• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.571-573
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• 2001

대부분 영상검지기는 입력영상 전체영역의 밝기값에 기반하여 카메라가 받아들이는 광량을조절하는 자동 아이리스 방법을 채택하고 있다. 대형차량의 출현, 갑작스런 외부 일광의 변화가 있을 때 영상내 밝기값이 급격히 변할 수 있는데 기존 방법의 경우 기계적인 대응으로 인한 지연 때문에 차량을 미탐지하는 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자 제어 아이리스(UCI: User-Controlled Iris) 방법을 제안한다. 사용자 제어 아이리스를 사용할 경우 배경영상의 밝기값 변화에만 반응함으로써 움직이는 물체의 밝기값 또는 외부 일광이 급변하는 상황하에서도 양질의 입력영상을 얻을 수 있어 견고한 차량 탐지가 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.583-586
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• 2001

본 연구는 영상에서 이진영상을 얻기위하여 최적의 임계값 결정을 영상에 나타난 물체의 형상정보를 근거로한 비트평면 패턴을 이용한 최적 임계화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원영상의 윤곽정보를 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두영역의 화소 밝기값의 평균값을 각 각 구하고 두 평균값 사이에서 임계값을 설정하는 전역 임계화 알고리즘이다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 표준영상을 가지고 N 개의 비트평면으로 분할 한 후, 비트평면에서 전체영상을 중복되지 않는 물체의 영역과 배경영역으로 나누어 영상의 밝기를 비교한후, 두 영역의 영상 밝기의 중간 값을 추하여 임계값으로 결정한 결과 전체영상의 밝기값 분포만을 분석한 결과 보다 원영상의 윤곽을 더 충실히 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.314-316
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• 2012

본 논문에서는 의료영상 영역화 기법으로 이용되는 레이블 융합 기법을 기반으로, 정합 기법을 이용했을 시 빈번하게 발생하는 경계에서의 오차를 크게 줄여줄 수 있는 기법을 제안한다. 패치 기반 레이블 융합 기법은 패치 간의 밝기 값의 유사도를 기반으로 융합 가중치를 계산하였지만 이는 밝기의 분포가 상대적으로 다른 자기공명영상에 적합하지 못한 경우가 많았다. 본 논문에서는 밝기 값과 함께 밝기 값의 경사도 유사도를 추가적으로 계산하여 융합 가중치를 얻어내는 기법을 제안한다. 밝기의 분포가 다른 영역에서도 밝기의 경사도 분포는 대부분 유사하기 때문에, 오차가 많은 모호한 경계에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 제안하는 기법의 성능평가를 위해 50 개의 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 대퇴골을 영역화 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 밝기 값 유사도 정보만을 이용했던 기법에 비해 개선된 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.11
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• pp.942-952
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• 2006

We propose an automatic segmentation method for identifying pulmonary structures using gray-level information of chest CT images. Our method consists of following five steps. First, to segment pulmonary structures based on the difference of gray-level value, we select the threshold using optimal thresholding. Second, we separate the thorax from the background air and then the lungs and airways from the thorax by applying the inverse operation of 2D region growing in chest CT images. To eliminate non-pulmonary structures which has similar intensities with the lungs, we use 3D connected component labeling. Third, we segment the trachea and left and right mainstem bronchi using 3D branch-based region growing in chest CT images. Fourth, we can obtain accurate lung boundaries by subtracting the result of third step from the result of second step. Finally, we select the threshold in accordance with histogram analysis and then segment radio-dense pulmonary vessels by applying gray-level thresholding to the result of the second step. To evaluate the accuracy of proposed method, we make a visual inspection of segmentation result of lungs, airways and pulmonary vessels. We compare the result of the conventional region growing with the result of proposed 3D branch-based region growing. Experimental results show that our proposed method extracts lung boundaries, airways, and pulmonary vessels automatically and accurately.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.446-448
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• 2011

본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.441-445
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• 2003

영상의 이진화(image binarization)는 문자 인식, 영상 분석 등의 전처리 과정으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 이진화는 임계치의 설정에 따라 작업 성능이 평가되며 대부분의 이진화 방법은 히스토그램을 사용하여 평균 밝기값이나 히스토그램의 골짜기(valley)를 임계치로 결정한다. 이와 같은 방법은 양봉의 특징을 보이지 않거나 특정 영상을 추출할 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그레이스케일 영상에서 밝기 값을 여러 구간으로 분해하여 구간 밝기값의 평균값을 구하고, 각 구간의 평균값 사이 공간을, 각 구간의 양극과의 거리 비율로 나누어서 계산된 값을 임계치로 설정한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.52-55
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• 2013

본 논문은 Boosted Random Ferns 기반의 회전 불변 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존 Random Ferns 의 경우 특징값을 추출할 때 임의로 선택한 두 픽셀의 밝기값 비교를 통하여 이진 특징값을 추출한다. 이 경우 해당 픽셀의 밝기값에 잡음이 포함되면 특징값이 부정확하게 추출되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 임의로 두 블록을 선택하고 해당 블록내 밝기값의 평균을 비교하여 이진 특징값을 추출하였다. 또한 픽셀 위치를 임의로 선택하여 ferns 를 구성하였던 기존의 방법 대신 최고의 분류 성능을 가지는 fern 들을 이용하여 분류기를 구성하기 위해, AdaBoost 의 방법을 Random Ferns 에 맞게 변경하였다. Boosted Random Ferns 를 트리 구조의 cascade 노드에 방향과 각도에 따라 배치하여 연산 속도를 향상시키고 false-positive를 줄이는 효과를 보았다. CMU Rotated Face Database 를 사용하여 평가하였을 때, 기존 Random Ferns 는 false-positive 의 수가 57 개 일 때 66%의 검출률을 보인 반면, Boosted Random Ferns 는 false-positive 의 수가 45 개 일 때 88%의 검출률을 보였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.28 no.2
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• pp.181-189
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• 2012

Recently, interest in potential for estimating water quality using high resolution satellite images is increasing. However, low SNR(Signal to Noise Ratio) over inland water and radiometric errors such as non-linearity of brightness value of high resolution satellite images often lead to accuracy degradation in water quality estimation. Therefore radiometric correction should be carried out to estimate water quality for high resolution satellite images. For KOMPSAT-2 images parameters for brightness value-radiance conversion are not available and precise radiometric correction is difficult. To exploit KOMPSAT-2 images for water quality monitoring, it is necessary to investigate non-linearity of brightness value and noise over inland water. In this paper, we performed brightness value comparison between KOMPSAT-2 images and IKONOS/GeoEye-1, which are known to show the linearity. We used the images obtained over the same area and on the same date for comparison. As a result, we showed that although KOMPSAT-2 images are more noisy;the trend of brightness value and pattern of noise are almost similar to reference images. The results showed that appropriate target area to minimize the impact of noise was $5{\times}5$. Non-linearity of brightness value between KOMPSAT-2 and reference images was not observed. Therefore we could conclude that KOMPSAT-2 may be used for estimation of water quality parameters such as concentration of chlorophyll.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.89-92
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• 2011

본 논문에서는 컬러 영상에 대해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하고 영상을 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정율을 결정한 후, 최소 밝기 값 및 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 cut를 적용하여 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 스트레칭 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.