KR20200017583A - Apparatus and method for determining the state of area including water in an image using color labeling - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 색상 라벨링을 이용하여 영상 이미지에 있어서의 물을 포함하는 상태를 쉽게 판별할 수 있도록 하는 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for determining a water-containing region state of an image image using color labeling. More particularly, the present invention relates to a color for easily determining a water-containing state in an image image using color labeling. An apparatus and method for judging a water-containing region state of an image image using labeling are provided.
사진이나 영상 이미지는 이진부호화된 디지털값으로 저장될 수 있으며, 영상처리를 통해 사진이나 영상 이미지 속의 객체의 종류나 상태를 판별하려는 시도들이 이어지고 있다.Photographs or video images can be stored as binary coded digital values, and attempts have been made to determine the type or state of objects in photographic or video images through image processing.
사진이나 영상 이미지에 있어서, 사람의 시각에 의해 식별가능한 물이 찬 영역, 물에 젖은 영역, 마른 영역, 비관심 영역 등이 존재하는 경우, 사람은 시각적으로 사진이나 영상 이미지 속에 포함되는 물을 포함하는 상태와 물을 포함하는 영역을 어렵지 않게 파악할 수 있으나, 물을 포함하는 영역의 경계가 불분명한 경우가 많고 물을 포함하는 영역의 특성이 규칙적이지 않다는 제약이 있어 영상처리기법에 의해서는 물을 포함하는 영역을 쉽게 파악하기 어렵다는 한계가 있다.In a photographic or video image, when there is an area filled with water, a wet area, a dry area, an uninterested area, etc., identifiable by human vision, the person visually includes water contained in the picture or video image. It is easy to identify the state of the water and the area containing water, but the boundary between the area containing water is often unclear, and the characteristics of the area containing water are not regular, so that the water is removed by the image processing technique. There is a limit that it is difficult to easily grasp the area to be included.
또한, 하천, 계곡, 강 등 물이 찬 영역은 시간의 흐름에 따라 수위 변화가 생기며 물이 상류로부터 하류로 흘러가게 되므로 물이 찬 영역의 영상 특성이 시간이 달라지면 변한다는 특징이 있어 기존의 영상처리기법에 따라 물이 찬 영역을 판별하는 것이 쉽지 않다는 한계가 있다. 또한, 물이 찬 영역과 마른 영역의 경계를 이루는 부분은 인공구조물이 아닌한 물에 젖어 있는 경우가 대부분인데 물이 찬 영역의 수위나 물의 흐름에 따라서 그 경계도 달라지게 되므로 규칙적인 영상 특성이나 경계값 추출이 어려워 기존의 영상처리기법에 따른 영역 판별이 쉽지 않다는 한계가 있다.In addition, water-filled areas, such as rivers, valleys, and rivers, change in water level over time, and because water flows from upstream to downstream, the characteristics of the water-filled area change over time. There is a limitation that it is not easy to determine the area filled with water according to the treatment technique. In addition, the part that forms the boundary between the cold and dry areas is mostly wetted with water unless it is an artificial structure, and the boundary varies depending on the level of the cold area and the flow of water. Due to the difficulty in extracting the boundary value, there is a limitation that it is not easy to discriminate the area according to the existing image processing technique.
본 발명의 목적은, 물이 찬 영역, 물에 젖은 영역, 마른 영역, 비관심 영역 등 물을 포함하는 상태에 따라 시각적으로 구분되어 인식가능한 영역을 이미지를 구성하는 일부로서 포함하는 이미지들에 색상을 라벨링하고, 색상 라벨링을 적용한 이미지들로부터 획득되는 특징 패턴 성분들을 이용하여 영상 이미지에 있어서 물을 포함하는 상태를 기설정된 구분에 따라 판별하는 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치 및 방법을 제공하는 데 있다. An object of the present invention is to provide a color to images that include visually distinguishable and recognizable areas as part of an image, including water filled areas, wet areas, dry areas, uninterested areas, and the like. Apparatus for judging a water-containing area of an image image using color labeling to determine a state of containing water in a video image by using feature pattern components obtained from the images to which color labeling is applied and color classification; To provide a way.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the above-mentioned object, and other objects which are not mentioned will be clearly understood from the following description.
전술한 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 일면에 따른 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 방법은, 물이 찬 영역, 물에 젖은 영역, 마른 영역, 비관심 영역 등 물을 포함하는 상태에 따라 시각적으로 구분되어 인식가능한 영역을 이미지를 구성하는 일부로서 포함하는 복수개의 원본 이미지들에 있어서, 각각의 원본 이미지에 있어서 물을 포함하는 상태에 기초한 복수개의 기설정된 구분에 따라 영역을 구분하고 구분된 영역별로 대응되는 기설정된 색상으로 라벨링하여 영역별로 각기 다른 색상으로 라벨링된 복수개의 라벨링 이미지들을 생성하는 단계와, 적어도 하나의 색상으로 라벨링된 라벨링 이미지에 대해 복수개의 패턴화된 마스크들을 이용하여 영상특징을 분석하고, 패턴화된 마스크들 각각에 대응되는 기설정된 특징 항목에 따라 특징 패턴 성분들을 획득하며, 특징 항목 및 특징 패턴 성분들에 기초하여 특징맵을 작성하는 단계와, 물을 포함하는 상태의 식별이 요구되는 식별대상 이미지에 대해 패턴화된 마스크를 이용하여 영상특징을 분석하고, 특징 패턴 성분들을 추출한 후 특징맵과 비교함에 따른 비교값을 산출하는 단계와, 식별대상 이미지의 물을 포함하는 상태를 기설정된 구분과 비교값에 기초하여 판별하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, a method for determining a water-containing region state of an image image using color labeling includes water, such as a region filled with water, a region wet with water, a dry region, and an uninterested region. In a plurality of original images that include visually distinguishable and recognizable areas according to states as part of constituting an image, the areas are divided according to a plurality of predetermined divisions based on a state of containing water in each original image. And generating a plurality of labeling images labeled with different colors for each area by labeling the predetermined color corresponding to each divided area, and using a plurality of patterned masks for the labeling image labeled with at least one color. Image features, and preset features corresponding to each of the patterned masks. Acquiring the feature pattern components according to the item, creating a feature map based on the feature item and the feature pattern components, and using a patterned mask for the identification image for which identification of a state containing water is required Analyzing image features, extracting feature pattern components, calculating a comparison value according to comparison with a feature map, and determining a state including water of the image to be identified based on a predetermined division and a comparison value; do.
