• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.238-240
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• 2003

게놈 프로젝트에 의해 인간 유전자 영기서열이 밝혀지면서 개개인의 유전자에 나타나는 SNP(Single Nucleotide Polymorphism)을 분석하여 질병의 진단과 예후, 치료와 예방이 미래에 가능하게 되었다. 본 논문은 그러한 SNP 분석을 위한 자동 분석 시스템의 영상 처리 과정으로서, 기존의 육안을 통해 분석하였던 TDGS 영상을 본 시스템의 자동적인 영상 처리 과정을 통해 SNP 분석을 위한 디지털 패턴을 추출한다. SNP 분석을 위해 사용되는 샘플은 대략 수백개가 되는데, 실험이라는 특성상 영상에 나타나는 불규칙한 요소들이 많고. 영상의 상태가 좋지 않은 경우 명암도가 낮은 반점들의 구분이 힘들게 된다. 본 논문에서는 TDGS 영상의 지역적 특성을 가장 잘 반영하기 위한 동적 이진화의 새로운 척도를 제안하였고, 영상에서 잡영과 배경을 제거한 후 남겨진 관심영역을 반점으로 판별하여 이를 디지털 패턴으로 추출한 결과를 보여 준다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.266-271
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• 1998

본 논문에서는 칼라지도영상으로부터 GIS의 벡터링 과정에 사용할 벡터링 영역(도로, 해안선, 등고선 등)을 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 입력영상으로는 트루칼라영상을 사용할 경우 추출 영역의 칼라가 비교적 균일하게 분포되지만 데이터량이 방대하여 처리에 어려움이 있어 현실적이지 못하므로 이를 양자화하여 256칼라 영상으로 변환한 후 사용할 수 있도록 하였다. 추출 단계에서는 Lab칼라공간에서 mahalanobis 거리 및 방향성 마스크를 사용하여 다양한 칼라 분포를 흡수할 수 있도록 하여 배경 영역을 배제하면서 연결성이 있는 추출결과를 얻을수 있도록 하였다. 그리고 추출된 결과를 원영상과 중첩해 보면서 기호, 문자 등의 요소로 인해 끊어진 영역이나 추출시 발생되는 피할 수 없는 잡영을 편집하여 제거할 수 있는 기능을 제공하였다. 추출된 결과는 벡터링 작업에 직접 사용 가능한 형태로 추출되도록 하였는데 실제 벡터링 작업에 다양한 추출영역을 사용해 봄으로써 이를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.526-528
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• 2001

기존의 얼굴표정 인식연구의 대부분은 얼굴영상에서 사전정보 획득과, 인식이 각각 별개로 수행되어, 전자의 결과가 후자를 보장하지 못하거나, 데이터와 계산 양의 과다, 그리고 인지과정이 사람과 다르다는 등의 문제가 있다. 이에 대해 하우스도르프 거리 매칭을 적용, 표정인식을 시도한다. 이는 전체적인 유사도를 측정하는 방법으로서 전체이론(Holistic theory)에 기반하여, '사람의 인지과정'을 따른다. 그러나 축소된 데이터를 사용하므로, 이 방법의 인식결과가 부족할 경우, 영상워핑을 적용하여 Brennan과 Carton이 제안한 캐리커쳐 효과를 이용한다. 이는 영상을 적절히 변형, 표정의 특징을 과장하고 잡영을 제거하여, 인식하기 쉬운, 분명한 표정을 생성하는 방법이다. 위 과정을 통해, 사람의 인지과정을 모사하고, 최소한의 데이터로써 사전정보 획득과정이 생략된, 입력영상으로부터 직접 표정을 인식하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.763-766
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• 2002

레이더 영상에서의 물체 위치는 극좌표계로 주어지기 때문에 직각좌표계로 표현되는 일반적인 물체 추적에서의 클러스터링을 통한 물체 추출 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 레이더 영상의 특성을 고려하여 개선된 ART2클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안하였다. 이진화와 labeling을 통해 추적하고자 하는 물체 외의 물체나 잡영을 제거한 영상에서의 adaptive vigilance parameter를 이용한 ART2 클러스터링 기법의 적용은 추적하고자 하는 물체를 추출함에 있어 우수한 실험 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.338-340
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• 2011

