• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.413-414
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• 2007

본 논문은 칼라 필터 배열(color filter array : CFA) 영상에서 채널 간 상관관계를 이용한 새로운 에지 방향 컬러 보간 방법을 제시하였다. 고정 채널 간 컬러 차 가정에 따라 휘도와 색차간의 차가 큰 경우 에지 영역이라 판단한다. 에지 방향 판별을 정확히 하기 위해 수평, 수직 방향으로 컬러 차 영상을 구하고, 구한 영상에서 변화량을 계산하여 에지 방향 판별 기준으로 사용한다. 에지 판별 기준을 사용하여, 에지 방향에 따라 컬러 보간을 수행한다. 평탄 영역은 이웃 화소와의 유사성에 따라 가중치를 다르게 줘서, 이웃 화소의 가중치 합으로 구한다 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.561-564
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• 2001

잡음에 의해 훼손된 영상 신호를 복원할 때 쓰이는 Wiener filter는 국부영역의 잡음 분산과 신호 분산을 가지고 적응적으로 필터의 파라미터를 조절한다. 그러나 기존의 Wiener filter는 고정된 필터 마스크를 사용함으로써, 평탄 영역의 잡음을 크게 제거하면, 에지 부분의 잡음이 살고, 에지 부분의 잡음을 제거하면, 평탄영역의 잡음이 사는 특성이 있다. 본 논문은 Kirsh mask로 에지와 그 방향성을 판별한 후, 에지 부분의 잡음을 제거하면서 평탄 영역의 잡음도 동시에 제거하기 위해 가변적인 필터 마스크를 사용했으며, 잡음에 의해 훼손된 방향성 정보를 살러 주기위해 필터 마tm크와 훼손된 영상 이미지에 방향성 정보를 추가했다. 제안된 방법으로 실험한 결과 주관적 비교에서 에피 부분이 잡음을 제거하고 방향성을 살렸으며, PSNR을 이용한 객관적 비교에서도 기존알고리즘보다 개선된 성능을 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.2
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• pp.122-130
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• 2009

Conventional approaches for car number plate detection have dealt with those input images having similar sizes and simple background acquired under well organized environment. Thus their performance get reduced when input images include number plates with different sizes and when they are acquired under different lighting conditions. To solve these problem, this paper proposes a new scheme that uses the geometrical features of number plates and their topological information with reference to other features of the car. In the first step, those edges constructing a rectangle are detected and several pixels neighboring those edges are selected as the seed pixels for region growing. For region growing, color and intensity are used as the features, and the result regions are merged to construct the candidate for a number plate if their features are within a certain boundary. Once the candidates for the number plates are generated then their topological relations with other parts of the car such as lights are tested to finally determine the number plate region. The experimental results have shown that the proposed method can be used even for detecting small size number plates where characters are not visible.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.5 no.1
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• pp.127-133
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• 2011

Characters in natural image are an important information with various context. Previous work of character region detection algorithms is not detect of character region in case of image complexity and the surrounding lighting, similar background to character, so this paper propose an method of character region detection in natural image using edge and connected component by morphological reconstructions. Firstly, we detect edge using Canny-edge detector and connected component with local min/max value by morphological reconstructed-operation in gray-scale image, and labeling each of detected connected component elements. lastly, detected candidate of text regions was merged for generation for one candidate text region, Final text region detected by checking the similarity and adjacency of neighbor of text candidate individual character. As the results of experiments, proposed algorithm improved the correctness of character regions detection using edge and connected components.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.5C
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• pp.503-511
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• 2006

H.264 adopts new coding tools such as intra-prediction, loop filter, etc. The adoption of these tools enables an H.264-coded bitstream to have more information compared with previous standards. In this paper we proposed an effective spatial error concealment method for H.264. Among the information included in an H.264-coded bitstream, we use intra-mode for recovering a damaged block. This is because prediction direction in intra-mode is highly correlated to the edge direction of a lost macroblock. We first estimate the edge direction using intra-modes of blocks adjacent to a lost macroblock, and classify the area in a damaged macroblock into the edge and the flat area. And then our method recovers pixel values in the edge area using edge-directed interpolation, and recovers pixel values in the flat area using weighted interpolation. Simulation results show the proposed method yields better video quality than conventional approaches by 0.35 to 5.48 dB.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.4
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• pp.86-97
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• 2011

