• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.3
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• pp.287-293
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• 2012

This paper presents an efficient image registration method by measuring the similarity, which is based on multi-dimensional intensity fluctuation. Multi-dimensional intensity which considers 4 directions of the image, is applied to reflect more properties in similarity decision. And an intensity fluctuation is also applied to measure comprehensively the similarity by considering a change in brightness between the adjacent pixels of image. The normalized cross-correlation(NCC) is calculated by considering an intensity fluctuation to each of 4 directions. The 5 correlation coefficients based on the NCC have been used to measure the registration, which are total NCC, the arithmetical mean and a simple product on the correlation coefficient of each direction and on the normalized correlation coefficient by the maximum NCC, respectively. The proposed method has been applied to the problem for registrating the 22 face images of 243*243 pixels and the 9 person images of 500*500 pixels, respectively. The experimental results show that the proposed method has a superior registration performance that appears the image properties well. Especially, the arithmetical mean on the correlation coefficient of each direction is the best registration measure.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.511-513
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• 2016

본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.139-142
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• 2007

본 논문은 지역 명암대비 향상을 통한 영상의 명암대비 개선 기법을 제안한다. 전역 대비 향상 기법은 영상 전체를 고려하여 대비를 향상시키므로 영상의 특성에 따라 영상이 뿌옇게 되거나 원하지 않는 인공적인 산물이 생성될 수 있다. 그리고 지역 대비 향상 기법은 블록화 및 영상의 화질이 훼손되는 문제점이 있다. 제안하는 기법은 다양한 블록 크기를 사용하여 지역 대비를 향상시켜 지역 대비가 가장 많이 향상된 영상의 히스토그램 평활화 함수를 이용하여 전체 영상의 명암대비를 향상시키는 방법을 제안한다. 명암대비가 낮은 다양한 영상의 실험을 통해서 제안하는 명암대비 향상 기법의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.241-244
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• 2000

본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.137-144
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• 2010

Ground digital image data obtained by using DSLR camera can be used to the ground photogrammetry and spatial modeling. Intensity of each pixel in digital video images is the most important parameter to generate digital image. Therefore, it is needed to estimate the parameters and spectral characteristics of digital cameras in order to take more definite intensity data. In this study, using the Sony DSC-F828 DSLR camera, seven digital images are obtained by the continuous shooting. (frame rate, 0.38 seconds). And then extract the value of the intensity from RGB band of each digital color photographs to confirm difference of intensity between frames. The purpose of this study is to confirm spectral characteristics and changes and to estimate correlation through the analysis of statistical in each pixel of R, G, B band.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.437-440
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• 2022

In modern society, the use of the image processing field is increasing rapidly due to the 4th industrial revolution and the development of IoT technology. In particular, edge detection is widely used in various fields as an essential preprocessing process in image processing applications such as image classification and object detection. Conventional methods for detecting an edge include a Sobel edge detection filter, a Roberts edge detection filter, a Prewitt edge detection filter, Laplacian of Gaussian (LoG), and the like. However, existing methods have the disadvantage of showing somewhat insufficient performance of edge detection characteristics in a low-light level environment with low contrast. Therefore, this paper proposes an edge detection algorithm based on contrast analysis to increase edge detection characteristics even in low-light level environments.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.6
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• pp.1-6
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• 2009

We propose an intensity-based image registration method for medical images. The proposed registration is performed by the use of a new measure based on the entropy of conditional probabilities. To achieve the registration, we define a modified conditional entropy (MCE) computed from the joint histograms for the area intensities of two given images. And we conduct experiments with our method as well as existing methods based on the sum of squared differences (SSD), normalized correlation coefficient (NCC), normalized mutual information (NMI) criteria. We evaluate the precision of SSD-, NCC-, MI- and MCE-based measurements by comparing the registration obtained from the same modality magnetic resonance (MR) images and the different modality transformed MR/transformed CT images. The experimental results show that the proposed method is faster and more accurate than other optimization methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.209-212
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• 2010

본 논문에서는 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상 픽셀과 확대된 결과 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 영상 확대시, 발생하는 문제점인 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.527-530
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• 2001

영상이 시각적인 해석을 위해 처리될 때, 퍼지 이론이 영상 대비 강화에 많이 사용되고 있다. 적응적 퍼지 클러스터링 기법을 사용하여 자동적으로 영상의 명암도에 대한 다중 클래스를 형성하고 여기에 각각의 명암도를 속성 공간으로 전환시키는 퍼지함수를 사용하여 각 픽셀의 명암도에 부합하는 퍼지 소속도를 구한다. 영상 대비 향상을 위하여 구한 퍼지 소속도에 강화 연산자를 반복적 적용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 히스토그램 평활화와 비교하기 위해 흑백 영상에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.517-519
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• 2016

본 논문에서는 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 개선된 평균 이진화 기법을 적용한 후에 렌즈의 윤곽선을 검출하여 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부에 명암대비를 적용하여 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역을 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙을 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상 6장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확하게 추출되었고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.