• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.6
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• pp.321-328
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• 2017

We have implemented a technique to correct the brightness, saturation, and contrast of an image according to the degree of light, and further compensate the backlight. Backlight compensation can be done automatically or manually. For manual backlight compensation, we have to select the region of interest (ROI). ROI can be selected by connecting the outline of the desired object. We make users select the region delicately with the new magnetic lasso tool. The previous lasso tool has a disadvantage that the start point and the end point must be connected. However, the proposed lasso tool has the advantage of selecting the region of interest without connecting the start point and the end point. We can automatically obtain various results of backlight compensation by adjusting the number of k-means clusters for texture extraction and the threshold value for binarization.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.4
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• pp.583-593
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• 2015

Today, caused by the growth of computer and communication technology, multimedia, especially image data are being used in different application divisions. JPEG2000 that is widely used these days provides a Region-of-Interest(ROI) technique. The extraction of ROI has to be rapidly executed and automatically extracted in a huge amount of image because of being seen preferentially to the users. For this purpose, this paper proposes a method about preferential processing and automatic extraction of ROI using the distribution of edge in the code block of JPEG2000. The steps are the extracting edges, automatical extracting of a practical ROI, grouping the ROI using the ROI blocks, generating the mask blocks and then quantization, ROI coding which is the preferential processing, and EBCOT. In this paper, to show usefulness of the method, we experiment its performance using other methods, and executes the quality evaluation with PSNR between the images not coding an ROI and coding it.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.643-645
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• 2003

위성사진에서 그림자 영역을 추출하고 그 화질을 개선하는 것은 이 분야에서 생길 수 있는 다양한 응용 때문에 관심있는 연구분야로 떠오르고 있다. 이 논문은 한국의 위성사진에서 흔히 볼 수 있는 아파트와 같은 건물이 있는 도시의 화상에서 그림자 영역을 자동 추출하는 방법을 제안하고 있다. 제안된 알고리듬은 공간영역에서 히스토그램의 특성을 이용하고 주파수영역에서 고속푸리에변환과 코릴레이션을 이용한다. 실험결과는 이 방법이 효과적임을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.1637-1640
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• 2004

관상동맥 폐색증 환자들에 대해서 시술되는 stent 삽입 시술이나 관상동맥 우회로 시술 중에는 X-ray 등의 조영 영상이 시술의 기준이 되고 있다. 따라서 조영 영상에서 혈관을 빠르게 인식하는 것은 정확하고 효과적인 시술의 필수 조건이다. 이러한 시술 중 빠르고 정확한 혈관 인식을 위하여 본 논문에서는 심혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 형태를 자동적으로 영상분할하기 위한 방법을 제안한다. 우선 조영 영상에서 혈관을 분명하게 인식하기 위해서는 잡음을 제거하기 위한 필터링이 필요한 데, Anisotropic diffusion을 이용한 필터링은 이미지 내 물체의 경계선을 보존하고, 영역 내의 잡음을 제거하는 데 효과적이다. 정확한 영상분할을 수행하기 위해서는 대부분의 경우 사용자가 영상 내에 관심 영역을 지정하는 인터렉션이 필요하지만 이는 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 따라서 이러한 번거로움을 최소화하고, 정확한 결과를 유도하기 위해서 자동 씨드 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 따라서 조영 영상에 필터링을 적용한 후 추출된 씨드 영역과 추출된 에지와 Adaptive region-growing을 복합적으로 사용하는 영상분할을 수행하게 되면 보다 효과적인 관상동맥 영상 분할의 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.11
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• pp.2121-2127
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• 2017

In this paper, we propose a computer vision based automatic defect detection method from ceramic image for non-destructive testing. From region of interest of the image, we apply brightness enhancing stretching algorithm first. One of the strength of our method is that it is designed to detect defects of images obtained from various thicknesses, that is, 8, 10, 11, 16, and 22 mm. In other cases we apply histogram based binarization algorithm. However, for 8 mm case, it may have false positive cases due to weak brightness contrast between defect and noise. Thus, we apply modified fuzzy binarization algorithm for 8 mm case. From the experiment, we verify that the proposed method shows stronger result than our previous study that used Blob labelling for all five thickness cases as expected.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.9
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• pp.2121-2128
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• 2015

