• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.96-99
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• 2010

H.264/AVC 부호화 표준은 영상의 특성을 반영하기 위해 $16{\times}16$부터 $4{\times}4$ 크기의 가변적인 블록을 이용하여 부호화 효율을 높인다. 하지만 이로 인해 부호기의 복잡도가 증가된다. 부호기 복잡도를 증가시키는 여러 요인 중, H.264/AVC의 모드 결정은 부호기의 복잡도를 증가시키는 주요인이다. 본 논문에서는 IPPP구조에서 비트율 왜곡값을 이용하여 고속으로 매크로블록의 모드를 결정하는 방법을 제안한다. 인트라 화면에서의 인트라 $4{\times}4$, 인트라 $16{\times}16$의 비트율 왜곡 평균값으로 영상에 적응적인 최대 임계값과 최소 임계값을 결정한다. 다음, $16{\times}16$, $16{\times}8$, $8{\times}16$ 인터 모드의 비트율 왜곡값이 최대 임계값과 최소 임계값으로 분할한 범위 중 어느 곳에 해당하는지를 살펴보고, 이에 따라 인트라 모드 결정 단계를 선택적으로 결정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 H.264/AVC에 비해 부호화 효율의 큰 감소 없이 평균 27.42%의 부호화 시간을 감소시켰다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.1
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• pp.161-171
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• 2014

When the Hough transform is applied to identify an instance of a given model, the output is typically a histogram of votes cast by a set of image features into a parameter space. The next step is to threshold the histogram of counts to hypothesize a given match. The question is "What is a reasonable choice of the threshold?" In a standard implementation of the Hough transform, the threshold is selected heuristically, e.g., some fraction of the highest cell count. Setting the threshold too low can give rise to a false alarm of a given shape(Type I error). On the other hand, setting the threshold too high can result in mis-detection of a given shape(Type II error). In this paper, we derive two conditional probability functions of cell counts in the accumulator array of the generalized Hough transform(GHough), that can be used to select a scientific threshold at the peak detection stage of the Ghough.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.6
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• pp.951-959
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• 2015

Scene text extraction is important because it offers some important information on different image based applications pouring in current smart generation. Edge-Enhanced MSER(Maximally Stable Extremal Regions) which enhances the boundaries using the canny operator after extracting the basic MSER shows excellent performance in terms of text extraction. But according to setting the threshold of the canny operator, the result images using Edge-Enhanced MSER are different, so there needs a method figuring out the threshold. In this paper, we propose a AEMSER(Adaptive Edge-enhanced MSER) that applies the method extracting the boundary using the middle value of histogram to Edge-Enhanced MSER to get the canny operator's threshold. The proposed method can acquire better result images than the existing methods because it extracts the area only for the obvious boundaries.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.5B
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• pp.582-591
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• 2001

터보 부호는 반복적인 복호 알고리즘을 사용함으로써 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 Shannon 한계에 가까운 성능을 보이는 오류정정 방식으로 제안되었으나, 반복 연산량에 따른 복호 지연과 인터리버에 따른 지연에 의해 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 터보 부호의 성능을 저하시키지 않는 범위에서 적절한 초기 임계값 설정에 따라 불필요한 반복 복호 횟수를 줄일 수 있는 터보 복호기 구조를 제안한다. 적절한 초기 임계값 설정은 LLR(Log-Likelihood Ratio)값의 평균값과 분산, 복호기의 출력에 대한 BER에 근거하여 여러 번의 모의 실험을 통해서 최적의 값으로 결정된다. 제안한 방식은 초기 임계값을 적절히 선택하면 손실이 없는 범위 내에서 반복횟수를 감소시킴으로써 기존의 정해진 반복횟수로 인한 큰 복호 지연을 미연에 방지하고, 이에 따른 계산량 감소는 저전력의 효과도 가져온다. 성능 평가를 위해 BER = $10^{-6}$이내이고, 전송속도가 32kbps 이상인 IMT2000의 고속 데이터 전송 환경에서 모의 실험을 하였다. 실험 결과로 기존의 정해진 반복횟수를 갖는 터보 복호기에 비해 SNR 변동(0~3dB)에서 평균적으로 55~90% 정도의 감소된 반복횟수를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.226-228
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• 2013

