We present a Microsoft Kinect-based hand recognition algorithm for an interactive image clipping system, which is widely used for environments such as public facilities and security environments where personal capturing devices including mobile phones are not allowed. User-friendly interface and accurate image capturing function are required for an image clipping system. We build the system by combining Microsoft Kinect, HD webcam and projector. The Kinect and webcam are used to capture the motions of users' hand and project is to display the user-selected area from the capturing material. Hand recognition is composed of three steps: (i) the region occupied by users' hand is extracted from an image, (ii) the fingertips of the extracted hand region are analyzed using k-curvature algorithm, and (iii) the height of the fingertip is estimated using the depth image from Kinect. The height of the fingertip informs whether users' finger touched the surface of the target. The region captured by the fingertip is clipped from the image and stored as the target image. The excellence of our hand recognition algorithm is proved through a user test.

We present an improved sketch-based image search technique through which users can search their target images from the images in database. This technique can be used in constructing an efficient game development framework. Our basic approach is to search the database by comparing the user-created sketch with the graph extracted from the images in the database and estimating the similarity. The images of high similarities are suggested as the candidates that match the target image. To improve the accuracy of the matching process, we substitute the graph-based representation of images with vectorized coherent lines, which are known as one of the most precise schemes in extracting and describing important features in an image. By the experiments on 820 images of 32 categories, we prove that our scheme shows higher matching accuracy than the existing schemes.

This study introduces the web-camera image processing-based natural landmark extraction method for automatic welding using 3-axis stage. The welding is a highly significant process in the industries of shipbuilding, automobile, construction, machinery, and so on. However, it has been avoided due to poor working conditions such as fume, spatter, noise, and so on. For the automatic welding system, the web-camera is used to extract the natural landmarks which can give the relative coordinate to set up the initial position of the stage for the welding process. The Canny edge and Hough transformation have been used to extract the significant points for the natural landmark extraction in this paper.

최근에 개발된 시스템 온칩 프로세서는 통합 성능을 요구하는 작업의 가능성을 제공하였으며, 이러한 작업은 예전에는 우수한 성능을 가진 컴퓨터의 도움만으로 수행 할 수 있는 것이었다. 본 논 문에서는 실제 환경 하에서 자율 이동 장치의 GPS 위치측정을 개선하기 위해 임베디드 영상처리기 법을 활용하는 고급 제어 시스템을 소개한다. 메인 컨트롤 시스템은 Raspberry PI 개발 보드에 통합 된 ARM(SoC.) 아키텍처를 기반으로 한다. 제시한 제어 시스템은 실시간 비디오 캡처, 전력-효율적 이미지 처리 작업, 예를 들어 (임계 값 처리, 이진화, 모션 감지 등) 및 비디오와 같은 스트리밍 결과 이미지를 처리 할 수 있다. GPS 정밀도는 WAAS(EGNOS) 위성을 활용하여 다만 3 미터의 정밀도를 제공 할 수 있다. 제안한 솔루션은 도로와 보도의 경계를 감지하기 위해 GPS 솔루션 및 임베디드 이 미지 처리를 사용한다. 일부 도로나 통로가 길가의 흰색 선을 제공하지 않기 때문에 제시한 알고리 즘은 길가의 흰색 선을 검출하지 않고 보편적인 도로나 보도를 감지한다. 제안한 시스템은 소형 이 동장치에 사용할 수 있다. 예를 들어, 생산 공간 사이의 긴 거리를 가진 중공업 산업 단지에서 부품 수송을 위한 이동장치 등에 사용할 수 있다.

The robot in this paper combines the suction and aerodynamic attraction to achieve good balance between strong adhesion force and high mobility. Experimental results showed that the robot can move upward on the wall at the speed of 2.9m/min and carry 5kg payload in addition to 2.5kg self-weight, which record the highest payload capacity among climbing robots of similar size. With two 11.1V lithium-polymer battery, the robot can operate continuously for half hours. A wireless camera system, zigbee protocol module and several sensors was adopted for detecting dangerous situation on the wall and for sending alarm signals to remote sensor node or controller based on the color normalization and image segmentation technique.

본 논문에서는 적외선 카메라가 실시간 영상을 입력받아 사용자의 주시선을 추적하고 이를 인터페이스로 사용하는 방법을 제안하였다. 기술 검증을 위해 사용자의 의도적인 주시선 움직임에 따른 주시선 추적 시스템의 정확도와 반응속도에 대한 실험을 하였으며, 실험결과 평균 93%정도의 움직임 인식률을 보였고, 격렬한 움직임의 경우 84% 정도의 정확도를 보여주었으며, 이를 통하여 시스템의 신뢰성을 확인 할 수 있었다. 이와 같은 영상기반 주시선 사용자 인터페이스는 교육용 소프트웨어 개발이나 스포츠, 액션 등의 활동성 있는 게임의 개발에 적합하며, 이외에 3차원으로 구현된 문화원형 박물관, 모델하우스, 시뮬레이션 프로그램(군사훈련, 조종, 외과수술 등), 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 3D 입체영상 콘텐츠를 편리하게 이용 가능할 수 있도록 만들어 준다.