본 발명의 다른 면에 따른 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치는, 물을 포함하는 상태에 따라 시각적으로 구분되어 인식가능한 영역을 이미지를 구성하는 일부로서 포함하는 원본 이미지들에 있어서, 복수개의 원본 이미지들을 기설정된 구분에 따라 영역을 구분하고 구분된 영역에 대응되는 기설정된 색상으로 라벨링함에 따른 복수개의 라벨링 이미지들을 제공하는 라벨링 이미지 제공부와, 물을 포함하는 상태의 식별이 요구되는 식별대상 이미지를 사용자 또는 외부로부터 입력을 받는 식별대상 이미지 제공부와, 적어도 하나의 색상으로 라벨링된 라벨링 이미지 또는 식별대상 이미지에 대해 복수개의 패턴화된 마스크들을 이용하여 영상특징을 분석하고, 패턴화된 마스크들 각각에 대응되는 특징 항목에 따라 특징 패턴 성분들을 획득하는 특징 패턴 성분 획득부와, 특징 패턴 성분 획득부에서 이용된 패턴화된 마스크들과, 패턴화된 마스크들을 이용하여 획득된 특징 패턴 성분들에 기초하여 특징맵을 작성하는 특징맵 작성부와, 식별대상 이미지에 대한 특징 패턴 성분들과 특징맵 작성부에서 작성된 특징맵을 비교하여 비교값을 산출하는 비교값 산출부를 포함한다.According to another aspect of the present invention, an apparatus for determining a water-containing region state of an image image using color labeling includes: in the original images including a visually distinguishable and recognizable region as part of an image according to a state including water. A labeling image providing unit which provides a plurality of labeling images by dividing a plurality of original images according to a predetermined division and labeling the plurality of original images with a predetermined color corresponding to the divided region, and identification of a state including water Analyze the image feature using an identification image providing unit for receiving an input of the identification image to be received from the user or the outside, and a plurality of patterned masks for the labeling image or the identification image labeled with at least one color, and the pattern According to a feature item corresponding to each of the masked masks A feature map that generates a feature map based on a feature pattern component acquirer for obtaining pattern components, patterned masks used in the feature pattern component acquirer, and feature pattern components obtained using the patterned masks. And a comparison value calculator for comparing the feature pattern components of the identification target image with the feature map created by the feature map generator to calculate a comparison value.
본 발명에 따르면, 영상 이미지에 있어서 물이 찬 영역, 물에 젖은 영역, 마른 영역, 비관심 영역 등 물을 포함하는 상태를, 라벨링 된 이미지들로부터 추출되는 특징 패턴 성분들과 특징맵에 기초하여 기설정된 구분에 따라 쉽게 판별할 수 있다는 이점이 있다. According to the present invention, a state of containing water, such as a region filled with water, a region wet with water, a dry region, an uninterested region, and the like in a video image based on feature pattern components and feature maps extracted from labeled images. There is an advantage that it can be easily determined according to the predetermined division.
또한, 본 발명에 따르면, 라벨링 된 이미지들을 학습하여 보다 이미지에 있어서 물을 포함하는 상태를 판별하는데 있어서 보다 정확성을 높일 수 있다는 이점이 있다.In addition, according to the present invention, there is an advantage that it is possible to increase the accuracy in learning the labeled images to determine the state containing water in the image more.
또한, 본 발명에 따르면, 영상의 픽셀 단위로 콘볼루션 연산 등을 수행하므로 영상 이미지에 있어서 물을 포함하는 상태를 구분하는데 있어서 확률적인 출력값을 산출할 수 있다는 이점이 있다. Further, according to the present invention, since a convolution operation is performed on a pixel basis of an image, a probabilistic output value can be calculated in distinguishing a state including water in an image image.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 하천을 촬상한 원본 이미지를 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 라벨링 이미지를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 패턴화된 마스크를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 식별대상 이미지를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 식별대상 이미지에서 물을 포함하는 영역으로 판별된 영역을 나타내는 예시도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 식별 대상 이미지에서 물을 포함하는 영역을 오버랩하여 표시한 것을 나타내는 도면이다.1 is a block diagram illustrating an apparatus for determining a water-containing region state of an image image using color labeling according to an exemplary embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method of determining a water-containing region state of an image image using color labeling according to another exemplary embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram for explaining an original image of a river.
4 is an exemplary view for explaining a labeling image according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram for describing a patterned mask according to an embodiment of the present invention.
6 is an exemplary view for explaining an image to be identified according to an embodiment of the present invention.
7 is an exemplary view illustrating a region determined as an area including water in an image to be identified according to an embodiment of the present invention.
