• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.3-7
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• 2007

본 논문에서는 1m 공간해상도를 가지는 도시 지역의 위성영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트(gradient)의 히스토그램을 이용하여 스테레오 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 한 화소 거리의 대각 방향에 놓여진 4 개 화소들의 수직 및 수평 방향에 존재하는 화소간의 밝기값 차로 정의되는 그레디언트를 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 평탄화 지수 영상에서 에지 등과 같이 주변 화소의 밝기값과 차이가 큰 화소는 상대적으로 높은 평탄화 지수를，비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가지게 된다. 에지와 비에지를 판정하는 평탄화 임계값을 결정하기 위해 평탄화 지수 영상의 히스토그램 분포를 이용한다. 결정된 평탄화 임계값보다 작은 평탄화 지수를 가지는 정합 창틀 내의 화소들이 일정 비율보다 크면 비에지 화소로 판정하고 정합 창틀을 한 단계 더 크게 설정하는 방법으로 정합 창틀의 크기를 각 화소마다 가변적으로 변화시킨다. 제안한 방법을 IKONOS 스테레오 위성영상에 적용하여 고정 크기의 정합 창툴에 비해 정합 성능이 향상되는 것을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.1
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• pp.1-10
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• 2001

In order to generate the gray scale image by the binary state imaging devices such as a digital printer, the gray scale image needs to be converted into the binary image by the halftoning techniques. This paper presents a new error diffusion technique to achieve the homogeneous dot distributions on the binary images. In this paper,'the minimum pixel distance'from the current pixel under binarization to the nearest minor pixel is defined first. Also, the gray levels of the input image are converted into a new variable based on the principal distance for the error diffusion. In the proposed method, the difference in the principal distances is utilized for the error propagation, whereas the gray level difference due to the binarization is diffused to the neighboring pixels in the existing error diffusion techniques. The quantization is accomplished by comparing the updated principal distance with the minimum pixel distance. In order to calculate the minimum pixel distance, MPOA(Minor Pixel Offset Array) is employed to reduce the computational loads and memory resources.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.1
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• pp.28-37
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• 2002

In this paper, we propose new methods used in MPEG codec that can improve the picture quality degradations of the reconstructed images, such as blocking artifacts, without additional computations. At first, a new 2-step MAD motion search is presented in the motion search and compensation course to reduce the computations and the errors of block boundary pixels. And we also present an overlapped 2-step MAD motion search that use the pixels beyond the block boundary using the reduced computations. In DCT/quantization course for intra-blocks, 1-D DCT predictive quantization and pixel difference predictive quantization, those use the adjacent pixel sets of the Previously reconstructed blocks and improve the inter-block continuity, are presented. As simulation results, proposed methods shows better picture qualities by reducing blocking artifacts than that of the conventional MPEG.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.784-793
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• 2001

본 논문에서는 이산 여현변환에 기반으로 한 고압축의 복원된 영상으로 발생하는 블록화 현상을 제거하기 위한 개선된 후처리 기법을 제안한다. 먼저 압축으로부터 복원된 영상에 대하여, 변환 블록단위로 계산된 블록 경계 불연속값을 이용하여 블록화현상 블록과 에지블록을 구별한다. 블록화현상 블록은 다시 블록 경계면의 격차 정도에 따라 적응적으로 블록경계에서 필터링되는 화소 범위를 다르게 하여 필터링하며, 에지 블록은 다시 화소단위로 에지화소 여부를 조사하여, 에지가 아닌 화소만 필터링을 취하여 좀 더 세밀하게 블록화 현상을 제거하는 새로운 방법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 기존 방법에 비해 시각적으로 향상된 영상을 얻을 수 있음을 입증하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.810-819
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• 2001

칼라가 물체 인식에 아주 효율적인 단서를 제공하지만 칼라 분포는 시청 조건과 카메라의 위치에 아주 큰 영향을 받는다. 생김새와 모양의 변화에 의한 칼라 분포 변화 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밝기 값의 변화에 영향을 받지 않고, 색상(hue) 성분에 민감한 칼라 벡터각(color vector angle)을 이용하여 칼라 에지를 추출한 후, 영상의 화소들을 평탄 화소와 에지 화소로 구분하여 칼라 특징 값을 추출하였다. 에지 화소의 경우에는 에지 주위 칼라 쌍의 전체 분포를 HLS 색좌표계의 비균일 양자화를 통해 칼라 인접 히스토그램(color adjacency histogram)으로 표현하고, 평탄 화소의 경우에는 HLS 색좌표계의 비균일 양자화와 칼라 벡터각 균일 양자화를 통해 칼라 벡터각 히스토그램(color vector angle histogram)을 구성하여 공간적인 칼라분포를 표현하였다. 제안한 칼라 히스토그램을 이용하여 영상 검색에 적용하여 성능을 실험한 결과, 작은 빈의 수를 가지는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 훨씬 효율적이고, 생김새와 모양의 변화에 아주 강건한 영상 검색이 가능하였고, 기존의 칼라 히스토그램 역투사 방법보다 훨씬 정확한 물체 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.2
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• pp.113-117
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• 2007

