나 행인이 차량과 함께 움직임으로 검출되기 때문에 발생한다. 이를 위해 본 연구에서는 차선정보를 이용하여 도로영역을 추출함으로써 노이즈의 상당부분을 제거할 수 있었으며, 연산의 속도도 높일 수 있었다. 또한, 연속된 영상간의 비(ratio)를 이용하여 차량으로 인한 그림자의 효과를 최소화하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.19-34
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• 2005

영상처리 알고리즘 연구에 있어서 가장 어려운 부분 중 하나가 기존 알고리즘과의 성능 비교이다. 그러므로 재사용이 가능한 코드의 형태로 알고리즘을 표현하고 구현하는 것이 영상처리 연구에서는 매우 중요하다. 기존의 영상처리 시스템들은 소스코드 측면에서의 재사용을 위한 모든 조건을 지원하지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 제너릭(generic) 프로그래밍 방법을 영상처리 알고리즘구현에 적용함으로써 소스코드 측면에서의 재사용 문제를 해결하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 다른 다양한 영상 형식이 적용되더라도 같은 알고리즘 구현이 가능하도록 영상처리 알고리즘들과 알고리즘 구현을 위한 기초적인 자료 구조를 연결하는 이차원 iterator를 정의하여 사용하는 방법이다. 그리고 제안 방법의 간결함과 효율성을 확인하기 위하여 몇 개의 예제와 기존의 영상처리 알고리즘 통합 개발 환경에 이식하여 기존의 방법과 비교하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.742-745
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• 2022

본 논문에서 우리는 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 영상처리 기법과 딥러닝 기반의 하이브리드 방법을 제안한다. 딥러닝은 다수의 데이터로부터 목적에 부합하는 특징 벡터를 학습할 수 있는 장점 덕분에 영상 인식, 객체 검출 등 다양한 분야에서 기존의 직접 설계한 특징 벡터를 사용하는 방법들보다 높은 성능을 달성할 수 있는 장점이 있고, 영상처리 기법은 사람의 직관을 그대로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 두 장점을 모두 이용하여 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 방법을 제안한다. 전력선 유무 검출에 가장 적합한 영상처리 기법을 찾기 위해 총 5가지 방법을 적용 및 비교하였고, 그 결과로 제안하는 방법은 기존의 영상처리 기반 방법과 딥러닝 기반의 방법 두 가지 모두에 비해 더 높은 99.48%의 정확도로 전력선 유무를 검출할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.647-652
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• 2022

본 논문은 사용자들에 의해 촬영된 피부이미지를 가공하여 데이터 세트를 구축하고, 제안한 영상처리 기법에 의해 모공 특징이미지를 생성하여, CNN(Convolution Neural Network) 모델 기반의 모공 상태 등급 예측 시스템을 구현한다. 본 논문에서 활용하는 피부이미지 데이터 세트는, 피부미용 전문가의 육안 분류 기준에 근거하여, 모공 특징에 대한 등급을 라벨링 하였다. 제안한 영상처리 기법을 적용하여 피부이미지로 부터 모공 특징 이미지를 생성하고, 모공 특징 등급을 예측하는 CNN 모델의 학습을 진행하였다. 제안한 CNN 모델에 의한 모공 특징은 전문가의 육안 분류 결과와 유사한 예측 결과를 얻었으며, 비교 모델(Resnet-50)에 의한 결과보다 적은 학습시간과 높은 예측결과를 얻었다. 본 논문의 본론에서는 제안한 영상처리 기법과 CNN 적용의 결과에 대해 서술하며, 결론에서는 제안한 방법에 대한 결과와 향후 연구방안에 대해 서술한다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제6권2호
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• pp.171-181
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• 2005

The purpose of this paper is two-fold: 1) A novel algorithm in order to extract lane-related information from road images is presented; 2) Design specifications of an image processing onboard unit capable of extracting lane­related information in real-time is also presented. Obtaining precise information from road images requires many features due to the effects of noise that eventually leads to long processing time. By exploiting a FPGA and DSP, we solve the problem of real-time processing. Due to the fact that image processing of road images relies largely on edge features, the FPGA is adopted in the hardware design. The schematic configuration of the FPGA is optimized in order to perform 3 $\times$ 3 Sobel edge extraction. The DSP carries out high-level image processing of recognition, decision, estimation, etc. The proposed algorithm uses edge features to define an Edge Distribution Function (EDF), which is a histogram of edge magnitude with respect to the edge orientation angle. The EDF enables the edge-related information and lane-related to be connected. The performance of the proposed system is verified through the extraction of lane-related information. The experimental results show the robustness of the proposed algorithm and a processing speed of more than 25 frames per second, which is considered quite successful.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.1044-1047
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• 1998

최근 전자 산업의 발달로 전자부품이라든지 시스템의 신뢰성 확보를 위하여 많은 검사 시스템이 연구 개발되고 있는데, 특히 X-Ray 시스템은 인간의 시각이 미치지 못하는 물체의 내부 형상 검사가 가능하므로 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 X-Ray 검사 시스템에서 X-Ray를 물체에 투과시켜 Image Intensifier에서 영상 이미지를 받을 때 입력 평면이 구면인 관계로 이미지의 왜곡이 발생하게 되는데, 이 왜곡을 보정하기 위하여 영상증배관의 구조를 수식적으로 모델링하고 관계식을 정리하여 실제 시스템에서 왜곡된 영상이 보정되는 것을 보임으로써 실제 산업 현장에서 보다 정확하고 안정적인 검사 시스템을 개발하는데 근간이 될 수 있도록 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.121.5-121
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• 2002

1. Introduction 2. Image Transmission 3. Hardware instrument 4. Image processing and control command transmission 5. System Configuration 6. Conclusion

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.937-938
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• 2009

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.1-8
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• 2005

디지털기기 개발에 있어서 소프트웨어의 중요성이 높아지고, 규모가 커짐에 따라 소프트웨어의 위기를 해결하기 위한 소프트웨어형상관리의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 일반적인 소프트웨어형상관리 시스템들은 영상처리 알고리즘 개발 환경의 특성 및 특징들을 수용하기에 부족하다. 영상처리 알고리즘 개발 환경은 컴파일러와 같은 기본적인 개발 도구 외에 컴포넌트(나 라이브러리)들을 인터액티브하게 조합하고 테스트 할 수 있는 시뮬레이션 환경을 통하여 테스트와 분석을 반복하면서 개발하는 특징을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 시뮬레이션 과정 중에는 유사한 기능을 가진 알고리즘 중에 적합한 알고리즘을 빠르고 효과적으로 찾기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 영상처리 알고리즘 개발 환경에서 사용하는 시뮬레이션 도구를 체계적으로 지원해줄 수 있는 비주얼 워크스페이스 기반의 소프트웨어형상관리 방법과 이를 수용할 수 있는 소프트웨어형상관리 시스템을 제안한다. 또한, 개발된 시스템을 실제 시뮬레이션 도구와 연계하여 소프트웨어형상관리 시스템으로써의 적합성을 확인한다.