• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.5
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• pp.27-34
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• 2019

In this paper, we propose a method to remove the background area by analyzing the pattern of the character area. In the character detection result of the MSER(Maximally Stable External Regions) method which distinguishes a region having a constant contrast background regions were detected. To solve this problem, we use the MSER method in natural images, the background is removed by calculating the change rate by searching the character area and the background area which are not different from the areas where the contrast values are different from each other. However, in the background removed image, using the LBP(Local Binary Patterns) method, the area with uniform values in the image was determined to be a character area and character detection was performed. Experiments were carried out with simple images with backgrounds, images with frontal characters, and images with slanted images. The proposed method has a high detection rate of 1.73% compared with the conventional MSER and MSER + LBP method.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.4
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• pp.453-467
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• 2014

A typical histogram equalization contrast enhancement effect for improving the image quality is excellent. However, because it appears that excessive changes of the brightness values, The average brightness of the image is changing in units of frames of applications such as a TV video is unsuitable. In order to solve these drawbacks, a modified method of histogram equalization on various studies have been made. But the result images of existing methods sometimes shown visual degradations such as over-enhancement and false contouring. In this paper, we propose improved contrast enhancement method through bi-histogram equalization using target mean brightness based on differential compression method. The proposed method is based on the average brightness value by dividing the histogram, the histogram for each zone, according to the frequency differential of compression. And equalize the modified histogram based on target mean brightness. This allows to suppress deterioration of picture quality, and changes in the average brightness of each frame of video, while maintaining and improving the contrast. Experimental results show that the proposed method compared to the conventional method, the average brightness of each frame from a movie well maintained, and no degradation of the image quality showed a good effect to improve the contrast.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.6 no.2
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• pp.265-270
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• 2005

Histogram is very sensitive in lighting because of feature between color space. When it has intensity of moved light, It may be possibility that similarity drop down, So In this paper, introduce new image retrieval method that calls HAC (Histogram Area Calculation). This method divides area of Histogram by a few area and calculate areas. The proposed method is to calculate area of Histogram and compare similarity based on feature that histogram has presently. Performance of our proposed method was verified more excellent than other Conventional method and Merged Color Histogram.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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• v.25 no.6
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• pp.951-957
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• 1996

Changes in quality of blanched vegetables(carrot, green onion, spinach) by microwave heating were evaluated. Ceramic coating treatment(CCT) within microwave oven caused the reduction of blanching time and Hunter's L, a, b values of vegetables. Also, CCT showed the higher cutting force compared to NCCT after microwave heating. Photomicrographs of cross-section of blanched vegetables after heating in ceramic coated microwave oven showed better appearance than those in nonceramic coated microwave oven. CCT process improved retention of vitamin C.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.4
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• pp.32-39
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• 2012

This paper develops a robust image enhancement method by adjusting image signal energy according to the direction and the variation of image signal in DCT domain. To accomplish this, we measure the gradient of image signal directly in DCT domain and then adjust frequency components involved in sharpness, local contrast and global contrast using the direction and the magnitude of the measured gradient The experiment showed that the proposed method produces the best quality of an image without causing blocking, ringing artifacts and boosting noise.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.510-513
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• 2002

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.167-170
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• 2005

히스토그램은 컬러 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하며, 이동된 빛의 강도를 가지고 있을 때, 유사성을 떨어뜨릴 가능성이 커지기 때문에, 본 논문에서는 히스토그램의 영역을 몇 개의 영역으로, 나눠, 그 영역들을 계산하는 HAC(Histogram Area Calculation)라 불리는 새로운 검색 방법을 소개한다. 제안한 방식은 현재 히스토그램이 가지고 있는 특성에 기반 하여, 히스토그램의 영역을 계산하고, 유사사성을 matching 시킴으로써, 명암도 변화에 대해서 기존의 다른 전통적인 히스토그램 방법이나, 병합된 히스토그램 방법보다 제안한 방식의 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.775-778
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• 2002

본 논문에서는 도로를 주행하는 차량영상으로부터 번호판의 인식에 대한 연구이다. 차량을 검출하기 위해 두 프레임의 차를 이용하여 도로상에서 차량을 분리하였고, 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화의 파형 곡선 결과에 임계값을 적용하여 번호판을 추출하였다. 번호판 영역 검출은 96.05%의 검출결과를 얻었으며, 차량의 번호판 문자인식은 신경망을 통하여 학습 시켰 그 성능은 잭나이프 기법을 통해 측정하였다. 학습데이터에 대해서는 99.85 비학습데이터에 대해서는 88.15%의 인식율을 보였다.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.203-207
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• 2007

본 논문에서는 비디오의 분할을 위하여 먼저 기존에 제안되었던 차이 값 추출방법들의 단점들을 극복하고 장점을 최대한 활용할 수 있으며 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 예측할 수 있는 강건하고 복합적인 차이 값 추출방법에 대해서 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^2$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^2$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^2$-테스트를 변형하였고, 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^2$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^2$-테스트와 제안된 지역적 $X^2$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.109-112
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• 2000

고역의 주파수 성분이 감쇠되어 선명도가 저하된 이미지나 선형 보간법에 의해 확대된 이미지의 계단모양 왜곡을 감소시킴으로써 경계선의 선명도가 저하된 이미지들을 위해 형태학적 처리(morphological processing)에 의한 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 블러링(blurring)된 이미지를 화소의 명암에 따라 다수개의 평판 이미지(slice image)로 나누고 각 평판 이미지에 대해 반복적인 최대/최소값 필터(min/max filter)의 적용으로 얻어진 윤곽선의 중심을 기준으로 하여 팽창(dilation)과 침식(erosion)을 수행함으로 이미지의 윤곽선에서의 명암 변화에 대한 경사도를 크게 만들고 이로써 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 사용하였으며 모의 시험결과를 통하여 고역 주파수 강조에 의한 방법에 비하여 인위적인 잡음(artifact)없이 효과적으로 선명도를 향상시킬 수 있음을 보였다.