본 논문에서는 확장되어가는 여가시간에 간단한 사진 한 장만으로 보다 쉽고 편하게 손금을 추출 하기 위해 고 해상도(5312×2988) 손바닥 사진을 이용하여 손금의 주요선을 추출하는 방법을 제안한 다. 제안된 방법은 소벨 마스크와 유사 모자이크 기법을 이용한다. 영상으로부터 손금을 추출하기 위 해서 먼저 RGB 색상 분포 영상을 밝기에 큰 영향을 받지 않는 YCbCr 컬러 영상으로 변환한다. YCbCr 컬러 영상에서 Y: 0~255, Cb: 77~255, Cr: 133~255에 해당되는 피부색 임계치를 사용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 히스토그램 스트레칭하고 소벨 마스크를 이용해 에지를 추 출한 후, 이진화를 하여 이진 영상을 얻는다. 원본 영상의 히스토그램 스트레칭한 영상에 대해 1/4, 1/9, 1/16, 1/25에 해당하는 크기로 영상을 압축한 후 동일한 방법으로 각각 에지를 추출 후 이진화를 한다. 그리고 1/4, 1/9, 1/16, 1/25로 축소된 이진 영상을 순차적으로, 원 영상의 이진 영상에 중첩시키 는 유사 모자이크 기법을 적용한다. 실험 결과 영상에서 잡음이 많이 제거되고 주요 손금 위주로 추 출되었음을 확인할 수 있다.
A method to extract main palm lines from high resolution palm images(5312×2988) is presented in this paper in order to extract palm lines more easily just by using only an image of a hand by using Sobel mask and a mosaic-like method. At first, RGB information is converted to YCbCr color model which is less sensitive to brightness change. The palm region is extracted by simple thresholding using widely known skin color information of Y: 0~255, Cb: 77~255, Cr: 133~255. After that, histogram stretching is applied to the palm region and edges extracted by using Sobel edge operator. Final binary image is acquired by thresholding the edge image using a threshold. 1/4, 1/9, 1/16 and 1/25 compressed images are acquired for the histogram stretched image of the original image. Applying the same edge extraction operator and thresholding, binary images are obtained for each compressed image. After then each compressed images are overlapped by applying a mosaic-like method to obtain final palm line image. Experimental result shows that the proposed method highlights major palm lines and suppresses unnecessary noises.
1. 서론 2. 손금 추출 3. 다른 방법과 비교 4. 결론 References
