• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.9
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• pp.1146-1151
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• 2019

Histogram H is an x-monotone rectilinear polygon with a horizontal edge, called by a base, connecting the leftmost vertical edge and the rightmost vertical edge. Here the rectilinear polygon is a polygon with only horizontal and vertical edges and the x- monotone polygon P is a polygon in which every line orthogonal to the x-axis intersects P at most twice. Walking counterclockwise on the boundary of a histogram H yields a sequence of left turns and right turns at its vertices. Conversely, a given sequence of the turns at the vertices can be realized by a histogram. In this paper, we consider the problem of finding a histogram to realize a given turn sequence. Particularly, we will find the histograms to minimize its area and its bounding box. It will be shown that both of the problems can be solved by linear time algorithms.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.28-31
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• 2014

본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.849-852
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• 2000

본 논문은 배경이 고정되지 않은 복잡한 동영상에서의 물체 추적을 위하여 다중 모델 색상 히스토그램 역투영(Multi Model Color Histogram Back-projection)방법을 제안한다. 색상 히스토그램 역투영(Color Histogram Back-projection)을 이용하면 카메라의 움직임 때문에 발생하는 배경의 변화에 관계없이 물체를 추적할 수 있다. 기존의 방법은 추적하려는 물체에 대해 하나의 모델만을 적용했기 때문에, 배경영역 색분포의 영향을 많이 받는다. 이를 해결하기 위해 다중 모델 색상 히스토그램 역투영 방법을 이용하였다. 이 방법은 추적하려는 물체에 대해 여러 개의 모델을 구하여 각각에 대해 색상 히스토그램 역투영을 수행한다 또한 역투영 이진 영상에서 물체의 위치를 결정하기 위한 수평, 수직 프로젝션 방법의 문제점을 레이블링(Labeling)을 사용하여 보완하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06d
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• pp.223-226
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• 2002

영상 검색을 위한 기존의 칼라 히스토그램 방법은 영상의 형상 정보를 포함하고 있지 않다. 본 논문에서는 로컬 형상 정보인 에지 정보에 칼라 정보를 접목시켰다. 각각의 세 종류의 에지(수평 에지, 수직 에지, 비 방향성 에지) 주위의 픽셀들에 대한 칼라 분포를 구한 후 그 각각의 칼라 분포를 기초로 구한 두 영상간의 거리 정보를 이용하여 영상들간의 유사도를 구했다. 따라서 본 논문에서 제안한 유사도는 한 종류의 에지 타입 (비 방향성 에지)을 이용한 방법에 비해 매칭 오류를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 칼라 히스토그램과 에지 히스토그램을 이용한 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.11
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• pp.179-186
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• 2009

In this paper, we propose a head detection method based on vertical and horizontal pixel histogram analysis in order to overcome drawbacks of the previous head detection approach using Haar-like feature-based face detection. In the proposed method, we create the vertical and horizontal foreground pixel histogram images from the background subtraction image, which represent the number of foreground pixels in the same vertical or horizontal position. Then we extract feature points of a head region by applying Harris corner detection method to the foreground pixel histogram images and by analyzing corner points. The proposal method shows robust head detection results even in the face image covering forelock by hairs or the back view image in which the previous approaches cannot detect the head regions.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.3-7
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• 2007

본 논문에서는 1m 공간해상도를 가지는 도시 지역의 위성영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트(gradient)의 히스토그램을 이용하여 스테레오 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 한 화소 거리의 대각 방향에 놓여진 4 개 화소들의 수직 및 수평 방향에 존재하는 화소간의 밝기값 차로 정의되는 그레디언트를 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 평탄화 지수 영상에서 에지 등과 같이 주변 화소의 밝기값과 차이가 큰 화소는 상대적으로 높은 평탄화 지수를，비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가지게 된다. 에지와 비에지를 판정하는 평탄화 임계값을 결정하기 위해 평탄화 지수 영상의 히스토그램 분포를 이용한다. 결정된 평탄화 임계값보다 작은 평탄화 지수를 가지는 정합 창틀 내의 화소들이 일정 비율보다 크면 비에지 화소로 판정하고 정합 창틀을 한 단계 더 크게 설정하는 방법으로 정합 창틀의 크기를 각 화소마다 가변적으로 변화시킨다. 제안한 방법을 IKONOS 스테레오 위성영상에 적용하여 고정 크기의 정합 창툴에 비해 정합 성능이 향상되는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.203-209
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• 2002

본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.9
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• pp.2294-2301
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• 1998

The aim of this paper is to extract features from each news scenes for example, symbol icon which can be distinct each broadcasting corp, icon and caption which are has feature and important information for the scene in respectively, In this paper, we propose extraction methods of caption that has important prohlem of news videos and it can be classified in three steps, First of al!, we converted that input images from video frame to YIQ color vector in first stage. And then, we divide input image into regions in clear hy using equalized color histogram of input image, In last, we extracts caption using edge histogram based on vertical and horizontal line, We also propose the method which can extract news icon in selected key frames by the difference of inter-histogram and can divide each scene by the extracted icon. In this paper, we used comparison method of edge histogram instead of complex methcxls based on color histogram or wavelet or moving objects, so we shorten computation through using simpler algorithm. and we shown good result of feature's extraction.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.91-99
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• 2020

For the shadow removal technology that is the base technology of the image detection system, real-time image processing has a problem that the processing speed is reduced due to the calculation complexity and it is also sensitive to illumination or light because shadows are removed only by the difference in brightness. Therefore, in this paper, we improved real-time performance by reducing the calculation complexity through the removal of the weighting part in order to solve the problem of the conventional system. In addition, we designed and evaluated an image detection system based on a shadow removal algorithm that could improve the shadow recognition rate using a vertical histogram. The evaluation results confirmed that the average speed increased by approximately 5.6ms and the detection rate improved by approximately 5.5%p compared to the conventional image detection system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.855-858
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• 2004

본 논문에서는 원영상 영역내 포함된 우성의 에지에 대한 구체적 정보를 이용하기 위하여 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출한다. 추출된 에지영상에 얼굴영역을 검출하기위해 이진화된 영상에 설정된 임계값을 통하여 얻은 이진영상으로부터 얼굴영역을 검출하기 위하여 얼굴의 일반적인 구조적 정보와 처리시간이 빠른 수평, 수직히스토그램 분석법을 이용하였다. 얼굴영역을 분리한 영상에 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용하여 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.