8 is a diagram illustrating overlapping and displaying a region including water in an image to be identified according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various forms, only the embodiments are to make the disclosure of the present invention complete, and those skilled in the art to which the present invention pertains It is provided to fully inform the person of the scope of the invention. Meanwhile, the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
이하, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치 및 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 방법을 설명한다.Hereinafter, an apparatus for determining a water containing area state of an image image using color labeling and a method for determining a water containing area state of an image image using color labeling will be described with reference to FIGS. 1 and 2.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치를 나타내는 도면이고, 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 방법을 나타내는 순서도이다.1 is a view showing an apparatus for determining a water containing area of an image image using color labeling according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a water containing area of an image image using color labeling according to another embodiment of the present invention. It is a flowchart showing a state determination method.
본 발명의 일 실시예에 따른 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치(10)는, 라벨링 이미지 제공부(100)와, 식별대상 이미지 제공부(200)와, 패턴 마스크 생성부(300)와, 특징 항목 설정부(400)와, 특징 패턴 성분 획득부(500)와, 특징맵 작성부(600)와, 학습률 설정부(700)와, 비교값 산출부(800)와, 판별부(900)를 포함한다. The
본 발명의 실시예에 따른 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치 및 방법에서는, 먼저, 물이 찬 영역, 물에 젖은 영역, 마른 영역, 비관심 영역 등 물을 포함하는 상태에 따라 시각적으로 구분되어 인식가능한 영역을 이미지를 구성하는 일부로서 포함하는 복수개의 원본 이미지들에 있어서, 각각의 원본 이미지에 있어서 물을 포함하는 상태에 기초한 복수개의 기설정된 구분에 따라 영역을 구분하고 구분된 영역에 대응되는 기설정된 색상으로 라벨링하여 영역별로 각기 다른 색상으로 라벨링된 복수개의 라벨링 이미지들을 생성한다(S100).In the apparatus and method for judging the water-containing area of an image image using color labeling according to an embodiment of the present invention, first, according to a state including water, such as a region filled with water, a region wet with water, a dry region, an uninterested region, etc. In a plurality of original images that include visually distinguishable and recognizable areas as part of an image, the regions are divided and divided according to a plurality of predetermined divisions based on a state of containing water in each original image. In operation S100, a plurality of labeling images labeled with different colors are generated by labeling a predetermined color corresponding to an area.
이하, 하천을 촬상한 원본 이미지에 대한 예시인 도 3과 도 3의 원본 이미지에 대응되는 라벨링 이미지의 예시인 도 4를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 라벨링 이미지를 설명하도록 한다.Hereinafter, a labeling image according to an exemplary embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 3 and 4, which are examples of a labeling image corresponding to the original image of FIG. 3.
도 3에 있어서, 원본 이미지는 하천을 촬상한 이미지이므로 물이 찬 영역, 물에 젖은 영역, 마른 영역, 비관심 영역 등 물을 포함하는 상태에 따라 시각적으로 구분되어 인식가능한 영역을 이미지를 구성하는 일부로서 포함하게 되며, 물이 흐르는 하천에 해당하는 물이 찬 영역을 901, 하천과 지면과의 경계 부분과 그에 인접하여 하천의 수위 변동에 따라 형성되는 물에 젖은 영역을 903, 901 또는 903로 구분되지 않은 마른 영역을 905로 하여 구분지을 수 있다. In FIG. 3, since the original image is an image of a river, the image is divided into visually distinguishable and recognizable areas according to a state including water, such as a region filled with water, a region wet with water, a dry region, and an uninterested region. It is included as a part, and includes a region filled with water corresponding to a stream in which the water flows, 901, and a region wetted by a water level fluctuation adjacent to the boundary between the stream and the ground to 903, 901, or 903. Dry areas that are not separated can be divided to 905.
이 때, 도 4와 같이 기설정된 구분인 물이 찬 영역, 물에 젖은 영역, 마른 영역, 비관심 영역에 대응되는 기설정된 색상으로 각각의 구분된 영역을 라벨링할 수 있다. 예를 들어서, 물이 찬 영역인 901 영역은 파란색 색상으로 기설정된 투명도를 가지도록 오버레이하여 라벨링하고, 물에 젖은 영역인 903 영역은 초록색 색상으로 기설정된 투명도를 가지도록 오버레이하여 라벨링하며, 나머지 영역인 905 영역은 빨간색 색상으로 기설정된 투명도를 가지도록 오버레이하여 라벨링하거나 라벨링 하지 않도록 하여 원본 이미지에 대한 라벨링을 하는 것일 수 있다.In this case, as shown in FIG. 4, each divided area may be labeled with a predetermined color corresponding to a region filled with water, a region wet with water, a dry region, and an uninterested region. For example,
여기서, 기설정된 색상은 RGB 색상 모델 등에 따른 색상 중에서 선택된 색상일 수 있다. 도 4에 있어서는 설명의 편의를 위해 색상 대신 색상별로 다른 식별표지들(예를 들어, x,+,-)을 사용하여 물이 찬 영역, 물에 젖은 영역, 마른 영역, 비관심 영역을 각각 구분하여 표시하였다.Here, the predetermined color may be a color selected from among colors according to the RGB color model. In FIG. 4, for convenience of description, different identification marks (for example, x, +,-) for each color are used instead of the color to distinguish the area filled with water, the area wetted with water, the dry area, and the uninterested area. It was shown.
