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도로 이미지를 전처리(Pre-processing)하는 전처리 모듈; 및확률 밀도 함수(probability density function, PDF)를 바탕으로 상기 전처리 모듈에 의해 전처리된 도로 이미지에서 도로 영역과 비도로 영역을 분류하여 도로를 검출하는 분류 모듈을 포함하는 도로 검출 장치
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제 1 항에 있어서,상기 전처리 모듈은,상기 도로 이미지에서 수평 라인(horizontal line)을 추정하고, 상기 수평 라인의 상부 영역을 제거하여 제 1 전처리된 도로 이미지를 생성하는 제 1 전처리기를 포함하는 도로 검출 장치
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제 2 항에 있어서,상기 수평 라인의 상부 영역은,하늘 영역을 포함하는 도로 검출 장치
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제 2 항에 있어서,상기 제 1 전처리기는,정규화된 상호 연관성(normalized cross correlation, NCC)을 통해 상기 도로 이미지에서 수평 라인을 추정하는 도로 검출 장치
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제 4 항에 있어서,상기 제 1 전처리기는,상기 도로 이미지를 기 설정된 간격을 가지는 후보 수평 라인들로 구성하고, 상기 후보 수평 라인들 중 탑(top) 후보 수평 라인을 기준 수평 라인으로 설정하며, 상기 기준 수평 라인과 다른 후보 수평 라인 간의 유사성(similarity)을 분석하여 최종 수평 라인을 추정하는 도로 검출 장치
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제 2 항에 있어서,상기 전처리 모듈은,상기 제 1 전처리된 도로 이미지를 매핑하여 과포화(oversaturated) 영역 및 불포화(unsaturated) 영역 중 적어도 하나의 영역이 제거된 제 2 전처리된 도로 이미지를 생성하는 제 2 전처리기를 포함하는 도로 검출 장치
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제 6 항에 있어서,상기 제 2 전처리기는,톤 매핑(tone mapping)을 통해, HDR(high dynamic range) 도로 이미지를 매핑하여 과포화(oversaturated) 영역 및 불포화(unsaturated) 영역이 제거된 LDR(low dynamic range) 도로 이미지를 생성하는 도로 인식 장치
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제 6 항에 있어서,상기 전처리 모듈은,상기 제 2 전처리된 도로 이미지를 특징 공간(feature space)으로 변환하여 제 3 전처리된 도로 이미지를 생성하는 제 3 전처리기를 포함하는 도로 검출 장치
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제 8 항에 있어서,상기 제 3 전처리기는,상기 제 2 전처리된 도로 이미지를 조명 불변 특징 공간(illuminant-invariant feature space)으로 변환하여 그레이 스케일(grey scale)의 제 3 전처리된 도로 이미지를 생성하는 도로 검출 장치
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제 1 항에 있어서,상기 확률 밀도 함수는,상기 전처리된 도로 이미지의 픽셀 값(pixel value)이 밀도(density)를 가지는 확률 변수(random variable)로 정의되고,상기 밀도는 픽셀 개수로 정의되는 도로 검출 장치
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제 10 항에 있어서,상기 분류 모듈은,상기 전처리된 도로 이미지의 픽셀 값이 임계 범위에 속하면 도로 영역으로 분류하여 도로를 검출하는 도로 검출 장치
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제 11 항에 있어서,상기 분류 모듈은,상기 전처리된 도로 이미지의 픽셀 값 중 피크(peak) 픽셀 값과 픽셀 개수에 따른 픽셀 값 간격의 길이(length of interval)를 이용하여 상기 임계 범위의 최대값과 최소값을 산출하는 도로 검출 장치
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제 1 항에 있어서,상기 분류 모듈에 의해 검출된 도로를 후처리하여 최종 도로를 검출하는 후처리 모듈을 더 포함하는 도로 검출 장치
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도로 이미지를 전처리(Pre-processing)하는 단계; 및확률 밀도 함수(probability density function, PDF)를 바탕으로 상기 전처리된 도로 이미지에서 도로 영역과 비도로 영역을 분류하여 도로를 검출하는 단계를 포함하는 도로 검출 방법
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제 14 항에 있어서,상기 도로를 검출하는 단계 이후에,상기 검출된 도로를 후처리하여 최종 도로를 검출하는 단계를 더 포함하는 도로 검출 방법
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