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- 저자 : 이원열(Won-Yeol Lee) (검색결과 31 건)
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이원열,김세윤,김영우,임재영,임동훈,Lee, Won-Yeol,Kim, Se-Yun,Kim, Young-Woo,Lim, Jae-Young,Lim, Dong-Hoon 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.3
Edge detection in images has been widely used in image processing system and computer vision. Morphological edge detection has used structuring elements with fixed shapes. This paper presents morphological operators with non-fixed shape kernels, or amoebas, which take into account the image contour variations to adapt their shape. Experimental results are analyzed in both qualitative analysis through visual inspection and quantitative analysis with PFOM and ROC curves. The Experiments demonstrate that these novel operators outperform classical morphological operations with a fixed, space-invariant structuring elements for edge detection applications. 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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Minimum LQI 기반의 On-demand 센서 네트워크 라우팅 프로토콜
이완직(Lee, Wan-Jik),이원열(Lee, Won-Yeol),허석렬(Heo, Seok-Yeol) 한국산학기술학회 2009 한국산학기술학회논문지 Vol.10 No.11
지금까지 다수의 센서 네트워크를 위한 on-demand 라우팅 프로토콜들이 제안되었다. 하지만 제안된 센서 네 트워크용 on-demand 라우팅 프로토콜들은 대부분 hop count를 라우팅 메트릭으로 사용하기 때문에 상대적으로 열악 한 무선 환경과 신뢰성을 요구하는 센서 응용에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 환경에 적합한 minimum LQI(Link Quality Indicator) 기반의 on-demand 센서 네트워크 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 또한 제안한 라우팅 프 로토콜을 TinyOS 상에서 구현하였고, 멀티 홉 테스트 환경에서 hop count 기반의 라우팅 프로토콜과 성능을 비교, 측 정하였다. 실험 결과, 제안된 라우팅 프로토콜이 열악한 무선 환경에서 더 나은 데이터 전송 성공률을 보임을 확인할 수 있었다. A number of on-demand routing protocols for sensor networks have been proposed yet. However, the majority of proposed on-demand routing protocols for sensor networks are not suitable for a relatively poor wireless environment and sensor applications requiring reliable data transmission due to using a hop-count metric for their protocols. In this paper, we proposed a minimum LQI(Link Quality Indicator) based on-demand sensor network routing protocol that is suitable for a relatively poor wireless environment and implemented the proposed routing protocol on a TinyOS. We also compared the implemented protocol with typical hop count based routing protocol by carrying out performance experiments on a multi-hop testbed. The results from these experiments showed that the successful transmission rate of the proposed routing protocol is higher than that of typical hop count based routing protocol over a poor wireless link.
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김영우,임재영,이원열,김세윤,임동훈,Kim, Young-Woo,Lim, Jae-Young,Lee, Won-Yeol,Kim, Se-Yun,Lim, Dong-Hoon 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.4
본 논문은 형태학적 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 잡음에 강한 효율적인 영상분할에 대해서 논의하고자 한다. 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 크게 형태학적 연산자에 의한 영상의 단순화, 경사 영상 생성, 워터쉐드 알고리즘 수행 그리고 영역 병합 등의 여러 단계에 걸쳐 이루어진다. 그러나 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 과분할이 많이 일어나는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 과분할을 줄이기 위해 잡음에 강한 형태학적 연산자에 의한 경사영상을 생성하고 워터쉐드 알고리즘을 적용 후 통계적인 콜모고로프-스미르노프 검정을 사용하여 인접한 영역 간의 픽셀 값 분포를 비교함으로써 부적절한 영역 병합을 최소화하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할의 성능을 평가하기 위해 기존의 방법과 정성적이고 정량적인 비교뿐 만아니라 영상분할에 소요되는 계산시간까지 비교하였다. This paper discusses an efficient image segmentation using morphological watershed algorithm that is robust to noise. Morphological image segmentation consists of four steps: image simplification, computation of gradient image and watershed algorithm and region merging. Conventional watershed segmentation exhibits a serious weakness for over-segmentation of images. In this paper we present a morphological edge detection methods for detecting edges under noisy condition and apply our watershed algorithm to the resulting gradient images and merge regions using Kolmogorov-Smirnov test for eliminating irrelevant regions in the resulting segmented images. Experimental results are analyzed in both qualitative analysis through visual inspection and quantitative analysis with percentage error as well as computational time needed to segment images. The proposed algorithm can efficiently improve segmentation accuracy and significantly reduce the speed of computational time.
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영상에서 임펄스 잡음제거를 위한 적응력 있는 가중 평균 필터
이준희,최어빈,이원열,임동훈,Lee, Jun-Hee,Choi, Eo-Bin,Lee, Won-Yeol,Lim, Dong-Hoon 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.2
본 논문은 영상을 획득할 때 잡음센서나 통신채널 불량으로 흔히 생기는 임펄스 잡음을 효율적으로 제거하는 방법에 대해 논의 하고자 한다. 제안된 방법은 잡음 픽셀 검출과 추정이라는 두 단계에 의해 이루어진다. 임펄스 잡음 검출기를 통하여 영상 전체에 걸쳐 잡음 픽셀여부를 검출한 후 잡음 픽셀로 판정되면 주변의 잡음 픽셀 개수에 따라 적응력 있게 $3{\times}3$ 윈도우의 가중평균 혹은 $5{\times}5$ 윈도우의 가중평균을 사용하여 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 영상실험을 통하여 기존의 잡음 제거 방법들과 정성적인 비교, PSNR과 MAE를 통한 정량적인 비교 그리고 수행 시간을 측정한 결과 제안된 방법은 잡음 제거는 물론 원영상에 대한 상세한 정보 보존력이 뛰어나고 수행 시간 면에서도 우수함을 보였다. In this work, a new adaptive weighted mean filter is proposed for preserving image details while effectively suppressing impulse noise. The proposed filter is based on a noise pixel detection-estimation strategy. All the pixels are first detected using an impulse noise detector. Then the detected noise pixels are replaced with the output of the weighted mean filter over adaptive working window according to the rate of corrupted neighborhood pixels, while noise-free pixels are left unaltered. We compare the proposed filter to other existing filters in the qualitative measure and quantitative measures such as PSNR and MAE as well as computation time to verify the capability of the proposed filter. Extensive simulations show that the proposed filter performs better than other filters in impulse noise suppression and detail preservation without increasing of running time.
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