• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.216-219
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• 2007

본 논문에서는 영상 인식을 위해 그레이 레벨로 획득된 영상을 이진화할 때 발생되어 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 체인 코드 트리밍(chain code trimming) 을 제안한다. 제안된 방법은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 랜텀 노이즈의 체인 코드를 제거, 교정함으로서 이루어진다. 실험에서는 트리밍을 사용하기전과, 단순 트리밍을 한 경우, 체인 코드 트리밍을 한 경우를 서로 바로, 분석한다. 실험 결과는 패턴에 첨부되었던 랜덤 노이즈가 모두 성공리에 제거된 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.530-533
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• 2000

암호 통신의 한 방법인 화상 심층암호(image steganography)는 화상 내에 기밀정보를 몰래 숨겨서 전송하는 것으로 표면상은 의미 있는 형태를 유지하지만, 실제로는 그 속에 기밀 정보를 몰래 은닉하는 형태로서 제3자는 기밀 정보의 존재 여부를 확인할 수 없기 때문에 공격의 위협을 감소시킬 수 있다. 특히 디지털 화상을 이용하는 화상 심층암호는 저작권 보호 수단으로 활용되고 있다. 본 논문은 256레벨의 그레이 화상에 다치 오차확산법을 이용하여 디더링을 수행하는 단계에서 기밀 정보를 은닉하는 새로운 방법을 제안한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.417-419
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• 1998

캘리브레이션이란 회전요소, 이동요소, 크기요소 값을 이용하여 한 영상을 변형시킴으로서 두 영상간의 부분적으로 동일한 영역이 오버랩 되도록 하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 두 영상의 캘리브레이션을 위한 하나의 방법으로서 히스토그램을 작성하고, 이를 토대로 설정된 임의의 그레이 레벨에 해당하는 화소들은 seed로 하여 영역확장을 수행한 후, 대응하는 영역사이에 매칭을 행함으로서 회전요소 값, 이동요소 값, 크기요소 값을 구한다. 또한 실험을 텅해 얻은 각 요소값과 실제값을 비교함으로서 본 알고리즘의 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.601-603
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• 2002

기존의 홍채인식 시스템에서 사용된 홍채영역추출 방법의 경우 불필요한 정보를 포함하여 추출하기 때문에 효과적인 특징추출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 홍채영역을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서, 통계 정보를 이용하여 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 획득된 그레이레벨의 눈 영상에서 홍채영역의 경우 다른 영역보다 픽셀들간의 값의 변화율이 크기 때문에 간단한 영상처리를 통해 홍채영역이라 판단되는 영역을 강조한 뒤 그 값들의 통계정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실세계의 눈 영상을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.105-108
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• 2000

본 논문에서는 텍스쳐가 지니고 있는 일반적인 속성 거침, 부드러움의 특성을 분석해서 영상에 내재된 텍스쳐를 자동으로 분석하고 분류하는 텍스쳐 인식 시스템을 제안한다. 본 연구는 텍스쳐 영상이 지닌 그레이 레벨의 공간적인 의존성을 이용한 통계적 분석에 기반 한 것으로 모멘트와 동차성의 차를 이용해서 텍스쳐의 일반적인 속성을 검출하기 때문에 텍스쳐의 구조형태에 크게 영향을 받지 않는 이점을 가진다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 텍스쳐 영상에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.113-116
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• 2010

본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 영상내의 허프 변환을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3 레벨로 구분하여 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역을 분리한다. 보도블럭이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 낮과 밤 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 검증하였다.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.173-177
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• 2007

3D 디스플레이 기술이 발전함에 따라 스테레오 영상의 전송시 요구되는 비트레이트의 감소가 절실히 필요하다. 하지만, 스테레오 영상은 서로 다른 카메라에 의해 취득되기 때문에 잠재적으로 서로 차이가 있고, 이것은 디스패리티 추정시 큰 오차를 유발할 수 있으며 전송될 비트레이트에 영향을 줄 수 있다. 따라서 스테레오 영상들 사이의 밸런싱이 필요하다. 스테레오 영상의 밸런싱을 위해, 본 논문에서는 히스토그램 Specification 방법과 타깃 영상의 국부정보, 스테레오 영상간의 오차 분포를 이용한다. 히스토그램 Specification 방법은 그레이레벨의 맵핑관계를 정의한다. 따라서 이를 통해 맵핑될 레벨의 맵핑 구간을 구할 수 있다. 그 구간에서, 맵핑될 기준영상의 히스토그램 분포와 스테레오 오차값의 분포는 서로 모양이 유사할 것이다. 그러나, 폐색된 영역이나 노이즈에 의해 그 모양이 변하므로 우리는 맵핑될 픽셀들을 오차영상에서 그 픽셀들의 근방에서 구한 평균들과 오른쪽 영상(타깃 영상)에서 맵핑될 픽셀의 근방에서 구한 평균이 최소 값을 갖는 위치 값으로 맵핑한다. 제안된 방법은 실험에서 기존 방법보다 향상된 결과를 나타내는 것을 보여 준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.283-286
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• 2002

자동화 지문인식을 위한 과정에서 지문영상의 정보를 보존하면서 최적의 세선화와 특이점추출을 위한 중요한 부분은 이진화 과정이다. 이진화 과정은 그레이-스케일 레벨의 영상을 0과 255값으로 바꾸는 과정이다. 이 과정에서 적절한 임계값(Threshold Value)을 설정해 주지 않으면 지문영상의 정보가 손실된다 본 논문에서는 이진화 과정 부분에 인공지능 기법을 적용하여 입력되는 지문영상에서 실시간으로 기준레벨(Threshold)을 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 방법과 비교하여 좋은 성능을 보여주고 있음을 나타낸다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.301-304
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• 2002

그레이 스케일 영상의 객체 분할시 경계면의 모호함이 발생하여 정확하게 객체를 분할.검출 할 수 없으며 또한 영상 레벨에 따라 결과에 많은 영향을 미치게 된다 본 논문에서는 그 경계 부분을 정확하게 분할 . 검출하는 방법으로 적응적 형상학을 웨이브렛 알고리즘에 적용한후 최적의 영상을 찾는 알고리즘을 구현하였다. 본 논문은 입력 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업 시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 기존의 영상 에지 검출알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛 기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.1
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• pp.57-62
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• 2003

Among the procedure of automatic fingerprint recognition, binary code is important for the optimum thinning and singular point extraction while reserving the fingerprint image data. Binarization is to convert gray scale images into 0s and 255s values. For this conversion, you should set up the proper threshold value not to lose fingerprint image data. In this paper, we suggest the method to extract the standard threshold in real-time from fingerprint images entered by applying artificial intelligent methods in the binary code procedure. We show improved features while comparing the experiment results with the existing methods.