원본 이미지에 있어서 물을 포함하는 상태에 따라 영역을 구분하여 색상을 이용하여 라벨링을 하게 되면 물을 포함하는 상태에 따른 영역의 구분과 영역간 경계가 명확해지는 이점이 있게 된다. 또한, 색상을 이용하여 라벨링을 하는 경우 원본 이미지를 이루는 픽셀 정보에 있어서 색상 정보가 달라지는 것 이외에 다른 영상 특성 성분(예를 들어, 선 성분, 패턴 성분 등)에 대한 정보는 달라지지 않아 라벨링 처리 후에도 원본 이미지에 대한 영상 특성 분석을 하는 것과 유사한 효과를 얻을 수 있다는 이점이 있다.If the original image is labeled using color by dividing the area according to the state of containing water, there is an advantage that the division of the area according to the state of containing water and the boundary between the areas become clear. In addition, when labeling using color, in addition to the color information in the pixel information constituting the original image, information on other image characteristic components (for example, a line component, a pattern component, etc.) does not change, and thus even after the labeling process. The advantage is that the effect is similar to that of analyzing the image characteristic of the original image.
복수개의 라벨링 이미지들은 하나의 원본 이미지 또는 복수개의 원본 이미지들로부터 생성될 수 있으며, 물을 포함하는 상태에 따른 영역별 또는 색상별로 구분된 복수개의 라벨링 이미지들을 생성하는 것 일 수 있다.The plurality of labeling images may be generated from one original image or a plurality of original images, and may be to generate a plurality of labeling images classified by area or color according to a state including water.
예를 들어서, 하천을 촬상한 복수개의 각기 다른 원본 이미지들에 있어서 물에 젖은 영역만을 초록색으로 라벨링한 복수개의 라벨링 이미지들이 생성될 수 있으며, 하천을 촬상한 하나의 원본 이미지로부터 물이 찬 영역을 파란색, 물에 젖은 영역을 초록색, 마른 영역을 빨간색으로 라벨링함에 따른 복수개의 라벨링 이미지들이 생성될 수 있다.For example, in a plurality of different original images photographing a stream, a plurality of labeling images may be generated in which only a wet area is labeled in green, and a water-filled region may be generated from a single original image of a stream. A plurality of labeling images may be generated by labeling a blue, water-wet area in green, and a dry area in red.
한편, 복수개의 라벨링 이미지들은 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치(10)에서 생성되는 것이거나 외부로부터 제공되는 것일 수 있다.On the other hand, the plurality of labeling images may be generated in the water-containing region
라벨링 이미지 제공부(100)는 복수개의 원본 이미지들을 입력받아 기설정된 구분에 따라 영역을 구분하고 구분된 영역에 대응되는 기설정된 색상으로 라벨링하여 영역별로 각기 다른 색상으로 라벨링된 복수개의 라벨링 이미지들을 생성하는 것일 수 있다.The labeling
또한, 라벨링 이미지 제공부(100)는 라벨링된 복수개의 라벨링 이미지들을 사용자로부터 입력을 받거나 또는 외부로부터 제공 받아 데이터베이스 형태로 저장하는 것일 수 있다.In addition, the labeling
식별대상 이미지 제공부(200)는 물을 포함하는 상태의 식별이 요구되는 식별대상 이미지를 사용자 또는 외부로부터 입력을 받아 특징 패턴 성분 획득부(500)에 제공한다.The identification object
여기서, 식별 대상 이미지는 영상 프레임을 구성하는 복수개의 이미지 중 어느 하나로서의 이미지일 수 있다. Here, the identification target image may be an image as any one of a plurality of images constituting an image frame.
식별대상 이미지 제공부(200)는 복수개의 식별대상 이미지들을 저장 및 관리 하여, 시간의 흐름에 따르거나, 순차적 또는 비순차적으로 특징 패턴 성분 획득부(500) 또는 특징맵 작성부(600)로 식별대상 이미지들을 제공하는 것일 수 있다.The identification target
패턴 마스크 생성부(300)는 기설정된 사이즈의 마스크를 생성하고, 마스크를 구성하는 각각의 픽셀에 대해 이진화된 값을 부여하여 패턴을 형성하도록 하여 패턴화된 마스크를 생성한다. The
도 5는 5 X 5 (Fixel X Fixel)사이즈의 "Z" 패턴이 형성된 패턴화된 마스크를 나타내는 예시이며, 각각의 픽셀은 이진화된 값으로서 '1' 또는 '0'의 값이 부여될 수 있다. 5 illustrates an example of a patterned mask in which a “Z” pattern having a size of 5 × 5 (Fixel X Fixel) is formed, and each pixel may be given a value of '1' or '0' as a binary value. .
패턴 마스크 생성부(300)는 각기 다른 패턴을 가지는 복수개의 패턴 마스크들을 생성하는 것일 수 있다.The
특징 항목 설정부(400)는 사용자의 입력에 따라 패턴화된 마스크들 각각에 대응되는 패턴의 형상에 따른 특징 항목을 설정한다.The feature
여기서, 특징 항목은 패턴의 형상을 기호화한 문양, 글자, 숫자 등을 내용으로 하는 항목일 수 있으며, 선, 도형, 곡선 등 기하학적인 요소를 내용으로 하는 항목일 수 있다. 또한, 특징 항목은 영상 분석에 따른 특징을 내용으로 하는 항목일 수 있다. Here, the feature item may be an item having a pattern, a letter, a number, etc., which symbolizes the shape of a pattern, and may be an item having a geometric element such as a line, a figure, a curve, or the like. In addition, the feature item may be an item having a feature according to image analysis.
