• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.219-222
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• 2002

본 논문에서는 잘못된 인쇄로 인한 문서상의 잡영이 생기거나 문자 훼손이 있는 문서영상을 복원 하고자 한다. 제안하는 방법은 문서영상을 스캐너로 읽어들여 잡영을 제거 한 뒤 훼손된 숫자 영상에 대해서 프로젝션을 이용하여 숫자 열을 낱낱의 숫자로 분할한다. 각각의 숫자에 대해서 크기가 일정하도록 정규화를 시킨 다음, Backpropagation을 이용하여 훼손된 숫자를 학습하였다. 학습시킨 다음 원 영상과 훼손된 영상을 각 픽셀단위로 비교하여 4-방향 마스크를 이용하여 원래의 숫자 영상으로 복원하도록 한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.9 no.1
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• pp.1-9
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• 2008

One of the problems for implementing the spot detection phase in the 2-DE gel image analysis program is the eliminating noises in the image. Remained noises after the preprocessing phase cause the over-segmented regions by the segmentation phase. To identify and exclude the over-segmented background regions, if we use the fixed thresholding method that is choosing an intensity value for the threshold, the spots that is invisible by the eyes but mean a very small amount proteins which have important role in the biological samples could be eliminated. This paper propose an adaptive thresholding method that come from an idea that is got on statistical analysing for the prominences of the peaks. The adaptive thresholding method works as following. Firstly we calculate an average prominence value curve and fit it to exponential function curve, as a result we get parameters for the exponential function. And then we calculate a threshold value by using the parameters and probability distribution of errors. Lastly we apply the threshold value to the region for determining the region is a noise or not. According to the probability distribution of errors, the reliability is 99.85% and we show the correctness of the proposed method by representing experiment results.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.415-418
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• 2008

This paper presents a method for moving objects detection, analysis and expression how much move as numerical value from the image which is captured by a network camera. To perform this method, we process few kinds of pre-processing to remove noise that are getting background image, difference image, binarization and so on. And to consider perspective effect, we propose modified ART2 algorithm. Finally, we express the result of ATR2 clustering as numerical value. This method is robust to size of object which is changed by perspective effect.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.248-253
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• 1998

만화 제작에 있어 시나리오 뿐 만 아니라 등장 인물(캐릭터)의 개발이 중요한 부분을 차지하고 있으므로 새로운 캐릭터 창작을 쉽게 개발하기 위한 방법의 일환으로 기존 인물 영상의 특징을 초대한 고려한 윤곽선을 추출하여 이를 캐릭터 개발에 활용할 수 도 있을 것이다. 이런 목적으로 지금까지 영상의 윤곽선 추출방법들이 많이 제안되었으나 대부분은 그레이 레벨 영상을 이진 영상으로 변환한 후 윤곽선을 추출하는 과정에서 정보의 손실이 발생할 수도 있으며 불필요한 잡영이 추가될 수 있었다. 본 논문은 이런 단점을 보완하기 위해 그레이 레벨 영상에서 직접 윤곽선을 추출하려는 시도로서, 전처리 과정에서는 local averaging으로 잡영을 줄인 후 Prewitt 연산자를 이용하여 에지를 검출하고, 윤곽선 추출에 적합하도록 기존의 지형적 특징 할당 방법을 수정하여 적용한 중간 결과에 대해 직선화 과정으로 잡음들을 제거하여 최종 윤곽선을 구한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.463-465
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• 2001

본 논문에서는 한꺼번에 처리하기 힘든 대용량의 데이터 파일을 전처리 과정을 통해 처리시간을 단축시켜 레이다 영상으로 나타내고 그 안에서 움직이는 물체, 즉 배의 움직임을 추출하고자 한다. 레이더 영상은 일반 직교 좌표계가 아닌 평면상에서의 극좌표계를 사용하기 때문에 좌표계 변환시 생기는 레이다 영상에서의 잡영을 모폴로지 기법과 labeling을 이용하여 제거했다. 레이더 영상은 레이더 자체의 특성으로 인해 잡영이 다수 존재하고 데이터 변화로 인해 영상 전체가 약간의 흔들림이 있기 때문에 물체 추적에 널리 사용되는 차영상 기법을 레이다 영상에 적응시켰을 경우 원하는 물체를 효율적으로 추출해 내기가 어렵다. 따라서 기존의 차영상 추출 알고리즘을 보완하여 이미지 픽셀차가 적정수준 보다 큰 경우만을 선택하여 움직이는 배를 추출하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.5
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• pp.425-435
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• 2014

