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적응 형태학적 WCNN 알고리즘을 이용한 컬러 영상 에지 검출 연구
백영현(Young-Hyun Back),신성(Simg Shin),문성룡(Sung-Ryong Moon) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.1
The digital color image can be distorted by noise for a transmission or other elements of system. It happens to vague of a boundary side in the division of a color image object, especially. boundary side of an input color image is very important because it can be determined to the division and detection element in pattern recognition. Therefore it is boundary part. In this paper, it detects the optimal edge with applying this color image to WCNN algorithm, after it does level up a boundary side of a color image by using the adaptive morphology as the threshold of an input color image. Also, it is used not a conventional fixed mask edge detection method but variable mask method which is called a variable BBM. It is confirmed by simulation that the proposed algorithm can be got the batter result edge at the place of closing to each edges and having smoothly curved line.
백영현(Young-Hyun Baek),신성(Seong Shin),문성룡(Sung-Ryong Moon) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.2
본 논문은 실시간 영상처리 기반의 얼굴 인증시스템 구현을 제안하였다. 실시간 얼굴 인증 시스템 구현을 위해 두 단계의 처리과정을 수행한다. 첫 번째 얼굴검출 단계에서 Wavelet 변환, LoG 연산자, Hausdorff 거리 매칭 알고리즘의 특정을 사용하여 최적화된 얼굴 검출한다. 두 번째 단계에서 실시간 얼굴 인식을 위해 적용한 새로운 dual-line 주성분분석법은 일반적인 주성분분석법의 국부적인 변화를 수용할 수 있도록 수직라인에 수평라인을 결합하여 제안하였다. 제안된 시스템은 크기나 해상도에 영향을 적게 받으며, 모의실험 결과 기존 알고리즘보다 더 우수함을 보였다. 마지막으로 얼굴 인증시스템의 구현을 통하여 성능검증 및 실시간으로 처리됨을 확인하였다. In this paper, it is proposed the implementation of face authentication system based on real-time image processing. We described the process implementing the two steps for real-time face authentication system. At first face detection steps, we describe the face detection by using feature of wavelet transform, LoG operator and hausdorff distance matching. In the second step we describe the new dual-line principal component analysis(PCA) for real-time face recognition. It is combines horizontal Line to vertical line so as to accept Local changes of PCA. The proposed system is affected a little by the video size and resolution. And then simulation results confirm the effectiveness of our system and demonstrate its superiority to other conventional algorithm. Finally, the possibility of performance evaluation and real-time processing was confirmed through the implementation of face authentication system.
컬러 영상 에지 검출을 위한 적응 형태학적 WCNN 알고리즘
백영현(Young-Hyun Beak),문성룡(Sung-Rung Moon) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회논문지 Vol.14 No.4
본 논문에서는 컬러 영상에서의 새로운 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 형태학적 WCNN알고리즘은 적응 형태학과 WCNN알고리즘으로 구성된다. 이는 입력된 컬러 영상의 임계값에 따라 적응 형택학을 이용하여 경계면의 차를 레벨업시킨 후 WCNN 알고리즘을 이용하여 최적의 에지를 검출한다. 또한, 기존의 고정 마스크에지 검출방식을 탈피하여, 영상의 임계값의 차에 따라 가변적으로 변화하는 가변 BBM(Beak Y. H, Byun O. H, Moon S. R)마스크를 사용한다. 제안된 알고리즘의 기존의 연구에 비해 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 30개의 컬러 영상의 모의 실험을 제공한다. This paper presents a new edge detection algorithm in color image: The proposed Adaptive morphological Wavelet-CNN algorithm is divided into two parts : The Adaptive morpholog and WCNN(Wavelet Cellular Neural Networks). It detects the optimal edge with applying this color image to WCNN algorithm, after it does level up a boundary side of a color image by using the adaptive morphology as the threshold of an input color image. Also, it is used not a conventional fixed mask edge detection method but variable mask method which is called a variable BBM. Finally, to show the feasibility of the proposed algorithm, this paper provides by simulation that the color image consists of 30.
백영현(Young Hyun Baek),문성룡(Sung Ryong Moon) 대한전자공학회 2008 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.45 No.3
본 논문은 컬러 질의 영상의 효과적인 검출을 위해 공간 컬러모델 및 특징점 정합 방법을 이용한 객체 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 선행 연구 되었던 컬러 히스토그램 방법의 단점을 극복하고, 데이터베이스 영상과 질의 영상의 컬러 유사도를 사용자 조작 없이 실시간 분할ㆍ검출한다. 이를 위해 HMMD 모델과 러프 집합 이론을 이용하였다. 여기서 질의 영상의 검출을 위해 질의 영상과 데이터베이스 영상 간의 색상 유사도를 비교하여 관심 영역을 선택하고, 관심 영역에서 SIFT 정합 방법을 이용하여 검색한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 우수한 검출율을 보임을 확인하였다. In this paper we propose an object-based image retrieval method using spatial color model and feature points registration method for an effective color query detection. The proposed method in other to overcome disadvantages of existing color histogram methods and then this method is use the HMMD model and rough set in order to segment and detect the wanted image parts as a real time without the user's manufacturing in the database image and query image. Here, we select candidate regions in the similarity between the query image and database image. And we use SIFT registration methods in the selected region for object retrieving. The experimental results show that the proposed method is more satisfactory detection radio than conventional method.
백영현(Young-Hyun Baek),문성룡(Sung-Ryong Moon) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.1
저해상도 영상 정보들 이용하여 고해상도 영상으로 재구성하는 새로운 고해상도 복원 알고리즘을 제안한다. 제안된 고해상도 복원 알고리즘은 super 해상도 이론을 바탕으로 구성되며, super 해상도는 정합과 복원의 순차적인 단계로 구성되어있다. 본 논문에서는 다해상도 분해를 통한 웨이브렛 기저와 하위픽셀이동을 통한 정합으로 많은 데이터 처리량과 잡음을 줄여 주요정보 유지와 에러율 개선하였다. 또한 복원단계에서는 퍼지 웨이브렛 B-스플라인 보간법을 이용하여 블러링과 블록화 현상이 없는 부드러운 영상과 해상도를 얻음을 확인하였다. In this paper, It propose a new restoration algorithm of high resolution, which is reconstructed to high resolution image using low resolution image informations. The proposed algorithm is constructed based on super resolution theory, it is consisted of progressive steps of the integration and construction. It reduced a lot of data-processing capacity and noise with integration through sub-pixel movement and wavelet basis through a higher resolution. As a result, it is shown that the main information is maintained and the error rate is improved. Using expansion fuzzy wavelet B-spline interpolation in stage of construction, it is confirmed that we can achieve smoothing image and good resolution without blur and block.