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최미영(Miyoung Choi),김계영(Gyeyoung Kim),최형일(Hyungil Choi) 한국컴퓨터정보학회 2007 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.12 No.3
본 논문에서는 컬러영상에 존재하는 문자들을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 빛 또는 조명성분의 영향에 의해 획득된 영상 내에 존재하는 반사성분은 문자 또는 관심객체들의 경계가 모호해 지거나 관심객체와 배경이 서로 혼합 되었을 경우, 문자추출 및 인식을 함에 있어서 오류를 포함시킬 수 있다. 따라서 영상 내에 존재하는 반사성분을 제거하기 위해 먼저, 컬러영상으로부터 Red컬러 성분에 해당하는 히스토그램에서 두개의 pick점을 검출한다. 이후 검출된 두 개의 pick점들 간의 분포를 사용하여 노말 또는 편광 영상에 해당하는지를 판별한다. 노말 영상의 경우 부가적인 처리를 거치지 않고 문자에 해당하는 영역을 검출하며, 편광영상에 해당하는 경우 반사성분을 제거하기 위해 호모모픽필터링 방법을 적용하여 반사성분에 해당하는 영역을 제거한다. 이후 문자영역을 검출하기 위해 최적전역임계화방식을 적용하여 전경과 배경을 분리하였으며 문자영역 추출 및 인식의 성능을 향상시켰다. 널리 사용되고 있는 문자 인식기를 사용하여 제안한 방식 적용 전과 후의 인식결과를 비교하였다. 편광영상에서 제안된 방법 적용 후, 문자인식을 한 경우 인식률이 향상되었다. This paper proposes a new approach to eliminate the reflectance component for the detection of text in color images. Color images, printed by color printing technology, normally have an illumination component as well as a reflectance component. It is well known that a reflectance component usually obstructs the task of detecting and recognizing objects like texts in the scene, since it blurs out an overall image. We have developed an approach that efficiently removes reflectance components while preserving illumination components. We decided whether an input image hits Normal or Polarized for determining the light environment, using the histogram which consisted of a red component. We were able to go ahead through the ability to extract by reducing the blur phenomenon of text by light because reflection component by an illumination change and removed it and extracted text. The experimental results have shown a superior performance even when an image has a complex background. Text detection and recognition performance is influenced by changing the illumination condition. Our method is robust to the images with different illumination conditions.
이나영(NaYoung Lee),김계영(GyeYoung Kim) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
의료영상의 3차원 모델링은 의학 연구 및 교육, 환자 치료를 위해 보다 정확한 정보를 제공 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동맥경화가 발생된 위치를 정확하게 파악하고 빠르게 진단하는데 도움을 줄 수 있도록 3차원 개인 혈관모델의 자동생성 기법을 제안한다. 개인별 3차원 혈관모델을 생성하기 위하여 개인에 따라 모양이 다른 혈관조영사진에서 추출된 혈관영역을 기반으로 표준 모델을 변형 및 조정한다. 즉, 표준모델을 2차원으로 투영시킨 영상과 개인별 2차원 혈관영상에 대응되는 특징점을 추출하고 각 특징점의 이동량을 계산한 뒤 이 결과를 3차원으로 역 투영시킴으로써 변형된 새로운 혈관 모델을 생성한다. 3차원 혈관모델을 통하여 질병의 진행 및 차도를 환자들이 시각적으로 확인할 수 있으므로 높은 안정감을 주며 빠르고 정확한 진단으로 오진율을 감소시킬 것으로 기대된다.
이웃 에지 탐색에 의한 개선된 객체 윤곽선 추출 알고리즘과 MER을 이용한 모의훈련에서의 폐색처리
차정희(Cha JeongHee),김계영(Kim GyeYoung),최형일(Choi HyungIl) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.2
영상처리 기술을 이용한 모의훈련에서 사용자는 영상에 전시된 가상객체를 통해 실세계와의 상호작용과 인식능력을 향상 시킬 수 있다. 따라서 현실감 있는 모의훈련을 위해서는 가상객체와 실영상을 정합한 후 가상객체로 인해 생기는 폐색영역을 결정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 실 영상위에서 지정된 경로에 따라 가상표적을 이동시킬 때 발생하는 폐색문제를 이웃에지 탐색을 이용한 개선된 윤곽선 추출 알고리즘과 MER(Minimum Enclosing Rectangle)을 이용하여 해결한다. 제안된 윤곽선 추출 알고리즘에 의해 복잡한 물체에 대한 세부적인 윤곽을 얻은 후 성능향상을 위해 객체의 MER을 이용하여 폐색이 일어나는 지점의 3차원 정보를 산출하였다. 실험에서는 부분적 폐색이 발생하는 환경에서 제안한 방법을 기존방법과 비교하고 유효성을 입증하였다. Trainee can enhance his perception of and interaction with the real world by displayed virtual objects in simulation using image processing technology. Therefore, it is essential for realistic simulation to determine the occlusion areas of the virtual object produces after registering real image and virtual object exactly. In this paper, we proposed the new method to solve occlusions which happens during virtual target moves according to the simulated route on real image using improved object contour extraction by neighboring edge search and picking algorithm. After we acquire the detailed contour of complex objects by proposed contour extraction algorithm, we extract the three dimensional information of the position happening occlusion by using MER for performance improvement In the experiment, we compared proposed method with existed method and proved the effectiveness in the environment which a partial occlusions happens.
