• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.6 no.2
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• pp.265-270
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• 2005

Histogram is very sensitive in lighting because of feature between color space. When it has intensity of moved light, It may be possibility that similarity drop down, So In this paper, introduce new image retrieval method that calls HAC (Histogram Area Calculation). This method divides area of Histogram by a few area and calculate areas. The proposed method is to calculate area of Histogram and compare similarity based on feature that histogram has presently. Performance of our proposed method was verified more excellent than other Conventional method and Merged Color Histogram.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.167-170
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• 2005

히스토그램은 컬러 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하며, 이동된 빛의 강도를 가지고 있을 때, 유사성을 떨어뜨릴 가능성이 커지기 때문에, 본 논문에서는 히스토그램의 영역을 몇 개의 영역으로, 나눠, 그 영역들을 계산하는 HAC(Histogram Area Calculation)라 불리는 새로운 검색 방법을 소개한다. 제안한 방식은 현재 히스토그램이 가지고 있는 특성에 기반 하여, 히스토그램의 영역을 계산하고, 유사사성을 matching 시킴으로써, 명암도 변화에 대해서 기존의 다른 전통적인 히스토그램 방법이나, 병합된 히스토그램 방법보다 제안한 방식의 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.47 no.3
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• pp.7-13
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• 2010

In this paper, an efficient contrast enhancement algorithm using weighted histogram modification is proposed. For contrast enhancement, histogram equalization (HE) and histogram stretching (HS) are effective techniques. However, HE and HS may have excessive contrast enhancement. Proposed method using weighted histogram modification produces better natural and enhanced results than those of conventional contrast enhancement methods without artifacts.

• 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 the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.6
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• pp.1231-1236
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• 2006

The contrast control of images with narrow dynamic range is a simple method among enhancement methods for low intensity of image. Histogram equalization is the most common method for this purpose, which stretches the dynamic range of intensity Conventional methods would fail to enhance images with extremely dark and bright regions, because of not considering the shape of histogram. In this paper, we propose a novel adaptive histogram equalization based on histogram matching with multiple Gaussian transformation function. As a result, output images with a couple of peaks of histogram could be improved and the details such as edges in dark regions could be appeared better than conventional method subjectively.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.176-183
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• 2003

Various techniques including histograms, sampling and parametric techniques have been proposed to estimate query result sizes for the query optimization. Histogram-based techniques are the most widely used form for the selectivity estimation in relational database systems. However, in the spatio-temporal databases for the moving objects, the continual changes of the data distribution suffer the direct utilization of the state of the art histogram techniques. Specifically for the future queries, we need another methodology that considers the updated information and keeps the accuracy of the result. In this paper we propose a novel approach based upon the duality and the marginal distribution to construct a histogram with very little time since the spatio-temporal histogram requires the data distribution defined by query predicates. We use data synopsis method in the dual space to construct spatio-temporal histograms. Our method is robust to changing data distributions during a certain period of time while the objects keep the linear movements. An additional feature of our approach supports the dynamic update incrementally and maintains the accuracy of the estimated result.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.18-20
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• 1999

히스토그램은 데이터베이스 질의 최적기가 사용하는 통게정보 중의 하나이다. 최근에는 데이터베이스의 크기가 기하급수적으로 커짐에 따라, 데이터의 전체적인 성향을 빠르게 파악할 수 있는 방법의 하나로 히스토그램으로 활용하는 방안이 고려되고 있다. 그를 위해서, 히스토그램에서 얻어진 근사값의 오차를 추정할 수 있는 방법이 요구되었다. 기존의 기법에서는 히스토그램의 각 버켓에 실제 빈도와 평균 빈도의 최대차를 추가하고, 이 값을 이용하여 오차추정을 하였다. 그러나, 이 값이 히스토그램 버켓의 전체적인 데이터 분포를 잘 반영하지 못하기 때문에 실제 오차에 근접한 오차 추정을 할 수가 없는 단점이 있었다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해, 히스토그램에 데이터의 분포를 잘 반영하는 정보 즉, 평균값, COUNT/SUM 연산에 대한 최대 오차를 추가하였다. 이 정보들을 이용하여 실제 오차에 보다 근접한 오차 추정을 할 수 있었으며, 부가적으로 SUM/AVG 연산에 대한 보다 정확한 근사값을 얻을 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.285-297
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• 2001

본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.127-130
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• 2004

혼합정규분포에서 얻어진 히스토그램 자료에서 모수의 추정은 EM 알고리즘 혹은 스프라인 방법이 흔히 이용되고 있다. 본 논문에서는 히스토그램 자료를 비선형회귀모형으로 적합하는 방법을 제시하고, 시뮬레이션으로 제시된 방법과 EM 알고리즘 방법을 비교하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.7 no.1
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• pp.107-113
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• 2007

This paper proposes the shifted histogram method (SHM), for histogram-based image retrieval based on the dominant colors in images. The histogram-based method is very suitable for color image retrieval because retrievals are unaffected by geometrical changes in images, such as translation and rotation. Images with the same visual information, but with shifted color intensity, may significantly degrade if the conventional histogram intersection method (HIM) is used. To solve this problem, we use the shifted histogram method (SHM). Our experimental results show that the shifted histogram method has significant higher retrieval performance than the standard histogram method.