특징 패턴 성분 획득부(500)는 적어도 하나의 색상으로 라벨링된 라벨링 이미지 또는 식별대상 이미지에 대해 복수개의 패턴화된 마스크들을 이용하여 영상특징을 분석하고, 패턴화된 마스크들 각각에 대응되는 기설정된 특징 항목 또는 특징 항목 설정부(400)의 설정에 따른 특징 항목에 따라 특징 패턴 성분들을 획득한다(S200, S400).The feature
한편, 특징 패턴 성분 획득부(500)는 라벨링 이미지를 구성하는 각각의 픽셀값들과 패턴화된 마스크들 중 적어도 하나의 패턴화된 마스크를 구성하는 픽셀값들을 콘볼루션 연산한 결과값에 따라 특징 패턴 성분들을 획득하는 것일 수 있다. Meanwhile, the feature
특징맵 작성부(600)는 특징 항목 설정부(400)의 특징 항목과, 특징 패턴 성분 획득부(500)에서 이용된 패턴화된 마스크들과 패턴화된 마스크들을 이용하여 획득된 특징 패턴 성분들에 기초하여 특징맵을 작성한다(S300).The
특징맵 작성부(600)는 복수개의 라벨링 이미지들에 대해 복수개의 패턴화된 마스크들을 이용하여 특징 패턴 성분들을 획득하고 특징 항목별로 정리하여 특징맵을 작성하는 것일 수 있다. The
한편, 특징맵 작성시 이용되는 복수개의 라벨링 이미지들은 물을 포함하는 상태에 따라 영역을 구분하여 라벨링 색상이 부여된 것이므로, 특징맵 작성부(600)는 같은 색상으로 라벨링된 라벨링 이미지들로부터 획득된 특징 패턴 성분들을 이용하여 색상별 또는 영역 구분별로 특징맵을 각각 작성하는 것일 수 있다. On the other hand, since the plurality of labeling images used when the feature map is created are labeled by dividing the area according to the state of containing water, the
이 때, 특징 패턴 성분 획득부(500)는 적어도 하나의 색상으로 라벨링된 제1 라벨링 이미지과 제1 라벨링 이미지의 라벨링에 이용된 색상과 동일한 색상으로 라벨링된 제1 라벨링 이미지와는 다른 제2 라벨링 이미지에 대해 패턴화된 마스크들을 이용하여 영상특징을 분석하고, 패턴화된 마스크들 각각에 대응되는 기설정된 특징 항목에 따라 특징 패턴 성분들을 획득하는 것일 수 있다. In this case, the feature
특징맵 작성부(600)는 특징 항목에 따른 특징 패턴 성분들의 획득 과정을 복수개의 라벨링 이미지들을 이용하여 반복 수행하고 기설정된 학습 모델을 이용하여 기작성된 특징맵을 수정 및 변경하는 것일 수 있다. The
특징맵 작성부(600)는 제1 라벨링 이미지를 구성하는 각각의 픽셀값들과 패턴화된 마스크들 중 적어도 하나의 패턴화된 마스크를 구성하는 픽셀값들을 콘볼루션 연산한 결과값인 제1값과, 제2 라벨링 이미지로부터 획득된 특징 패턴 성분들과턴화된 마스크를 구성하는 픽셀값들을 콘볼루션 연산한 결과값에 기설정된 학습률을 곱한 제2값에 기초하여 라벨링 색상별로 특징맵을 작성하는 것일 수 있다.The
학습률 설정부(700)는 사용자의 입력에 따라 학습률을 설정하며, 특징맵 작성부(600)는 학습률 설정부(700)에서 설정된 학습률을 반영하여 특징맵을 작성하는 것일 수 있다.The learning
특징맵 작성시 학습률을 반영하면, 초기에 획득되는 특징 패턴 성분들로 효율적으로 특징맵을 작성하면서도 이후 획득되는 특징 패턴 성분들을 가중치를 반영하여 기존에 작성된 특징맵을 업데이트 할 수 있다는 이점이 있고, 특징 항목과 특징 패턴 성분들이 누적됨에 따라 학습을 반복하고 반복된 학습에 따른 특징맵을 작성할 수 있어 정확도를 높여갈 수 있다는 이점이 있다.Reflecting the learning rate when creating the feature map, the feature map components can be efficiently created using the feature pattern components obtained initially, while the feature map components can be updated to reflect the weights of the feature pattern components obtained later. As feature items and feature pattern components accumulate, it is possible to repeat the learning and create a feature map according to the repeated learning, thereby increasing the accuracy.
