• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.707-715
• /
• 2008

본 논문에서는 엔트로피 부호화기를 통해 그레이레벨 이미지에서의 효율적인 압축 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 핵심은 원래의 그레이레벨 이미지 정보를 특정 순위 정보로 변환하는 것이다. 이를 위해 먼저, 그레이레벨 값을 가지는 정보를 부호화하기 전에 이웃하는 주변 픽셀(그레이레벨) 값들에 대해서 상호 발생 빈도수를 계산한다. 그런 후, 이미 계산된 상호 발생 빈도수에 따른 특정 순위를 각 그레이레벨 값에 적용한다. 마지막으로, 엔트로피 부호화기를 통해 순위 정보를 전송하여 압축을 수행한다. 제안하는 기법은, 영상의 통계적 발생 빈도에 따른 정보를 토대로, 그레이레벨 이미지를 순위 영상으로 변환함으로써 기존의 엔트로피 코딩 기법의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 8비트의 그레이레벨 이미지에 대해서 제안하는 기법이 기존의 엔트로피 부호화기에 비해 최대 37.85%까지 압축 성능을 더 향상시킴을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.107-108
• /
• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
• /
• pp.265-268
• /
• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.466-471
• /
• 2007

Otsu의 임계값 결정법을 포함한 기존의 임계값 결정 기법은 그레이 레벨 빈도수 히스토그램 정보를 이용하여 임계값을 결정한다. 그러나 빈도수 히스토그램은 입력 영상에서 그레이 레벨 빈도수 정보만을 재구성한 것이므로, 입력 영상의 그레이 레벨의 분포 및 그레이 레벨간의 관계성을 포함하지 않는다. 따라서 임계값 결정에 있어서 영상의 정보를 충분히 반영하지 못하여 때때로 부적절한 임계값을 제시한다. 본 논문에서는 빈도수 정보뿐만 아니라 그레이 레벨간의 상관관계함수를 정의하고, 정의된 상관관계함수를 이용하여 공간적 상관관계 정보 추출 및 추출된 정보로부터 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성을 빈도수 히스토그램에 기반한 Otsu의 임계값 결정법과의 비교 실험을 통하여 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.649-654
• /
• 2003

대부분의 영상 임계화 방법들은 그레이 레벨의 히스토그램 함수를 이용하여 임계값을 설정한다. 본 논문에서는 히스토그램을 이용하는 기존의 영상 임계화 방법들의 단점을 간단하면서 효율적으로 보여주는 예제를 제시한다. 이러한 기존의 임계화 방법들의 단점을 개선하기 위해 그레이 레벨의 분포를 기반으로 하는 새로운 그레이 레벨 임계값 설정방법을 제안한다. 마지막으로, 여러 가지 예제를 통해 제안된 임계값 설정 방법의 효율성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
• /
• pp.203-206
• /
• 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.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권8C호
• /
• pp.1062-1068
• /
• 2004

본 논문에서는 정확한 코너점 검출을 위하여 새로운 그레이 레벨 코너점 검출 방법을 제안한다. 새로운 코너 검출자는 코너 영역을 윈도우 크기에 따라서 동심원으로 계층을 나누어 각각의 계층에서의 코너의 각도를 구하여 코너점을 검출하도록 하였다. 또한 계층적 구조를 가지고 처리함으로써 기존의 그레이레벨 코너 검출자보다 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.248-253
• /
• 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.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.23-28
• /
• 2002

본 논문에서는 그레이 레벨 영상을 세선화 하는 과정에서 골격이 끊어지는 것을 방지하는 연결성 복구 알고리즘을 구현하는 하드웨어 구조를 제안하였다. 영상에서 물체의 골격선을 찾아내는 영상의 세선화 과정을 실시간으로 처리하기 위해서는 실시간으로 골격선의 연결성을 검사하는 하드웨어가 필요하다. 본 논문에서는 골격선의 연결성을 4-클럭에 구하는 하드웨어 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 PS(Parallel to Serial) Converter 블록, State Generator 블록, Ridge Checker 블록이 연속적으로 연결되어 있다. PS Converter 블록에서는 3$\times$3 그레이 레벨 영상을 4개의 직렬 화소값으로 만들어 State Generator 블록으로 보낸다. Staかe Generator 블록에서는 3$\times$3 그레이 값의 가운데 화소가 골격선에 접하는지를 검사하고, Ridge Checker 블록에서는 가운데 화소가 골격선상에 있는지를 판단한다. 본 논문에서 제안하는 구조는 3$\times$3 그레이 레벨의 가운데 화소의 연결성을 4-클럭에 검사한다. 전체적인 회로는 설계 툴을 사용하여 검증하였고 정상적인 동작을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.543-548
• /
• 2011

영상의 세세한 부분에 대한 표현 정확도를 나타내는 엔트로피는 일반적으로 영상이 가진 그레이 레벨의 도수, 즉, 히스토그램을 바탕으로 얻어지며, 영상의 이진화를 위한 지표로 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 영상 이진화를 위한 엔트로피 계산에 있어서 히스토그램이 아닌 그레이 레벨의 분산을 이용한 엔트로피를 바탕으로 그레이 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안하고, 9개의 시험 영상에 대한 실험과 기존의 영상 이진화 기법인 오츠 기법 및 히스토그램을 이용한 엔트로피 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통하여 제안된 기법의 효용성을 보인다.