The research for extracting man-made features such as building and road from the aerial photograph or satellite imagery has been performed actively. As lately the resolution of digital aerial photographs was improved, unwanted features(noise) would be often detected. An edge detection algorithm is developed to make up for such a noise problem, make boundaries of wanted objects clear and extract only needed features. The algorithm developed in this research performs separating RGB channels, differencing between channels, transforming in to binary images, excluding noises and restoring shapes, and edge extraction in order. The images to be used for edge detection are prepared through bundle adjustment, DTM extraction, orthorectification and mosaicking. The roof edges of small building on preprocessed digital aerial orthophotos were extracted using the algorithm developed in this study. The validity of the algorithms was proved by comparing edge results of small building extracted in this study with those of conventional methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.532-534
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• 2003

본 논문에서는 인쇄체 우편주소 영상에서 smearing과 히스토그램 분석을 이용한 고속의 문자열 기울기 보정 및 분할 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 영상을 가분할 하고, 각각의 가분할 영상에 대한 수평 히스토그램을 분석하여 기울기 측정 및 보정을 수행하였다. 문자열 분할 단계에서는, 기울기가 보정된 영상에 smearing을 수행하고, 영상에 존재하는 잡영 및 각종 바코드를 제거하고, 수평 히스토그램 분석을 통해 최종 문자열 분할 결과를 도출하였다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 2,000 장의 테스트 영상 중 1,989장의 영상에서 정확한 문자분할 결과를 얻을 수 있었으며, 제안한 방법이 유효함을 보였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.7 no.1
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• pp.81-88
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• 2002

This paper proposes an extraction method which extracts two different thematic maps, which have different line thickness from each other in a raster image that contains the two thematic maps. In the proposed method, the depth of each pixel is calculated according to the amount of pixels in its surrounding neighborhood, and then the thinning is performed. By using depth threshold, two thematic maps are first extracted from the thinning result. There are noise images and skeleton disconnection in the lines of each extracted thematic map. Each thematic map extraction is finally completed after removing the noise images and connecting the disconnected lines. Through the experiment, we showed that the proposed method could be used for the extraction of each thematic map of a raster image which included two thematic maps.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.4
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• pp.459-466
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• 2004

In this paper, an effective skeleton method is proposed in order to obtain an enhanced digital image of skeleton line. The binary image using the threshold values is applied in the preprocessing stage and then the modified parallel processing method is applied to obtain the improved image of skeleton line. The existing skeleton methods are Rutovitz, Steiabelli and other five skeleton methods. In the digital process of skeleton line, the major problem caused by these methods is elongated lines and noise branches of the processed image. In this study, however, such noises are deleted first by the modified parallel processing step of the proposed method. Then a pixel is compared to its eight neighbor pixels. if its neighbor pixels are in one of the eight conditions, the central pixel is deleted. As a result, the quality of the skeleton is better then those produced by the existing skeleton methods.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.48-53
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• 2002

본 연구에서는 각각 1998년 8월 12일(홍수 발생시), 8월 19일(홍수 발생 후) 옥천, 보은 지역을 촬영한 RADARSAT SAR 위성영상을 이용하여 수계지역 및 홍수지역 분류를 수행하고자 하였다. 이를 위해, 먼저 두 장의 위성영상에 대해서 각각 스페클 잡영(speckle noise)을 제거하고, ${\sigma}^0$(sigma naught, dB)을 계산한 후 수계지역에 대한 ${\sigma}^0$값을 분석하였다. 이 값을 기준으로 각각 두 장의 위성영상에서 각각 최대우도법을 이용하여 수계지역을 분류하였다. SAR 영상은 영상취득의 원리에 의해 지형의 기복에 따른 음영효과(shadow effect)가 발생하는데, 음영효과가 발생하는 지역의 ${\sigma}^0$값은 수계지역과 비슷한 반사특성(낮은 dB 값)을 보인다. 따라서 지형의 기복이 심한 지역의 수계지역 분류시 음영효과를 제거해야 효과적적인 분류를 할 수 있으며, 이를 위해 위성의 헤더자료로부터 촬영시 각각의 촬영중심을 계산하고, 촬영중심과 지상좌표와의 기하학적 관계를 고려하여 음영효과를 제거하였다. 마지막으로, 수계지역만이 추출된 영상에 대해 영상의 기하보정을 수행하였으며, 기하 보정된 두장의 위성영상에 대해 차분영상를 생성함으로서 홍수지역을 분류하였다.