비교값 산출부(800)는 물을 포함하는 상태의 식별이 요구되는 식별대상 이미지에 대한 특징 패턴 성분들과 특징맵 작성부(600)에서 작성된 특징맵을 비교하여 비교값을 산출한다(S500).The
비교값 산출부(800)는 식별대상 이미지에 대한 특징 패턴 성분들과 특징맵과의 기설정된 범위내에서 일치되는 픽셀들의 비율값을 산출하는 것일 수 있다.The
한편, 비교값 산출부(800)는 식별대상 이미지에 대한 특징 패턴 성분들과 특징맵에 포함되는 특징 항목, 특징 패턴 성분들 각각의 개수, 내용 등의 일치 정도에 따른 비교값을 산출하는 것일 수 있다.Meanwhile, the comparison
판별부(900)는 식별대상 이미지의 물을 포함하는 상태를 기설정된 구분과 비교값에 기초하여 판별한다(S600). 예를 들어, 비교값 산출부(800)는 식별대상 이미지의 물을 포함하는 상태를 물이 찬 영역 30%, 물에 젖은 영역 45%, 마른 영역 25% 등으로 판별하는 것일 수 있다. 한편, 각각의 구분 영역에 중복 영역이 존재하는 경우 구분 영역에 대한 비교값의 합은 100 또는 100%를 초과하는 값이 나타날 수 있다.The
본 발명의 실시예에 따르면, 판별부(900)에서 판별한 결과에 따라 도 6과 같이 예시된 식별대상 이미지에 있어서 물을 포함하는 영역을 도 7과 같이 표시할 수 있으며, 도 8에 도시된 바와 같이 식별대상 이미지에서 물을 포함하는 영역을 오버랩하여 표시할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the region including water in the identification target image illustrated in FIG. 6 according to the result determined by the
본 발명의 일 실시예에 따른 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치(10)는 식별대상 이미지, 물이 찬 영역, 물에 젖은 영역, 마른 영역, 비관심 영역, 판별부(900)의 비교값 등을 표시하기 위한 표시수단(미도시)을 포함할 수 있다. The
본 발명의 실시예에 따른 복수개의 라벨링 이미지들은 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치 및 방법에 따르면 물을 포함하는 상태에 따른 영역별로 각기 다른 색상으로 라벨링된 복수개의 라벨링 이미지들을 이용하여 물을 포함하는 상태에 따른 영상 특성 성분들을 패턴화된 마스크를 이용하여 추출하고, 각기 다른 패턴화된 마스크들을 이용하여 추출된 영상 특성 성분들에 기초하여 특징맵을 작성하는 것을 특징으로 한다. 또한, 영상 특성 성분들을 추출하기 위한 패턴화된 마스크들을 숫자가 많아지고 영상 특성 성분들을 추출하는 시도를 반복할 수록 특징맵을 이용한 물 포함 영역 상태 판별의 정확도는 증가될 수 있다.According to an apparatus and method for determining a water containing area state of an image image using color labeling, a plurality of labeling images according to an exemplary embodiment of the present invention use a plurality of labeling images that are labeled in different colors for each area according to a water containing state. The image characteristic components according to the water-containing state are extracted using a patterned mask, and a feature map is created based on the image characteristic components extracted using different patterned masks. In addition, as the number of patterned masks for extracting the image characteristic components increases, and the attempt to extract the image characteristic components is repeated, the accuracy of the water inclusion region state determination using the feature map may increase.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 복수개의 라벨링 이미지들은 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치 및 방법에 따르면 복수개의 라벨링 이미지를 이용하여 작성하는 특징맵과 식별대상 이미지로부터 추출되는 특징 패턴 성분들을 비교하여 식별대상 이미지의 물을 포함하는 상태를 판별하므로, 식별대상 이미지에 있어서 물을 포함하는 상태를 기설정된 구분에 따라 정량적, 정성적으로 쉽게 판별할 수 있다는 이점이 있다.According to an apparatus and method for determining a water-containing area state of an image image using color labeling, a plurality of labeling images according to an exemplary embodiment of the present invention are extracted from a feature map and a target image generated using the plurality of labeling images. Since the state of containing water of the image to be identified is determined by comparing the pattern components, the state of containing water in the image to be identified may be easily quantitatively and qualitatively determined according to a predetermined classification.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Those skilled in the art will appreciate that the present invention can be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive. The scope of the invention is indicated by the following claims rather than the above description, and it should be construed that all changes or modifications derived from the claims and their equivalents are included in the scope of the invention.
10 : 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치,
100: 라벨링 이미지 제공부,
200: 식별대상 이미지 제공부,
300: 패턴 마스크 생성부,
400: 특징 항목 설정부,
500: 특징 패턴 성분 획득부,
600: 특징맵 작성부,
700: 학습률 설정부,
800: 비교값 산출부,
900: 판별부.10: apparatus for judging the water containing area of an image image using color labeling,
100: labeling image providing unit,
200: identification target image providing unit,
300: pattern mask generation unit,
400: feature item setting unit,
500: feature pattern component acquisition unit,
600: feature map creation unit,
700: learning rate setting unit,
800: comparison value calculation unit,
900: Determination unit.
Claims (12)
적어도 하나의 색상으로 라벨링된 라벨링 이미지에 대해 복수개의 패턴화된 마스크들을 이용하여 영상특징을 분석하고, 상기 패턴화된 마스크들 각각에 대응되는 기설정된 특징 항목에 따라 특징 패턴 성분들을 획득하며, 상기 특징 항목 및 상기 특징 패턴 성분들에 기초하여 특징맵을 작성하는 단계;
물을 포함하는 상태의 식별이 요구되는 식별대상 이미지에 대해 패턴화된 마스크를 이용하여 영상특징을 분석하고, 특징 패턴 성분들을 추출한 후 상기 특징맵과 비교함에 따른 비교값을 산출하는 단계; 및
상기 식별대상 이미지의 물을 포함하는 상태를 상기 기설정된 구분과 상기 비교값에 기초하여 판별하는 단계;
를 포함하는 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 방법.In a plurality of original images that include visually distinguishable and recognizable areas according to a state of containing water as part of constituting an image, a plurality of preset divisions based on a state of containing water in each original image are included. Generating a plurality of labeling images labeled with different colors for each region by dividing the regions and labeling the regions with a predetermined color corresponding to the separated regions;
Analyze image features using a plurality of patterned masks on at least one color-labeled labeling image, obtain feature pattern components according to predetermined feature items corresponding to each of the patterned masks, and Creating a feature map based on a feature item and the feature pattern components;
Analyzing an image feature using a patterned mask on an image to be identified that requires identification of a state including water, extracting feature pattern components, and calculating a comparison value according to comparison with the feature map; And
Determining a state including water of the identification target image based on the predetermined division and the comparison value;
Method for determining the water containing area of the image image using color labeling comprising a.
