• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.2
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• pp.279-284
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• 2010

The plane curve approach which was proposed by Boukharouba et. al. is a multi-threshold selection method through searching peak-valley based on histogram cumulative distribution function. However the method is required to select parameters to compose plane curve, and the shape of plane curve is affected according to parameters. Therefore detection of peak-valley is effected by parameters. In this paper, we propose an entropy maximizing-based method to select optimal plane curve parameters, and propose a multi-thresholding method based on the selected parameters. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by multi-thresholding experiments on various images and comparison with other conventional thresholding methods based on histogram.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.3
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• pp.179-187
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• 2008

In this paper, we apply a set of algorithms to classily normal and cancer nucleus from uterine cervical pap-smear images. First, we use lightening compensation algorithm to restore color images that have defamation through the process of obtaining $1{\times}400$ microscope magnification. Then, we remove the background from images with the histogram distributions of RGB regions. We extract nucleus areas from candidates by applying histogram brightness, Kapur method, and our own 8-direction contour tracing algorithm. Various binarization, cumulative entropy, masking algorithms are used in that process. Then, we are able to recognize normal and cancer nucleus from those areas by using three morphological features - directional information, the size of nucleus, and area ratio - with fuzzy membership functions and deciding rules we devised. The experimental result shows our method has low false recognition rate.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.5
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• pp.117-130
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• 2008

This paper proposes a stable and robust method to distinct the color similarity for clothes using the LBG algorithm under various light sources, Since the conventional methods, such as the histogram intersection and the accumulated histogram, are profoundly sensitive to the changing of light environments, the distinction of color similarity for the same cloth can be different due to the complicated light sources. To reduce the effects of the light sources, the properties of hue and saturation which consistently sustain the characteristic of the color under the various changes of light sources are analyzed to define the characteristic of the color distribution. In a two-dimensional space determined by the properties of hue and saturation, the LBG algorithm, a non-parametric clustering approach, is applied to examine the color distribution of images for each clothes. The color similarity of images is defined by the average of Euclidean distance between the mapping clusters which are calculated from the result of clustering of both images. To prove the stability of the proposed method, the results of the color similarity between our method and the traditional histogram analysis based methods are compared using a dozen of cloth examples that obtained under different light environments. Our method successively provides the classification between the same cloth image pair and the different cloth image pair and this classification of color similarity for clothe images obtains the 91.6% of success rate.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.7
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• pp.1171-1176
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• 2003

In this paper, we propose an effective bar code detection algorithm using the feature analysis and the labeling. After computing the direction of pixels using four line operators, we obtain the histogram about the direction of pixels by a block unit. We calculate the difference between the maximum value and the minimum value of the histogram and consider the block that have the largest difference value as the block of the bar code region. We get the line passing by the bar code region with the selected block but detect blocks of interest to get the more accurate line. The largest difference value is used to decide the threshold value to obtain the binary image. After obtaining a binary image, we do the labeling about the binary image. Therefore, we find blocks of interest in the bar code region. We calculate the gradient and the center of the bar code with blocks of interest, and then get the line passing by the bar code and detect the bar code. As we obtain the gray level of the line passing by the bar code, we grasp the information of the bar code.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.472-474
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• 2011

본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1891-1894
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• 2003

본 논문에서는 분할 영상 좌보계 (split image coordinate: SIC)를 제안하여 3차원 영상의 주요 특징 중의 하나인 유, 무한 소실점을 그 위치의 무한성이나 카메라의 보정과 관계없이 정확하게 자동 추출하였다. 제안한 방법에서는 가우시안 구 (Gaussian sphere) 기반의 기존 방법들과는 달리 영상 공간을 누적 공간으로 활용함으로써 카메라 보정이나 영상의 사전정보가 없어도 원 영상의 정보 손실 없이 소실점을 추출할 수 있고, 영상을 무한대까지 확장한 후 분할하여 재정의 함으로써 유, 무한 소실점을 모두 추출할 수 있도록 하였다. 정확한 소실점의 검출을 위하여 직선 검출 과정에서는 방향성 마스크 (mask)를 사용하였으며, 직선들의 군집화 (clustering) 과정에서는 기울기 히스토그램 방법과 수평/수직 군집화 방법을 적응적으로 적용하였다. 제안한 방법을 합성 영상 및 건축물 (man-made environment) 영상에 적용시켜 유, 무한 소실점들을 효과적이고 정확하게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.4 no.1
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• pp.123-152
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• 1993

This paper discusses how to automatically extract fuzzy rules from given data.The fuzzy space which contain given data are fitst subdivided into a set of hypercubes.each of which contains the homogeneous data belonging to the same class, and then a fuzzy rule is defined based on the constructed hypercube.In order to dynamically agjust the size of a hypercube. the fuzzy space is to be splitted based on a center vector and then the splitted subspaces are to be merged throungh the adjacency relation.The membership functions.which are to be embedded in a fuzzy rule.are to be formed through analyzing the cummulative histogram of given data along each axis of the constructed hypercube.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.231-236
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• 2008

본 연구에서는 이진 변화탐지 방법상 요구되는 수동적인 자료처리 단계들을 모듈화하고 통합한 '이진 변화탐지 컴포넌트'를 개발하였으며, 대전 지역의 IKONOS 다중시계열 위성영상의 2개 연구지역에 적용함으로써 그 성능을 검증하였다. 개발된 컴포넌트는 ESRI의 ArcGIS 9.x 상에서 설치 및 실행되며, Visual Basic과 GIS 객체 라이브러리의 결합을 통해 구현되었다. 적용된 모델은 Im. J.(2007)의 연구에서 제시된 '캘리브레이션 기법을 이용한 자동 이진 변화탐지 모델'을 확장 적용한 것으로, 변화영상 히스토그램의 비정규분포를 고려한 누적 생산자 및 사용자 정확도 평가 기법이 최적 임계치 결정에 사용되었다. 다양한 변화탐지 기술들, ID, IR, NCIs, CVA, PCA와 ID, IR의 결합이 실험을 통해 비교 분석되었다. 실험 결과, 개선된 캘리브레이션 기법 적용을 통해 기존 기법보다 향상된 분류정확도를 얻었으며, PC1의 ID가 연구지역의 변화탐지 상에서 가장 우수한 분류 능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1383-1386
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• 2003

최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.4
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• pp.341-349
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• 2008

This study proposes new automatic thresholding method, which is important step for detecting binary change/non-change information using satellite images. Result value through pixel-based similarity measurement is calculated cumulatively with regular interval, and thresholding is pointed at the steep slope position. The proposed method is assessed in comparison with expectation-maximization algorithm and coner method using synthetic images, ALI images, and Hyperion images. Throughout the results, we validated that our method can guarantee the similar accuracy with previous algorithms. It is simpler than EM algorithm, and can be applied to the binormal histogram unlike the coner method.