• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.371-372
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• 2009

세포단위에서 혈관 생성과정 관찰 시 사용되는 광학현미경 영상은 광원의 특성으로 인해 부분적으로 영상이 밝거나 혹은 어둡게 나타난다. 이러한 현상은 혈관 영상에서의 혈관 분석을 어렵게 하므로 본 논문에서는 신 혈관 생성 영상에서 명도 불균형 문제를 해결하는 혈관 추출 및 정량화 기법을 제안한다. 불균형 명도 문제를 해결하기 위해 지역적 문턱치화 방법을 사용하고, 잡음 및 혈관 내 틈새 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산 처리를 하였다. 그 결과 명도가 어두운 지역에서 배경 잡음이 없고, 영역이 끊어지지 않고 하나로 연결된 혈관을 추출할 수 있었다. 추출된 혈관 영역에서 골격화와 혈관 세그먼트에 기반하여 두께, 길이, 넓이를 정량화함으로써 혈관 분석 시 현미경에 탑재되어 있어 가장 널리 사용되고 있는 메타 모르프보다 정확한 정량화 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.201-204
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• 2000

본 논문에서는 기존의 칼라 항상성(color constancy) 알고리즘을 기반으로 한 새로운 영상 복원 방법을 제안한다. 이 방법은 인간의 시각 특성을 선형 모델로 표현한 칼라 항상성 모델을 이용한다. 칼라 항상성 모델에서 가장 중요한 과정은 영상의 광원을 추정하는 것이다. 이론 위하여 영상에서 명도 값이 가장 큰 화소의 값을 이용하며, 이 값을 각 수광체(photoreceptor)의 응답으로 대체한다. 추정된 광원을 이용하여 만들어진 영상을 일정한 비율로 스케일링하여 영상을 복원한다. 실험을 통하여 제안한 항법으로 영상 복원이 잘 됨을 알 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.2
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• pp.117-122
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• 2009

We developed a multi-lingual namecard recognizer for building up a global client management systems. At first, we created the Unicode-based character image database for character recognition and learning of multi languages, and applied many color image processing techniques to get more correct data for namecard images which were acquired by various input devices. And by applying multi-layer perceptron neural network, individual character recognition applied for language types, and post-processing utilizing keyword databases made for individual languages, we increased a recognition rate for multi-lingual namecards.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.257-260
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• 2001

내용 기반 영상 검색 시스템의 전체 구조를 살펴볼 때 질의영상을 입력하는 입력부, 입력된 질의영 상의 색상 및 형태정보를 분석하여 DB내의 영상과 유사도를 측정하는 검색 엔진부, 그리고 유사도 측정 결과 검색된 영상을 사용자에게 보여주는 출력부로 나눠볼 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 검색 결과를 얻기 위해서 입력부에서는 사용자의 편의성을 고려한 인터페이스 설계를 논의하고, 검색엔진부 에서는 질의영상의 한 빈에 대하여 비교영상의 인접한 빈 중 유사도가 높은 빈을 검색한 후 그 위치 가 가까울수록 인접 빈에 높은 가중치를 부여하는 방식을 이용하여 히스토그램 인터섹션이 가지는 장점을 그대로 계승하면서 색상이나 명도, 태도에 약간의 차이가 존재하는 영상들들 효율적으로 검색할 수 있는 검색 기법을 제안하였다. 또한 출력부에서는 검색 시스템의 검색 효율이 뛰어나더라도 그것을 사용자에게 효과적으로 제시되지 못할 경우 일어날 검색 시스템의 효율성 반감을 고려하여 영상 특징 간의 관계성과 전체적인 일견의 효과를 제공할 수 있는 Iandscape 모델을 제안하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.3
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• pp.132-140
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• 2007

The quality of the camera image is worse than that of the scanner image because of lighting variation and inaccurate focus. This paper proposes a binarization method for camera-based document recognition, which is tolerant to low-quality camera images. Based on an existing method reported to be effective in previous evaluations, we enhanced the adaptability to the image with a low contrast due to low intensity and inaccurate focus. Furthermore, applying an additional small-size window in the binarization process, it is effective to extract the fine detail of character structure, which is often degraded by conventional methods. In experiments, we applied the proposed method as well as other methods to a document recognizer and compared the performance for many cm images. The result showed the proposed method is effective for recognition of document images captured by the camera.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.6
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• pp.502-511
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• 2005