본 논문은 실제 주행 도로영상에서 교통표지판을 검출하기 위하여 다중 색상 임계값 모델을 이용한 색상 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하나의 모델을 이용하는 기존의 색 분할 방법과 달리 다양한 조명 환경에서도 동작할 수 있는 다중 색상 모델을 사용한 방법이다. 모델 생성을 위해 각 조명 모델에 해당하는 학습용 데이터를 이용하여 모델의 임계값 범위를 추정한다. 이 과정에서 임계값의 범위는 상위 0.5%와 하위 0.5%를 제외한 픽셀 값 분포에서의 최대 및 최소값으로 결정한다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 조명 상태에서의 교통표지판도 검출이 가능하다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.1169-1174
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• 2001

A new approach for determining global threshold value of binary image is proposed in this paper. In the proposed algorithm, bit-plane information which involve the shapes of original image is used for dividing image into two parts; object and background. Optimal threshold value are selected based on difference values of average between two regions, which is considered in global binary thresholding. Proposed method is no need to set a initial value, and consequently, it is relatively simple as well as robust. Experimental results showed a good performance in preserving edge not only continuous tone images but also document image.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.265-268
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• 2005

기존에 널리 사용되어 지고 있는 영상 이진화 기법은 영상에서의 그레이 레벨의 빈도수 히스토그램에 기반하여 임계값[2-7, 9-11]을 결정하여 왔다. 그리고 최근 히스토그램에 기반한 영상 이진화 기법의 단점을 보완하기 위해서 그레이 레벨 분포에 기반한 임계값 결정법[1]이 제시되었다. 본 논문에서는 그레이 레벨의 공간적 분포를 이용한 임계값 결정법을 제안함으로서 최근 제안된 그레이 레벨 분포에 기반한 임계값 결정법의 단점을 보완하고자 한다. 기존의 여러 가지 예제 영상을 통하여 제안된 임계71 결정법의 타당성을 보인다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.2
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• pp.90-94
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• 2000

In this paper, we propose an efficient method of estimating a critical threshold which is used to reject unreliable patterns in a HMM based recognition system. The rejection methods based on the anti-models which are formulated as the statistical hypothesis determine whether or not to accept an input pattern by comparing the likelihood ratio of HMM and anti-models to a critical threshold. It is quite difficult to fix a threshold for the probability of a HMM because the range of such probabilities varies severely depending on the chosen class model. We estimate the critical threshold, which is very class-dependent, using the likelihood scores for the training database. In our experiments, we applied the proposed estimating method of the threshold to the HMM based 3D hand gesture recognition system. We found that this method can be used successfully for rejecting unreliable input gestures regardless of the types of anti-models.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.14-17
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• 2012

현재 유방암으로 인한 사망률이 급증하고 있다. 이러한 유방암의 위험성을 줄일 수 있는 치료 방법으로 수년간 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 마모그래피의 연장 선상이라 할 수 있는 CAD 시스템의 개발에 대한 연구가 진행 중에 있다. 미세석회화 검출에 적합한 CAD 시스템의 구현을 위해서 미세석회화를 분할하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 기존의 미세석회화 분할 방법들 중에서 마모그램 영상에서 그레이 레벨 또는 컨트라스트를 임계화하는 방법을 많이 사용하고 있다. 이 방법은 간단하고 빠르다는 장점을 가지지만, 관찰하는 사람에 따라 변동성이 높다. 변동성이 크다는 단점으로 인해 다양한 마모그램 영상들에서 최적의 성능을 얻어내는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 관찰자에 의해서 컨트라스트 임계값을 정하는 방법이 아닌, 마모그램 영상에 따라 적응적으로 임계값을 자동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 임계화 방법은 마모그램 영상마다 적합한 컨트라스트 임계값 변동이 크다. 그러나 제안된 방법은 마모그램 영상에 적합한 임계값을 찾아준다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.45.1-45.1
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• 2005