In this paper, we propose a new method for determining automatically the size of the matching window using histogram of the gradient in order to improve the performance of stereo matching using one-meter resolution satellite imagery. For each pixel, we generate Flatness Index Image by calculating the mean value of the vertical or horizontal intensity gradients of the 4-neighbors of every pixel in the entire image. The edge pixel has high flatness index value, while the non-edge pixel has low flatness index value. By using the histogram of the Flatness Index Image, we find a flatness threshold value to determine whether a pixel is edge pixel or non-edge pixel. If a pixel has higher flatness index value than the flatness threshold value, we classify the pixel into edge pixel, otherwise we classify the pixel into non-edge pixel. If the ratio of the number of non-edge pixels in initial matching window is low, then we consider the pixel to be in homogeneous region and enlarge the size of the matching window We repeat this process until the size of matching window reaches to a maximum size. In the experiment, we used IKONOS satellite stereo imagery and obtained more improved matching results than the matching method using fixed matching window size.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.125-133
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• 2024

In this paper, we propose a volume measurement method for an object based on depth image. The object volume is measured by calculating the object height and width in actual units through the depth image. The object area is detected through differences between the captured and background depth images. The volume of the 2×2 pixel area, formed by four adjacent pixels using the depth information associated with each pixel, is measured. The object volume is measured as the sum of the volumes for whole 2×2 areas in the object area. In simulation results, the average measurement error for the object volume is 2.1% when the distance from the camera is 60cm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.589-591
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• 2002

본 연구에서는 영상안에서의 중요한 객체정보를 검출하기 위한 전처리 과정으로 효율적인 색상정보 정규화에 의한 영역분석 방법을 제안한다. 다중색상 정규화는 기존의 화소내 색상성분간의 정규화와 모든 화소에 대한 성분별 정규화를 복합적으로 사용함으로써, 객체의 영역들이 갖는 고유 색상성분의 분포를 좀더 특정 공간에 집중시키고 영상분할을 용이하게 한다. 이러한 방법의 효과를 입증하기 위해 가상의 입력영상을 제작하여 기존의 알고리즘과 본 논문에서의 방법을 함께 적용, 비교평가한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.5
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• pp.375-382
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• 2016

In this paper, we presents a signatures verification by using the nonlinear quantization histogram of polar coordinate based on multi-dimensional adjacent pixel intensity difference. The multi-dimensional adjacent pixel intensity difference is calculated from an intensity difference between a pair of pixels in a horizontal, vertical, diagonal, and opposite diagonal directions centering around the reference pixel. The polar coordinate is converted from the rectangular coordinate by making a pair of horizontal and vertical difference, and diagonal and opposite diagonal difference, respectively. The nonlinear quantization histogram is also calculated from nonuniformly quantizing the polar coordinate value by using the Lloyd algorithm, which is the recursive method. The polar coordinate histogram of 4-directional intensity difference is applied not only for more considering the corelation between pixels but also for reducing the calculation load by decreasing the number of histogram. The nonlinear quantization is also applied not only to still more reflect an attribute of intensity variations between pixels but also to obtain the low level histogram. The proposed method has been applied to verified 90(3 persons * 30 signatures/person) images of 256*256 pixels based on a matching measures of city-block, Euclidean, ordinal value, and normalized cross-correlation coefficient. The experimental results show that the proposed method has a superior to the linear quantization histogram, and Euclidean distance is also the optimal matching measure.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.201-202
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• 2014

고효율 비디오 부호화/복호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)이 JCT-VC라는 팀을 이루어 공동으로 표준화를 진행 하였다. 이 표준에서는 동영상 압축의 대표적 기술인 인트라 예측 방법을 사용하며, 기존 H.264/AVC 보다 더욱 다양한 방향의 예측을 통한 부호화 및 복호화의 효율을 가져온다. 제안하는 방법은 다양한 방향의 화소 예측에 사용되는 율-왜곡 최적화 방법의 계산량을 개선하는 방법으로, 주변 화소의 변화량을 이용하여 선택적인 모드를 사용하는 고속화 알고리즘을 통해 기존 방법보다 약 20%의 부호화 속도 향상을 가져오는 방법이다.