상기 특징맵을 작성하는 단계는,
적어도 하나의 색상으로 라벨링된 제1 라벨링 이미지과 상기 제1 라벨링 이미지의 라벨링에 이용된 색상과 동일한 색상으로 라벨링된 상기 제1 라벨링 이미지와는 다른 제2 라벨링 이미지에 대해 상기 패턴화된 마스크들을 이용하여 영상특징을 분석하고, 상기 패턴화된 마스크들 각각에 대응되는 기설정된 특징 항목에 따라 특징 패턴 성분들을 획득하는 것
인 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 방법.The method of claim 1,
Creating the feature map,
Using the patterned masks for a first labeling image labeled with at least one color and a second labeling image that is different from the first labeling image labeled with the same color used to label the first labeling image. Analyzing image features and acquiring feature pattern components according to predetermined feature items corresponding to each of the patterned masks
A method for judging the water containing area of an image image using phosphor color labeling.
상기 특징맵을 작성하는 단계는,
상기 제1 라벨링 이미지를 구성하는 각각의 픽셀값들과 상기 패턴화된 마스크들 중 적어도 하나의 패턴화된 마스크를 구성하는 픽셀값들을 콘볼루션 연산한 결과값에 따라 상기 특징 패턴 성분들이 획득되는 것
인 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 방법.The method of claim 2,
Creating the feature map,
Acquiring the feature pattern components according to a convolution operation of respective pixel values constituting the first labeling image and pixel values constituting at least one patterned mask among the patterned masks;
A method for judging the water containing area of an image image using phosphor color labeling.
상기 특징맵을 작성하는 단계는,
상기 제1 라벨링 이미지 및 상기 제2 라벨링 이미지로부터 획득된 특징 패턴 성분들에 있어서 기설정된 학습률을 반영하여 라벨링 색상별로 특징맵을 작성하는 단계인 것
인 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 방법.The method of claim 2,
Creating the feature map,
Creating a feature map for each labeling color by reflecting a predetermined learning rate in the feature pattern components obtained from the first labeling image and the second labeling image;
A method for judging the water containing area of an image image using phosphor color labeling.
상기 특징맵을 작성하는 단계는
상기 제1 라벨링 이미지를 구성하는 각각의 픽셀값들과 상기 패턴화된 마스크들 중 적어도 하나의 패턴화된 마스크를 구성하는 픽셀값들을 콘볼루션 연산한 결과값인 제1값과, 제2 라벨링 이미지로부터 획득된 특징 패턴 성분들과 상기 패턴화된 마스크를 구성하는 픽셀값들을 콘볼루션 연산한 결과값에 상기 기설정된 학습률을 곱한 제2값에 기초하여 라벨링 색상별로 특징맵을 작성하는 단계인 것
인 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 방법.The method of claim 2,
The step of creating the feature map
A first value that is a result of a convolution operation of respective pixel values constituting the first labeling image and pixel values constituting at least one patterned mask among the patterned masks, and a second labeling image Creating a feature map for each labeling color based on a second value obtained by multiplying the predetermined learning rate by a convolution operation of the feature pattern components obtained from the pixel values constituting the patterned mask.
A method for judging the water containing area of an image image using phosphor color labeling.
상기 산출하는 단계는,
상기 식별대상 이미지에 대한 특징 패턴 성분들과 상기 특징맵과의 기설정된 범위내에서 일치되는 픽셀들의 비율값을 산출하는 단계인 것
인 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 방법.The method of claim 2,
The calculating step,
Calculating a ratio value of pixels matched within a predetermined range between the feature pattern components and the feature map for the identification image;
A method for judging the water containing area of an image image using phosphor color labeling.
물을 포함하는 상태의 식별이 요구되는 식별대상 이미지를 사용자 또는 외부로부터 입력을 받는 식별대상 이미지 제공부;
적어도 하나의 색상으로 라벨링된 라벨링 이미지 또는 상기 식별대상 이미지에 대해 복수개의 패턴화된 마스크들을 이용하여 영상특징을 분석하고, 상기 패턴화된 마스크들 각각에 대응되는 특징 항목에 따라 특징 패턴 성분들을 획득하는 특징 패턴 성분 획득부;
상기 특징 패턴 성분 획득부에서 이용된 패턴화된 마스크들과, 상기 패턴화된 마스크들을 이용하여 획득된 특징 패턴 성분들에 기초하여 특징맵을 작성하는 특징맵 작성부; 및
상기 식별대상 이미지에 대한 특징 패턴 성분들과 상기 특징맵 작성부에서 작성된 특징맵을 비교하여 비교값을 산출하는 비교값 산출부;
를 포함하는 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치.In original images including a visually divided and recognizable area according to a state of containing water as part of an image, a plurality of original images are divided into areas according to a predetermined division and corresponding to the divided areas. A labeling image providing unit providing a plurality of labeling images according to labeling with a set color;
An identification object image providing unit which receives input from the user or an external identification object image requiring identification of a state including water;
Analyze an image feature using a plurality of patterned masks for a labeling image or the image to be labeled with at least one color, and obtain feature pattern components according to a feature item corresponding to each of the patterned masks A feature pattern component obtaining unit;
A feature map generator to create a feature map based on patterned masks used in the feature pattern component acquirer and feature pattern components obtained using the patterned masks; And
A comparison value calculator for comparing a feature pattern component of the identification target image with a feature map created by the feature map generator to calculate a comparison value;
Apparatus for determining the state of the water containing region of the video image using color labeling comprising a.