This paper presents a novel algorithm to detect more accurate road lane with image sensor-based color classification and directional edge clustering. With treatment of road region and lane as a recognizable color object, the classification of color cues is processed by an iterative optimization of statistical parameters to each color object. These clustered color objects are taken into considerations as initial kernel information for color object detection and recognition. In order to improve the limitation of object classification using the color cues, the directional edge cures within the estimated region of interest in the lane boundary (ROI-LB) are clustered and combined. The results of color classification and directional edge clustering are optimally integrated to obtain the best detection of road lane. The characteristic of the proposed system is to obtain robust result to all real road environments because of using non-parametric approach based only on information of color and edge clustering without a particular mathematical road and lane model. The experimental results to the various real road environments and imaging conditions are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2006.06a
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• pp.21-24
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• 2006

본 논문에서는 신장조직 영상에서 사구체 영역을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장 검사를 자동화하기 위한 첫 번째 단계이다. 그러나 사구체 영역을 단순한 2치화 방법으로 직접 추출함은 어려운 일이다. 이에 본 연구자들은 우선, 가우스 함수에 의한 원영상의 빛바랜 영상을 동적인 임계값으로 사용함으로써 원영상을 2치화한다. 다음으로, 획득한 영상으로부터 간단한 영상처리 기법에 의한 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역의 경계 에지를 판별함으로써 사구체 영역을 추출하였다. 이 방법은 다수의 샘플에 적용해서 유효성을 확인한 바 양호한 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.310-312
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• 2006

본 논문에서는 신장조직 영상으로부터 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장 검사를 자동화하기 위한 첫 번째 단계이다. 그러나 사구체 영역을 단순한 2치화 방법으로 직접 추출함은 어려운 일이다. 이에 본 연구자들은 우선, 가우스 함수에 의한 원영상의 빛바랜 영상을 동적인 임계값으로 사용함으로써 원영상을 2치화 한다. 다음으로, 획득한 영상으로부터 간단한 영상처리 기법에 의한 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다 그 다음으로 사구체 영역의 경계 에지를 판별함으로써 사구체 영역을 추출하였다. 이 방법은 다수의 샘플에 적용해서 유효성을 확인한 바 양호한 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of IKEEE
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• v.10 no.1 s.18
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• pp.87-95
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• 2006

This paper presents the analyses of the effect of inserting border lines between different color regions on edge detection in color codes, and is not intended to present any new algorithm for color-code recognition. With its role to complement the RFID (radio frequency identification) and the wide and fast spread of digital cameras, an interest on color codes is fast increasing. However, the severe distortion of colors in obtained images prohibits color codes from expanding their applications. To reduce the effect of color distortion it is desirable to process the whole pixels in each color region statistically, instead of relying on some pixels sampled from the region. This requires segmentation, and the segmentation usually requires edge detection. To help detect edges not disconnected, we inserted border lines of the width of two pixels between adjacent color regions. Two colors were used for the border lines: one consisting of white pixels, and the other black pixels. The edge detection was performed on images with either of the two kinds of border lines inserted, and the results were compared to results without inserted border lines. We found that inserting black border lines degraded edge detection by causing zipper effect while inserting white border lines improved it compared to the cases without inserted border lines.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.18 no.2
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• pp.107-116
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• 2002

A hybrid image segmentation algorithm is proposed which integrates edge-based and region-based techniques through the watershed algorithm. First, by using mean curvature diffusion coupled to min/max flow, noise is eliminated and thin edges are preserved. After images are segmented by watershed algorithm, the segmented regions are combined with neighbor regions. Region adjacency graph (RAG) is employed to analyze the relationship among the segmented regions. The graph nodes and edge costs in RAG correspond to segmented regions and dissimilarities between two adjacent regions respectively. After the most similar pair of regions is determined by searching minimum cost RAG edge, regions are merged and the RAG is updated. The proposed method efficiently reduces noise and provides one-pixel wide, closed contours.