본 논문은 텍스처를 이용해서 게임 영상을 해칭하는 렌더링 기법을 제시한다. 이를 위해서 딜로니 삼각화(Delaunay Triangulation)를 적용하여 입력받은 영상의 구조를 반영한 삼각형 메쉬를 생성하고, 실제 연필 스트로크를 기반으로 해 칭 텍스처를 제작한다. 이 삼각형의 각 꼭짓점에서의 영상의 흐름을 분석하고 그 흐름에 따라서 해칭 텍스처를 적용 한다. 이 텍스처는 영상으로부터 샘플링한 색을 수정하여 생성된다. 각 삼각형에 겹쳐서 그려지는 세 개의 해칭 텍스 처는 평균화되고, 이러한 과정이 모든 삼각형에 걸쳐 수행됨으로써 결과 영상이 제작된다. 본 논문에서 제시하는 방법 은 색연필화와 유화처럼 보이는 시각적으로 만족스러운 해칭을 얻을 수 있다. 또한 본 연구에서는 이 방법을 동영상 에 적용하였고, 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

This research is to develop an expert system utilizing virtual reality and 3D image technologies for minimizing damages from natural disaster, especially storm and flood, which could be used as a training kid for people including the old. It also develops an expert system for storm and flood on very limited region, 3D animation application technology using optical motion capture techniques for heavy storm and flood, and 3D-based rendering technology using virtual reality techniques. This data based expert system should work exactly like real experts by adapting all expert knowledge and experience, so that users, especially the old and vulnerable residents not familiar with computer systems, could easily use the system by several button selections. The animated character based program will also be developed for the old and vulnerable residents to learn and understand what to do quite easily.

  The objective of this paper is to remove noises of image based on the heuristic noises filter and to extract a tumor region by using morphology techniques in breast ultrasound image. Similar objective studies have been conducted based on ultrasound imag

본 논문에서는 투영공간변환기법을 이용하여 초고속 DSP camera 기반의 multi-head형 3차원 레이저 스캐너로부터 정확한 3차원 영상을 추출하는 방법을 제안하였다. 실험결과 투영공간변환기법을 적용할 경우 레이저 기반 3차원 스캐너에서 실제 좌표축과 영상 좌표축 사이의 차이에 기인한 비선형 왜곡을 현저하게 감소시켜 registration과 merging후 전신스캐너의 출력 영상의 질이 현저하게 개선될 수 있음을 밝혔다.

본 논문에서는 인간의 피부색에 대한 선호색 영역을 실험을 통해 결정하고, 입력 영상에서 인간의 피부색을 선호색으로 사상하는 방법을 제안하였다. 선호색 실험은 색 변환이 가능한 프로그램을 이용하여 각 관찰자들에 대한 선호색 영역을 결정하고, 이것을 실제 얼굴 모양의 패치에 적용하여 선호색 실험을 부가적으로 수행함으로써 보다 효과적으로 선호색 영역을 결정하였다. 선호색 사상 알고리즘은 크게 입력 영상에서 피부색 영역을 추출하는 과정과 추출된 피부색 영상을 선호색으로 변환하는 과정으로 구성되며, 피부색 영역을 추출하기 위한 방법으로 피부색이 포함된 여러 영상의 색상 분포 특성을 작성하여 이를 분석함으로써 통계적으로 피부색 영역을 결정하였다. 선호색으로의 사상 과정은 입력 영상의 피부색 영역에서 밝기 분포 특성을 분석하여 평균 밝기값을 계산하고 그 범위를 판단하여 대표 밝기값을 적용한 다음, 색상과 채도 히스토그램을 바탕으로 대표 색상값과 대표 채도값을 지정하고, 그 값을 선호색 실험을 통해 얻은 각 밝기 단계별 선호 색상값과 선호 채도값으로 변환함으로써 선호색 사상을 수행하였다. 그 결과 보다 부드럽고 자연스러운 선호색 영상을 획득할 수 있었다.

본 논문에서는 MPEG-7 시각 기술자를 조합하고, 유사도 수행에서 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 기법을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출의 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 분할을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하도록 검색 성능을 향상시키기 위하여 유사도를 비교하는 영역에 대한 초기 가중치를 설정하여 특징 벡터 거리를 계산하였다. 실험에서 제안된 기법은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.

공간 해상도 1m 이하의 고해상도 원격 탐사 영상의 민간 활용이 활발해 짐에 따라, 이를 위한 전문 분야 별 영상 분석 방법의 개발 요구가 증가하고 있다. 다양한 영상분석 기법 중에, 주변 화소들간의 공간 분포 관계에 의해 특성이 결정되는 텍스처 영상의 분석은 이러한 목적을 위한 유용한 영상 분석 방법 중 하나이다. 이 연구에서는 원시 영상으로부터 GLCM 알고리즘에 의해 생성된 텍스처 영상에 대해서 방향 인자, 마스킹 커널의 크기, 변수의 종류에 따른 결과를 비교, 분석한 뒤 각각의 결과 영상의 지형공간 특성 분석의 적용성에 대하여 알아보았다. 또한 원시 영상과 텍스처 영상에서 특성 정보를 포함하는 템플레이트를 설정하고 이를 기준으로 반복적인 패턴을 자동으로 검색하는 템플레이트 정합 프로그램을 구현하여 이를 원시 영상과 텍스처 영상에 적용하였고, 처리 결과에 기초하여 향후 적용 가능성을 검토하였다. 이 연구의 결과는 일정한 패턴으로 나타나는 지구과학적인 지형 특성이나 고해상도 위성영상 정보를 이용한 인공 지형지물의 파악 및 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions whi