기설정된 사이즈의 마스크를 생성하고, 마스크를 구성하는 각각의 픽셀에 대해 이진화된 값을 부여하여 패턴을 형성하도록 하여 패턴화된 마스크를 생성하는 패턴 마스크 생성부;
를 더 포함하는 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치.The method of claim 7, wherein
A pattern mask generation unit generating a patterned mask by generating a mask having a predetermined size and giving a binarized value to each pixel constituting the mask to form a pattern;
Apparatus for determining the water containing area of the video image using color labeling further comprising.
사용자의 입력에 따라 패턴화된 마스크들 각각에 대응되는 패턴의 형상에 따른 특징 항목을 설정하는 특징 항목 설정부;
를 더 포함하는 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치.The method of claim 7, wherein
A feature item setting unit configured to set a feature item according to a shape of a pattern corresponding to each of the masks patterned according to a user input;
Apparatus for determining the water containing area of the video image using color labeling further comprising.
상기 라벨링 이미지를 구성하는 각각의 픽셀값들과 상기 패턴화된 마스크들 중 적어도 하나의 패턴화된 마스크를 구성하는 픽셀값들을 콘볼루션 연산한 결과값에 따라 특징 패턴 성분들을 획득하는 것
인 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치.The method of claim 7, wherein the feature pattern component acquisition unit,
Acquiring feature pattern components according to a result of a convolution operation on respective pixel values constituting the labeling image and pixel values constituting at least one patterned mask of the patterned masks;
An apparatus for judging the water containing area of a video image using phosphor color labeling.
어느 하나의 색상으로 라벨링된 제1 라벨링 이미지과 상기 제1 라벨링 이미지의 라벨링에 이용된 색상과 동일한 색상으로 라벨링된 제1 라벨링 이미지와는 다른 제2 라벨링 이미지에 대해 상기 패턴화된 마스크들을 이용하여 영상특징을 분석하고, 상기 패턴화된 마스크들 각각에 대응되는 기설정된 특징 항목에 따라 특징 패턴 성분들을 획득하는 것
인 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치.The method of claim 7, wherein the feature pattern component acquisition unit,
Image using the patterned masks for a first labeling image labeled with any one color and a second labeling image different from the first labeling image labeled with the same color used for labeling the first labeling image. Analyzing features and acquiring feature pattern components according to predetermined feature items corresponding to each of the patterned masks
An apparatus for judging the water containing area of a video image using phosphor color labeling.
상기 제1 라벨링 이미지를 구성하는 각각의 픽셀값들과 상기 패턴화된 마스크들 중 적어도 하나의 패턴화된 마스크를 구성하는 픽셀값들을 콘볼루션 연산한 결과값인 제1값과, 상기 제2 라벨링 이미지로부터 획득된 특징 패턴 성분들과 상기 패턴화된 마스크를 구성하는 픽셀값들을 콘볼루션 연산한 결과값에 기설정된 학습률을 곱한 제2값에 기초하여 특징맵을 작성하는 것
인 색상 라벨링을 이용한 영상 이미지의 물 포함 영역 상태 판별 장치.The method of claim 11, wherein the feature map creation unit,
A first value that is a result of a convolution operation of respective pixel values constituting the first labeling image and pixel values constituting at least one patterned mask of the patterned masks, and the second labeling Creating a feature map based on a second value obtained by multiplying a predetermined learning rate by a convolution operation of feature pattern components obtained from an image and pixel values constituting the patterned mask;
An apparatus for judging the water containing area of a video image using phosphor color labeling.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200012373A (en) * | 2018-07-27 | 2020-02-05 | 박준혁 | Apparatus and method for calculating water lever based on image processing |
CN113744268A (en) * | 2021-11-04 | 2021-12-03 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | Crack detection method, electronic device and readable storage medium |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100731692B1 (en) | 2005-09-16 | 2007-06-22 | 하이테콤시스템(주) | processing method for calculation water level with image of level dictator |
JP2012238042A (en) * | 2011-05-09 | 2012-12-06 | Canon Inc | Image processing device, image processing method, and program |
JP2015032308A (en) | 2013-07-31 | 2015-02-16 | 富士通株式会社 | Convolutional-neural-network-based classifier and classifying method and training methods for the same |
KR20150093453A (en) * | 2014-02-07 | 2015-08-18 | 전북대학교산학협력단 | Method and apparatus for detection license plate |
KR20160093341A (en) * | 2015-01-29 | 2016-08-08 | 계명대학교 산학협력단 | Automatic river segmentation system and method using combination of satellite images and random forest classifiers |
KR101768521B1 (en) | 2016-05-02 | 2017-08-17 | 네이버 주식회사 | Method and system providing informational data of object included in image |
-
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100731692B1 (en) | 2005-09-16 | 2007-06-22 | 하이테콤시스템(주) | processing method for calculation water level with image of level dictator |
JP2012238042A (en) * | 2011-05-09 | 2012-12-06 | Canon Inc | Image processing device, image processing method, and program |
JP2015032308A (en) | 2013-07-31 | 2015-02-16 | 富士通株式会社 | Convolutional-neural-network-based classifier and classifying method and training methods for the same |
KR20150093453A (en) * | 2014-02-07 | 2015-08-18 | 전북대학교산학협력단 | Method and apparatus for detection license plate |
KR20160093341A (en) * | 2015-01-29 | 2016-08-08 | 계명대학교 산학협력단 | Automatic river segmentation system and method using combination of satellite images and random forest classifiers |
KR101768521B1 (en) | 2016-05-02 | 2017-08-17 | 네이버 주식회사 | Method and system providing informational data of object included in image |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200012373A (en) * | 2018-07-27 | 2020-02-05 | 박준혁 | Apparatus and method for calculating water lever based on image processing |
CN113744268A (en) * | 2021-11-04 | 2021-12-03 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | Crack detection method, electronic device and readable storage medium |
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