• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.94-96
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• 2007

멀티미디어 데이터 중 가장 많은 정보를 내포하고 있는 동영상의 정보를 효과적으로 검색하기 위해서는 동영상 스트림의 내용이 장면별로 인덱스 되고 관리되어야 한다. 이를 위해 동영상 데이터의 가장 기본적인 단위인 Shot 추출의 자동화 처리는 동영상을 이용한 시스템의 가장 중요한 작업이다. 이에 본 논문에서는 기존의 Shot 검출 방법을 보완하기 위해 동영상의 특징 요소인 픽셀값, 히스토그램, 경계면 픽셀 수 등을 추출하여 이에 대한 유사도 측정을 통한 Shot 검출 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.229-234
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• 2018

텍스춰는 영상을 분류하거나 분할하는데 사용되는 유용한 특징이다. 기존에 제안되었던 LBP는 텍스춰 영상의 지역적인 특징을 간단한 연산을 통해 성공적으로 추출하는 기법으로서 많은 응용 분야에서 높은 성능을 보인 것으로 확인되었지만 오직 화소값의 차이만을 토대로 특징을 기술하기 때문에 잡음에 약하고 특히 이웃화소의 수가 증가함에 따라 특징벡터의 차원이 기하급수적으로 증가하는 문제점으로 인해 멀티스테일 텍스춰 기술자로서 사용하기에는 제약이 크다. 본 논문은 이런 LBP의 단점을 극복하기 위하여 화소값의 범위를 구간별로 양자화하여 양자화영상의 화소값의 상관관계를 3차원 히스토그램으로 표현하는 기법을 제시한다. 이와 같이 3차원 히스토그램을 이용하여 화소값 사이의 상관 관계를 추출하면 특징벡터의 차원이 선형적으로 증가하는 특성을 가지므로 멀티스케일 텍스춰 기술자로 다양하게 응용될 수 있다. 제안하는 방법을 텍스춰 실험영상을 통해 실험한 결과 텍스춰를 분류하는 문제에 있어서 LBP와 비교하여 유의 수준의 성능의 향상을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.609-613
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 비디오 인덱싱을 위해 얼굴 영역 추출을 통한 장면 전환 검출 방법을 제시하였다. 히스토그램과 사람의 피부색 검출을 통해 사람의 얼굴을 포함하는 후보 프레임을 찾고, 얼굴 영역과 특징 추출을 통해 사람을 포함하는 키 프레임을 검출하여 비디오의 장면 전환 프레임을 검출하고, 실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.707-709
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• 2003

본 논문에서는 유사도(similarity) 기반 이미지 클러스터링 기법에 대하여 논하고자 한다. 비트맵 이미지의 특징을 추출하고 이러한 특징에 기반한 유사도 측정 함수들을 소개하고 이미지 클러스터링 알고리즘과 구현을 통한 실험 예제들에 대해서 설명한다. 이 실험에서 우리는 유사도에 따라 이미지들이 계층적(Hierarchical)으로 집단화 되는 계층적 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 이미지의 특징 표현을 위해서는 HSV 기반의 히스토그램을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과는 이미지 데이터베이스에서 유사한 이미지를 검색하는데 높은 효율성이 있는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.555-562
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• 2012

본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 특징들의 통계적 상관성에 기반을 둔 조합형 인식성능 개선기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 재조정의 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 통계적 상관성은 정규상호상관계수에 의해 측정되며, 이는 유사도를 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 독립성분분석에 의한 국부적인 특징들을 대상으로 정규상호상관을 계산함으로써 좀 더 정확한 유사도를 통계적으로 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 30개 40*50픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 전처리를 하지 않은 기법이나 기존 및 적응적 변형히스토그램 평활화에 의한 전처리 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.148-150
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• 2005

디지털 영상 콘텐츠는 쉽고 빠르게 복제와 전송이 가능하기 때문에 다수의 사용자가 동일한 콘텐츠를 공유하는 것이 가능하다. 이러한 디지털 콘텐츠의 특징은 많은 디지털 영상 콘텐츠 제작자의 창작 의욕을 저하시키고 콘텐츠 산업 발달을 저해하는 원인이 되고 있다. 따라서 최근 디지털 콘텐츠의 보호를 위한 다양한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 기존의 가산 암호 방식은 암호의 비도면에서 영상 암호화에 사용된 암호키를 추정할 수 있다는 단점이 있으며 난수 정보가 해독될 우려가 있다. 또한 주사선내 신호 절환 방식은 원영상의 히스토그램 정보를 그대로 담고 있어 암호화된 영상의 히스토그램 정보로 원영상의 종류를 추정할 수 있는 단점이 있고 블록간의 상관 관계를 계산하여 해독할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 디지털 영상 콘텐츠의 특정 영역을 추출하고 이 영역에 대한 암호화를 함으로써, 새로운 암호 알고리즘의 개발 없이 기존의 알고리즘을 이용하여 암호화 속도를 개선하고 안전성을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.241-247
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• 2007

자궁 경부 세포진 영상의 핵 추출을 위해서는 영상의 배경과 핵 그리고 세포질 영역의 구분이 중요하다. 또한 정상 세포핵과 암종 세포핵의 구분 및 인식을 위해서는 세포핵들의 형태학적 특징을 이용한 분류 기준을 세워야한다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵 영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화 한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3\times3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.550-555
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• 2007

초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근육막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근육막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근육막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Mutiple연산으로 대비 차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근육막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근육막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근육막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치 정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류 한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.125-133
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• 2003

본 논문에서는 색상과 웨이블렛 기반의 질감 특징들을 사용한 효율적인 내용기반 영상검색 방법을 제안하였다. 색상특징은 전체 영상으로부터 추출된 soft-히스토그램이 사용되며 질감 특징으로는 웨이블렛 변환의 공간 주파수 분석을 통하여 얻어진 고대역 부밴드로부터 추출된 불변 모우멘트가 이용된다. CTBTR이라 불리는 검색시스템은 질의 영상에 대한 효율적인 영상 검색을 위하여 두 단계의 유사성 정합을 수행하는데 첫 번째 정합 단계에서는 간단한 색상 히스토그램을 사용하여 질의 영상과 유사하지 않은 영상을 제거하여서 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 정합 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보영상에 웨이블렛 기반의 질감특징을 적용하여 질의 영상과 유사한 영상을 검색한다. 실험결과 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 검색에 있어서 효율적인 계산처리와 정확한 검색을 수행하여 향상된 결과를 보여 주었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.159-162
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• 2000

현재 대부분의 영상 압축 기법들은 영상의 특징에 따라 최적화된 전용 압축기법을 사용한다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 특징 정보를 사전에 가지고 있지 않더라도 입력되는 영상의 Histogram을 자동 인식하고, 추출된 Histogram 특성에 따라 각 영상의 특징에 맞는 적응적 압축기법을 적용할 수 있도록 히스토그램특성 분석기준을 제안하였으며, 이를 구현하였다.