• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.707-715
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• 2008

This paper proposes an algorithm for efficient compression gray-level images by entropy encoder. The issue of the proposed method is to replace original data of gray-level images with particular ranked data. For this, first, before encoding a stream of gray-level values in an image, the proposed method counts co-occurrence frequencies for neighboring pixel values. Then, it replaces each pay value with particularly ranked numbers based on the investigated co-occurrence frequencies. Finally, the ranked numbers are transmitted to an entropy encoder. The proposed method improves the performance of existing entropy coding by transforming original gray-level values into rank based images using statistical co-occurrence frequencies of gray-level images. The simulation results, using gray-level images with 8-bits, show that the proposed method can reduce bit rate by up to 37.85% compared to existing conventional entropy coders.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.107-108
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• 2008

본 논문에서는 8-bits의 그레이레벨 영상에서 그레이레벨(gray-level) 값들의 발생 빈도(frequency)에 따른 순위 변환(Ranking-Transformation)을 이용한 효율적인 무손실 압축을 제안한다. 제안한 기법은 서로 인접한 픽셀의 그레이레벨의 쌍에 대한 발생 빈도를 토대로 원 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 순위 값으로 변환시킨다. 이때 부가정보가 발생하지 않도록 입력영상의 픽셀들에 대하여 한 픽셀씩 순차적으로 지정한 순위로 재구성한다. 실험결과, 부가 정보 없이 입력 영상을 압축하게 되어 엔트로피 부호화기를 통한 디지털 영상들의 효율적인 압축 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.265-268
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• 2005

기존에 널리 사용되어 지고 있는 영상 이진화 기법은 영상에서의 그레이 레벨의 빈도수 히스토그램에 기반하여 임계값[2-7, 9-11]을 결정하여 왔다. 그리고 최근 히스토그램에 기반한 영상 이진화 기법의 단점을 보완하기 위해서 그레이 레벨 분포에 기반한 임계값 결정법[1]이 제시되었다. 본 논문에서는 그레이 레벨의 공간적 분포를 이용한 임계값 결정법을 제안함으로서 최근 제안된 그레이 레벨 분포에 기반한 임계값 결정법의 단점을 보완하고자 한다. 기존의 여러 가지 예제 영상을 통하여 제안된 임계71 결정법의 타당성을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.4
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• pp.466-471
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• 2007

Conventional thresholding methods including Otsu's thresholding method are based on the gray levels frequency histogram. But the gray levels frequency histogram is obtained by recomposing only frequency information from an input image, where frequency histogram dose not contain any other informations such as the distribution of gray levels and relation between gray levels. Therefore the methods using the gray levels frequency histogram occasionally present inappropriate threshold values because it cannot reflect informations of the given image sufficiently. In this paper, we define a correlation function of gray levels and propose a novel thresholding method using the gray levels frequency histogram and the spatial correlation information. The effectiveness of the proposed method will be shown through comparison with Otsu's thresholding method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.6
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• pp.649-654
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• 2003

Most of the conventional image thresholding methods are based on the histogram function of the gray values. In this paper, we present a simple but effective example showing that the histogram-based thresholding methods do not perform well. To overcome the difficulty, the authors propose a new gray level threshold selection method based on the distribution of gray levels in images. Finally, we provide simulation results showing the effectiveness of the proposed threshold selection method through several examples.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.203-206
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• 2006

본 논문에서는 그레이레벨 영상을 보다 적은 비트율로 압축하기 위한 효율적인 방법을 소개한다. 제안한 기법의 핵심은 서로 인접한 픽셀을 표현하는 그레이레벨의 쌍에 대한 발생 빈도를 토대로 원래 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 등급 값으로 변환시키는데 있다. 등급 값으로 변환된 영상을 데이터의 통계적인 특성이 강화되기 때문에 적은 비트율로 부호화를 할 수 있어 압축 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 비트 깊이가 8인 즉, 8비트의 그레이레벨 영상을 본 논문에서 제안한 기법을 통하여 변환시킨 영상을 기존의 LZW 부호화 및 산술 부호화에 적용시킨 결과, 기존의 부호화 방법보다 향상된 압축 효율을 가져 왔다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.8C
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• pp.1062-1068
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• 2004

In this paper, we introduce a new gray level comer detection method to recognize corner points accurately. The new corner detector divides the corner region into many homocentric circles according to the window size, and calculates the corner response and angle of corner area about each layer to get an accurate corner point. The new corner detector has a hierarchical structure so it can detect corner point more quickly than general gray level corner detector

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.248-253
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• 1998

만화 제작에 있어 시나리오 뿐 만 아니라 등장 인물(캐릭터)의 개발이 중요한 부분을 차지하고 있으므로 새로운 캐릭터 창작을 쉽게 개발하기 위한 방법의 일환으로 기존 인물 영상의 특징을 초대한 고려한 윤곽선을 추출하여 이를 캐릭터 개발에 활용할 수 도 있을 것이다. 이런 목적으로 지금까지 영상의 윤곽선 추출방법들이 많이 제안되었으나 대부분은 그레이 레벨 영상을 이진 영상으로 변환한 후 윤곽선을 추출하는 과정에서 정보의 손실이 발생할 수도 있으며 불필요한 잡영이 추가될 수 있었다. 본 논문은 이런 단점을 보완하기 위해 그레이 레벨 영상에서 직접 윤곽선을 추출하려는 시도로서, 전처리 과정에서는 local averaging으로 잡영을 줄인 후 Prewitt 연산자를 이용하여 에지를 검출하고, 윤곽선 추출에 적합하도록 기존의 지형적 특징 할당 방법을 수정하여 적용한 중간 결과에 대해 직선화 과정으로 잡음들을 제거하여 최종 윤곽선을 구한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.4
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• pp.23-28
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• 2002

In this paper, we have proposed the hardware architecture which implements the algorithm for retaining the connectivity which prevents the disconnection in the gray-scale image thinning. To extract the skeleton from the image in a real time, it is necessary to examine the connectivity of the skeleton in a real time. The proposed architecture finds the connectivity number in the 4-clock period. The architecture consists of three blocks, PS(Parallel to Serial) Converter and Stare Generator and Ridge Checker. The PS Converter changes the 3$\times$3 gray level image to four sets of image pixels. The State Generator examines the connectivity of the central pixel by searching the data from the PS Converter. The Ridge Checker determines whether the central pixel is on the skeleton or not. The proposed architecture finds the connectivity of the central pixel in a 3$\times$3 gray level image in the 4-clocks. The total circuits are verified by the design tools and operate correctly.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.5
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• pp.543-548
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• 2011

Entropy measuring the richness in details of the image is generally obtained by using the histogram of gray levels in an image, and has been widely used as an index for thresholding of the image. In this paper, we propose an entropy-based thresholding method, where the entropy is obtained not by the histogram but by the variance of the gray levels, to binalize a given image. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by thresholding experiments on nine test images and comparison with conventional two thresholding methods, that is, Otsu method and entropy-based method using the histogram.