본 논문에서는 조제용 알약영상에서 자동 조제 결과를 검증하기 위한 방법의 전 단계로 알약의 외곽선을 검출 하는 방법을 제시한다. 입력 알약 조제 영상에 대해 원형 모양의 커널을 씌우고, 모폴로지 연산을 통해 대략적인 알약의 모양을 생성한다. 이후에, 알약 외곽선으로 부터 일정 간격으로 픽셀을 샘플링하여 B-Spline곡선으로 보간 함으로써 글씨 및 바코드로 인한 잡영을 제거 하였다. 이렇게 생성된 알약의 외곽선 영상은 약품 처방전에 명시되어 있는 대로 약품이 처방되어 있는지는 검증하는데 사용될 수 있는 중요한 요소 기술이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.4
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• pp.235-247
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• 2002

For an efficient indexing and retrieval of digital video data, research on video caption extraction and recognition is required. This paper proposes methods for extracting artificial captions from video data and enhancing their image quality for an accurate Hangul and English character recognition. In the proposed methods, we first find locations of beginning and ending frames of the same caption contents and combine those multiple frames in each group by logical operation to remove background noises. During this process an evaluation is performed for detecting the integrated results with different caption images. After the multiple video frames are integrated, four different image enhancement techniques are applied to the image: resolution enhancement, contrast enhancement, stroke-based binarization, and morphological smoothing operations. By applying these operations to the video frames we can even improve the image quality of phonemes with complex strokes. Finding the beginning and ending locations of the frames with the same caption contents can be effectively used for the digital video indexing and browsing. We have tested the proposed methods with the video caption images containing both Hangul and English characters from cinema, and obtained the improved results of the character recognition.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.11C
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• pp.1076-1082
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• 2005

Recently, there have been much efforts in the image segmentation using morphological approach. Among them, the watershed algorithm is one of powerful tools which can take advantages of both of the conventional edge-based segmentation and region-based segmentation. The concept of watershed is based on topographic analogy. But, its high sensitivity to noise yields a very large number of resulting segmented regions which leads to oversegmentation. So we suggest the restricted waterfall algorithm which reduce the oversegmentation by eliminate not only local minima but also local maxima. As a result, the restricted waterfall algorithm has a good segmented image than the other methods, and has a better binary image than the histogram thresholding method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.55-57
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• 2014

본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 직선검출법, 모폴로지에 의한 검출법을 사용하지 않고, Blob 레이블링 기법을 이용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. ITS분야에서 가장 중요한 요소라 할 수 있는 자동차 번호판 인식은 자동화된 차량 관리 시스템 구성에 필수적인 요소로 요구된다. 또한, 자동차와 관련된 정보는 직, 간접적으로 높은 중요도를 가지고 있으며, 자동차와 관련된 정보가 이용되는 영역은 교통관리, 교통량분석, 자동 요금 징수 시스템, 자동차 위법 단속 등 응용범위가 나날이 넓어지고 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 Blob 레이블링 기법을 이용하였으며, 번호판 인식을 위한 영상 샘플은 오츠알고리즘을 이용하여 이진화된 영상을 사용하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.16 no.4
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• pp.333-349
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• 2005

In this paper, we propose a real tine moving object tracking system based on block-based image processing technique and human visual processing. The system has two nun features. First, to take advantage of the merit of the biological mechanism of human retina, the system has two cameras, a CCD(Charge-Coupled Device) camera equipped with wide angle lens for more wide scope vision and a Pan-Tilt-Zoon tamers. Second, the system divides the input image into a numbers of blocks and processes coarsely to reduce the rate of tracking error and the processing time. Tn an experiment, the system showed satisfactory performances coping with almost every noisy image, detecting moving objects very int and controlling the Pan-Tilt-Zoom camera precisely.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1835-1838
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• 2003

Texts in natural images contain significant and detailed informations about the images. Thus, to extract those texts correctly, we suggest a text extraction method using color variance feature. Generally, the texts in images have color variations with the backgrounds. Thus, if we express those variations in 3 dimensional RGB color space, we can emphasize the text regions that can be hard to be captured with a method using intensity variations in the gray-level images. We can even make robust extraction results with the images contaminated by light variations. The color variations are measured by color variance in this paper. First, horizontal and vertical variance images are obtained independently, and we can fine that the text regions have high values of the variances in both directions. Then, the two images are logically ANDed to remove the non-text components with only one directional high variance. We have applied the proposed method to the multiple kinds of the natural images, and we confirmed that the proposed feature can help to find the text regions that can he missed with the following features - intensity variations in the gray-level images and/or color continuity in the color images.