In this paper, we propose a hybrid analysis method(HAM) based on gray-intensity information from natural scene images. The HAM is composed of GIA(Gray-intensity Information Analysis) and SMA(Split/Merge Analysis). Our experimental results show that the proposed approach is superior to conventional methods both in simple and complex images.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.1
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• pp.55-62
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• 2010

Human visual attention system has a remarkable ability to interpret complex scenes with the ease and simplicity by selecting or focusing on a small region of visual field without scanning the whole images. In this paper, a novel feature map generation and integration method for attention based visual information processing system is proposed. The depth information obtained from a stereo pair of images is exploited as one of spatial visual features to form a set of topographic feature maps in our approach. Comparative experiments show that correct detection rate of visual attention regions improves by utilizing depth feature compared to the case of not using depth feature.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.390-394
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• 2010

본 논문에서는 영상인식에서 널리 사용되는 지역적 특징인 SIFT와 부분공간분석에 의한 차원축소방법의 결합을 통하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 SIFT기반 영상인식 방법에서는 추출된 키 포인트 각각에 대하여 계산된 특징기술자들을 개별적으로 비교하여 얻어지는 유사도를 바탕으로 인식을 수행하는데 반해, 본 논문에서 제안하는 접근법은 SIFT의 특징기술자를 명도 값으로 표현된 얼굴 영상을 여려 변형에 강건한 형태로 표현되도록 변환하는 표현방식으로 본다. SIFT기반의 특징기술자에 의해 표현된 얼굴 영상을 부분공간분석법에 의해 저차원의 특징벡터로 다시 표현되고, 이 특징벡터를 이용하여 얼굴인식을 수행한다. 잘 알려진 벤치마크 데이터인 AR 데이터베이스에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 조명 변화와 가려짐에 강인한 인식 결과를 보여줄 뿐 아니라, 기존의 SIFT 기반의 얼굴 인식 방법에 비하여 우수한 처리 속도를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.524-527
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• 2011

본 논문에서는 웨이블릿 기저를 적용하여 영상을 주파수 대역이 각각 다른 영상으로 분리하고 이들과 원본 영상을 조합 후 웨이블릿 역변환을 적용하여 고해상도의 영상을 획득하는 초고해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상을 이용한 초고해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 기반의 여러 다양한 방법이 제시되었으나 연산 복잡도 증가로 인해 처리시간 증가 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 기저 함수를 이용한 다양한 초고해상도 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 웨이블릿 기저 함수를 이용하여 주파수 대역 별로 영상을 먼저 생성하고, 원본 영상과 주파수 대역 별로 분리된 영상을 조합한 후 웨이블릿 역변환을 적용하여 해상도를 증가시키는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 웨이블릿 기반의 초고해상도 기법이 기존의 해상도 향상을 위한 다양한 보간법에 비해 향상된 효율을 보이는 것을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.4
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• pp.443-450
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• 2003

In this paper, we proposed the novel hierarchical algorithm for the recognition of English calling cards that processes multiresolution images of calling cards hierarchically to extract individual characters and recognizes the extracted characters by using the enhanced neural network method. The hierarchical recognition algorithm generates multiresolution images of calling cards, and each processing step in the algorithm selects and processes the image with suitable resolution for lower processing overhead and improved output. That is, first, the image of 1/3 times resolution, to which the horizontal smearing method is applied, is used to extract the areas including only characters from the calling card image, and next, by applying the vertical smearing and the contour tracking masking, the image of a half time resolution is used to extract individual characters from the character string areas. Lastly, the original image is used in the recognition step, because the image includes the morphological information of characters accurately. And for the recognition of characters with diverse font types and various sizes, the enhanced RBF network that improves the middle layer based on the ART1 was proposed and applied. The results of experiments on a large number of calling card images showed that the proposed algorithm is greatly improved in the performance of character extraction and recognition compared with the traditional recognition algorithms.