In this paper presents a method of extracting reliable and regions of interest (ROI) in barcode for the purpose of factory automation. backgrounds are separated based on directional components and the characteristics of detected patterns. post-processing is performed on candidate images with analysis of problems caused by blur, rotation and areas of high similarity. In addition, the resizing factor is used to achieve faster calculations through image resizing. The input images contained multiple product or barcode for application to diverse automation environments; a high extraction success rate is accomplished despite the maximum shooting distance of 80 cm. Simulations involving images with various shooting distances gave an ROI detection rate of 100% and a post-processing success rate of 99.3%.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.12
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• pp.547-552
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• 2014

As social multimedia sites are getting popular such as Flickr and Facebook, the amount of image information has been increasing very fast. So there have been many studies for accurate social image retrieval. Some of them were web image classification using semantic relations of image tags and BoVW(Bag of Visual Words). In this paper, we propose a method to detect salient region in images using GBVS(Graph Based Visual Saliency) model which can eliminate less important region like a background. First, We construct BoVW based on SIFT algorithm from the database of the preliminary retrieved images with semantically related tags. Second, detect salient region in test images using GBVS model. The result of image classification showed higher accuracy than the previous research. Therefore we expect that our method can classify a variety of images more accurately.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.233-236
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• 2000

최근 수많은 인쇄된 문서들이 HTML과 같은 디지털 문서로 바뀌고 있으며 이를 자동으로 변환해 주는 문자인식 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 그림과 글자가 공존하는 문서에서 자동으로 문자영역을 추출해서 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 우선 입력문서는 유사한 칼라로 이루어진 영역들로 나누어진 뒤 휴리스틱 룰에 의해 문자후보 영역과 비 문자 영역으로 나누어진다. 그 다음 이들 문자후보영역들은 문자인식기를 이용하여 문자 혹은 문자의 일부분으로 인식된다. 제안된 방법으로 여러 문서들에 대하여 실험한 결과를 보이며 그 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.458-462
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• 2010

본 논문은 X-선 혈관조영영상에서 기울기 정보 및 최대 빈도수를 이용한 카테터 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 분할하고자 하는 카테터 관심영역을 설정하고, 영상의 대조대비를 높이기 위한 밝기값 스트레칭을 수행한다. 둘째, 카테터 후보 경계점을 추출하기 위하여 카테터 방향을 고려한 경계 강조 마스크를 영상에 적용한다. 셋째, 카테터 후보 경계점에서 기울기가 크고 최대 빈도수 직경을 갖는 카테터 경계점을 추출하고 이들을 선형 보간하여 최종 카테터 경계를 분할한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안 평가 및 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 중복 영역 비율과 평균 거리 차이를 측정한 정확성 평가를 수행하였고, 수행시간을 측정하였다. 실험결과 중복 영역 비율은 93.9%${\pm}$2.7%, 평균 거리 차이는 0.116-픽셀, 수행시간은 평균 0.011초로 측정되었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.299-302
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• 2023

입 모양 인식은 음성인식의 중요한 부분 중 하나로 이를 개선하기위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 연구에서는 주로 입술주변 영역을 관찰하고 인식하는데 초점을 두었으나, 본 논문은 음성인식 시스템에서 기존의 입술영역과 함께 입술, 턱, 뺨 등 다른 관심 영역을 고려하여 음성인식 시스템의 입모양 인식 성능을 비교하였다. 입 모양 인식의 관심 영역을 자동으로 검출하기 위해 객체 탐지 인공신경망을 사용하며, 이를 통해 다양한 관심영역을 실험하였다. 실험 결과 입술영역만 포함하는 ROI 에 대한 결과가 기존의 93.92%의 평균 인식률보다 높은 97.36%로 가장 높은 성능을 나타내었다.