• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.99-102
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• 2016

교통표지판 검출 및 인식은 차량의 자율주행 및 ADAS (Advanced Driver Assistance System)의 필수적인 요소이다. 교통표지판의 각종 표식을 인식하기 위해서는 먼저 교통표지판 영역을 검출해야 하며, 이 작업은 통상적으로 교통표지판에 포함된 빨간색을 추출하는 컬러 필터링을 통해 이루어진다. 하지만 차량 영상에 나타나는 색상 성분은 태양광의 방향이나 날씨 등에 상당한 영향을 받으며 이러한 조도 환경은 차량이 주행하게 되면 시간적으로도 수시로 변화한다. 더군다나 사용하는 카메라의 내부적인 특성에 따라서도 색상 성분의 분포가 달라지기 때문에 컬러 필터링을 위한 임계값은 고정값을 사용하기 보다는 적응적으로 변화시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 조도 환경과 다양한 카메라 종류에 따라서 영상 내 교통표지판의 빨간색 성분의 분포를 분석하고 이를 바탕으로 임계값을 가변적으로 설정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 제안 방법을 적용하면 고정된 임계값을 사용한 방법보다 조도변화에 강인하게 교통표지판 영역을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.6 s.312
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• pp.92-100
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• 2006

In imaging devices such as digital cameras using a single image sensor, captured images are the sub-sampled images comprised of the pixels that have only one of the three primary colors per a pixel. This images should be restored to the color images through an image processing referred as color interpolation. In this paper, we derive relation between the average of the data from CFA image sensor and the average of each color channel data. By using this relation, a new efficient method for color interpolation is proposed. Also, in order to reduce the zipper effect in a restored image, missing luminance values are interpolated along any edges in the captured image. On the other hand, for the chrominance channel interpolation, we average difference between a chrominance value and a luminance value in a local area, and this average value is added to the pixel value of the interpolated location. The proposed method has been compared with several previous methods, and our experimental results show the better results than the other methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1461-1463
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• 2015

본 논문에서는 이동 객체를 추적하기 위해 HSI 색상 모델 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하고, 차영상을 통해 추적하고자 하는 객체의 중심점을 보완하는 방법을 제안한다. 색상 모델 기반 파티클 필터로 이동 객체를 추적했을 때, 객체의 색 혼합도의 문제로 객체의 중심과 파티클들의 분포에 대한 정확성이 떨어져 추적의 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각 프레임마다 차영상을 만들어 이동객체의 중심점을 찾고, 파티클 필터로 추적한 중심점과 비교하여 객체의 중심점을 보완해 추적에 대한 정확성을 높일 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.7 s.103
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• pp.737-744
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• 2005

In this paper, we propose a three-level color clustering algerian for the binarization of text regions extracted from natural scene images. The proposed algorithm consists of three phases of color segmentation. First, the ordinary images in which the texts are well separated from the background, are binarized. Then, in the second phase, the input image is passed through a high pass filter to deal with those affected by natural or artificial light. Finally, the image Is passed through a low pass filter to deal with the texture in texts and/or background. We have shown that the proposed algorithm is more effective used gray-information binarization algorithm. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm we use a commercial OCR software ARMI 6.0 to observe the recognition accuracies on the binarized images. The experimental results on word and character recognition show that the proposed approach is more accurate than conventional methods by over $35\%$.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1843_1844
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• 2009

본 논문에서는 영상처리 기술을 기반으로 한 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 금속 물체를 탐지하기 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론을 이용하여 금속물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하여 사용하였다. 차량안의 특정 탐지 영역 내에서 FCF(Fuzzy Skin Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하고, 동승자가 위협을 가한다는 가정 하에 손 영역을 탐지한다. 탐지된 동승자의 손 영역을 중심으로 색상기반 원형 탐색기법을 사용하여 최종 금속물체의 후보영역을 설정하고, 금속물체 색상필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.377-380
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• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.184-187
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• 2010

본 논문에서는 움직임 추정(Motion Estimation, ME), 색상 라벨링(Labeling) 그리고 Non-Local means 필터 등을 이용하여 2D 영상을 3D 입체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 프레임 간의 움직임 추정 방법을 사용하여 물체의 움직임 벡터를 추출하며 색상 라벨링 작업을 통해 세밀한 객체를 추출한다. 객체를 추출한 후 영상을 이동시켜서 우영상을 생성한다. 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 화소들이 발생하는데 전체 화소의 상관도를 고려하는 Non-local means 필터를 사용하여 이 부분을 처리한다. 생성된 우 영상과 원본 영상인 좌 영상으로 비월주사(interlace)하여 최종 3D 입체 영상을 생성한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.401-402
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• 2016

드론의 헬리캠, 스마트폰의 카메라를 통해 얼굴영상을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 지속적으로 추적하는 것은 최근 많은 연구가 진행 중에 있다. 특히 색상기반의 파티클 필터를 사용하는 얼굴추적기법은 빠르고 효과적이나 사용되는 파티클의 수와 윈도우즈의 크기 간의 상간관계는 연구된 바가 없다. 이 논문에서는 색상기반 파티클 필터를 이용하여 얼굴추적 시스템을 구축하고 파티클의 수와 윈도우즈의 크기간의 상관관계를 1집단부터 5집단에 대해 윈도우즈의 크기와 파티클의 수를 변화하며 인식률의 상관관계를 살펴보았다. 파티클의 수는 10부터 120개, 윈도우즈 크기는 20픽셀부터 200픽셀에 대해 실험한 결과 실험의 파티클의 수와 윈도우즈 크기는 인식률에 의미 있는 영향이 없음을 확인했다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.2
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• pp.86-94
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• 2010

In this paper, we propose spatially adaptive color demosaicing of noisy Bayer data. When sensor noises are not considered in demosaicing, they may degrade result image. In order to obtain high resolution image, sensor noises are considered in the color demosaicing step. We identify flat, edge and pattern regions at each pixel location to improve the performance of the algorithm and to reduce complexity. Based on the pre-classified regions, the demosaicing of the G channel is performed using the local statistics to reduce the interpolation error. The sensor noise is simultaneously removed by a modified version of non-local mean filter in the green and in the color difference domain. The R and B channels are interpolated easily using fully interpolated and denoised G and color difference values. Experimental results show that the proposed method achieves a significant improvement in terms of visual and numerical criteria, when compared to conventional methods.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.323-329
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• 2002

멀티미디어 정보검색 중 내용 기반 영상검색은 색상, 질감, 형태 등의 영상 내용 특징들을 이용하여 검색하는 방법으로, 색상과 질감 특징을 이용한 검색 시스템이 일반적으로 널리 소개되고 있다. 그러나 형태가 서로 다른 영상에서는 색상과 질감 특징에 의한 검색 방법은 유사 영상검색에서 오류를 수반할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 영상의 윤곽선 에 의한 전역 형태 특징으로 허용 가능한 범주 이내로 유사도 영상을 필터링한 후 형태정보의 히스토그램을 이용하여 유사도 검색을 함으로써 정확도를 놀일 수 있는 시스템을 개발한다.