2장의 2차원 얼굴영상을 이용한 텍스쳐 생성과 자동적인 3차원 얼굴모델링
원선희(SunHee Weon),김계영(GyeYoung Kim) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.9
본 논문에서는 직교하는 2장의 얼굴영상과 얼굴 특징 자동추출을 통하여 3차원 얼굴모델을 생성하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 3차원 얼굴모델을 개인화하는 부분과 2장의 얼굴영상으로부터 얻은 텍스쳐 맵을 3차원 얼굴모델에 사상하는 부분으로 구성된다. In this paper, we propose 3d face modeling using two orthogonal views of 2D face images and automatically facial feature extraction. Th proposed technique consists of 2 parts, personalization of 3d face model and texture mapping.
최미영(Miyoung Choi),김계영(Gyeyoung Kim),최형일(Hyungil Choi) 한국컴퓨터정보학회 2008 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.13 No.5
본 논문에서는 자연영상에 존재하는 문자들을 효율적으로 검출하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 빛 또는 조명의 영향에 의해 획득된 영상 내에 존재하는 반사성분은 문자 또는 관심객체들의 경계가 모호해 지거나 관심객체와 배경이 서로 혼합 되었을 경우, 문자추출 및 인식을 함에 있어서 오류를 포함시킬 수 있다. 따라서 영상 내에 존재하는 반사성분을 제거하기 위해 먼저, 영상으로부터 Red컬러 성분에 해당하는 히스토그램에서 두개의 피크 점을 검출한다. 검출된 두 개의 피크 점들 간의 분포를 사용하여 노말 또는 편광 영상에 해당하는지를 판별한다. 노말 영상의 경우 부가적인 처리를 거치지 않고 문자영역을 검출하며, 편광 영상인 경우 조명성분을 제거하기 위해 호모모픽 필터링 방법을 적용하여 반사성분에 해당하는 영역을 제거한다. 그리고 문자영역을 검출하기 위해 색 병합과 세일런스 맵을 이용하여 각각의 문자 후보영역을 결정한다. 마지막으로 두 후보영역을 이용하여 최종 문자영역을 검출한다. This paper proposes a new approach to eliminate the reflectance component for the localization of text in natural scene images. Natural scene images normally have an illumination component as well as a reflectance component. It is well known that a reflectance component usually obstructs the task of detecting and recognizing objects like texts in the scene, since it blurs out an overall image. We have developed an approach that efficiently removes reflectance components while preserving illumination components. We decided whether an input image hits Normal or Polarized for determining the light environment, using the histogram which consisted of a red component. In the normal image, we acquired the text region without additional processing. Otherwise we removed light reflecting from the object using homomorphic filtering in the polarized image. And then this decided the each text region based on the color merging technique and the Saliency Map. Finally, we localized text region on these two candidate regions.
이나영(NaYoung Lee),김계영(GyeYoung Kim) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
혈관내부의 초음파는 혈관 벽(vessel wall) 전체를 관찰할 수 있는 단면적 영상(cross-sectional image)으로부터 혈관 벽의 서로 다른 층을 평가할 수 있다. IVUS(Intravascular Ultrasound)영상은 잡음에 매우 민감하고 해상도가 낮기 때문에 혈관 벽의 서로 다른 층을 구분된다. IVUS영상이 내강, 혈관 벽, 외막을 둘러싸는 영역으로 구성되어있다고 가정하면 내부와 외부의 두 경계선으로 구분할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IVUS영상을 웨이블릿 변환하여 주파수 공간에서 관상동맥 벽의 두 경계선을 추출한다. 실험결과를 통하여 관상동맥 벽의 두 경계선이 잘 추출되는 것을 확인할 수 있다.