• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1442-1445
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• 2015

본 논문은 SAR 영상에서 객체를 추출하는 새로운 방법으로 특징점 기반 분할 히스토그램 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 히스토그램에서 객체로 추정될 수 있는 영역을 세밀하게 추출하기 위해 영상에서 특징점을 추출한 후, 특징점의 밝기를 기준으로 히스토그램을 분할한다. 분할 히스토그램이 배경과 객체 성분을 모두 포함하고 있을 경우 해당 영역의 혼합 확률밀도함수가 교차되는 임계점을 계산한다. 계산된 임계점을 기준으로 현재 영역이 전체 영상에서 차지하는 비율을 비교하여 배경과 객체 여부를 판단한다. 제안하는 방법은 무인 감시 정찰 시스템 등 다양한 응용 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.05a
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• pp.377-381
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• 2005

본 연구에서는 내용기반 이미지 검색을 위한 에지 히스토그램 분석기법을 제안하여 20종류의 다양한 에지에 대한 에지 히스토그램을 분석한다. 전체영역에 대한 수평방향 에지 히스토그램을 분석하고, 전체 영역을 몇 개의 부분영역으로 분할하고 각 부분영역에 대한 에지 히스토그램을 수행하여 영역별 특징을 추출한다. 그리고 각각의 수평방향 에지 히스토그램에서 20종류의 에지 성분의 발생 패턴을 추출한다. 본 연구에서 제안한 에지 히스토그램 분석기법은 일반적으로 사용되는 5종류의 에지 성분을 사용한 방법보다 다양한 형태의 에지를 분석을 가능하게 함으로서 내용 기반 이미지 검색을 수행하는데 있어서 다양한 에지 특징을 추출함으로서 내용 기반 이미지 검색을 효과적으로 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.352-355
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• 2000

In this paper, we propose an adaptive thresholding for edge detection. first, we got histograms for background image and image with moving object, respectively. Then we make difference histogram between histograms of background and object image. A thresholding value is decided using gradient of peak to peak in the difference histogram. The experimentation is processed using a moving car in the road. The result is that edge is detected well regardless of the brightness.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.87-90
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• 2012

본 논문에서는 깊이 변화에 강인한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위 추정 방법을 제안한다. 정확한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위는 3D 영상 분야에서 다양한 응용으로 사용되는 변이 지도를 보다 정확하게 추정하는데 도움이 된다. 기존의 변이 탐색 범위 추정 방법은 인접한 프레임 간의 변이 히스토그램의 유사도를 이용함으로써 보다 안정적인 변이 탐색 범위를 추정할 수 있었지만, 시간의 흐름에 따라 깊이가 변하는 부분에서는 상당히 취약한 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방법의 이러한 문제점을 개선한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 히스토그램의 유사도뿐만 아니라 프레임 간의 시간적 유사도를 고려하며, 비디오의 장면 전환에 의한 급격한 깊이 변화 또한 고려한다. 이에 추가적으로 변이 히스토그램의 유사도를 계산하기 위해 기존의 방법과는 달리 히스토그램 확산 거리를 이용하였으며, 서로 다른 개수의 대응점을 가지고 있는 프레임간의 변이 히스토그램이 대응점의 개수에 영향을 받지 않고 균일한 중요도를 갖도록 하였다. 실험 결과로 기존 방법과 제안한 방법의 변이 탐색 범위 추정 결과를 비교하였으며, 비교한 결과는 제안한 방법이 기존 방법에 비해 스테레오 비디오의 깊이 변화에 강인함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.583-587
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• 2002

비디오를 시청하기 위하여 원하는 비디오를 선택하고자 할 때 사용자들은 비디오의 전반적인 내용을 알 수 있는 방법이 많지 않다. 따라서 비디오 시청을 원하는 사용자들에게 비디오의 전반적인 개요를 보여주어 선택 할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 전환 검출 방법과 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\times$2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 히스토그램의 차이값을 측정과 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.84-87
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• 2008

본 논문에서는 Q.Wang & R.K.Ward 가 제안한 WTHE(weighted and thresholded histogram equalization)방법의 enhancement parameters를 주어진 영상의 히스토그램 분포에 따라 적응적으로 제공하는 방법을 제안한다. WTHE는 영상의 히스토그램을 weight와 threshold를 이용하여 변형한 후 히스토그램 평활화(histogram equalization : HE)방법을 수행 함으로써 화질을 개선하는 방법이다. 이 방법은 두 가지 parameters 제어로 기존의 히스토그램 평활화 방법의 단점인 과도한 밝기 변화와 불필요한 artifacts를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 WTHE 방법을 좀 더 간편하면서 다양한 분야에 적용하기 위해서 입력 영상에 따라 달라지는 parameters 값을 자동으로 제공하는 적응형 WTHE(Adaptive WTHE : AWTHE) 방법을 제안하고, 제안된 방법의 성능을 실험으로 제시한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.11
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• pp.2330-2334
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• 2009

This paper presented a new scene change detection method of compounding color histogram and $x^2$ histogram. This method overcomes the disadvantages of difference value detection methods and will be taking advantage. Also, this method can detect all from the abrupt scene change detection to gradual scene change detection. The proposed method has been compared with previous method, and our experimental results show the better results than the previous method.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.195-198
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• 2000

비디오에서 적은 수의 대표 화면으로 그 비디오의 내용을 요약할 수 있다는 것은 효율적인 비디오 브라우징 및 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. 다양한 종류의 셔트(shot) 추출 방법이 제시되어 왔다. 다양한 종류의 셔트 추출 방법 중에서 칼라 히스토그램을 이용하는 방법이 가장 많이 사용되어 왔다. 그러나 칼라 히스토그램을 이용하는 방법은 fade effect, zoom effect 등과 같이 특별한 효과가 들어있는 비디오에서는 적절하지 못한 결과를 종종 초래한다. 이 논문에서는 블록을 이용한 fade와 zoom 효과가 있는 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 대부분의 칼라 히스토그램 방법은 인접한 프레임간 또는 일정한 거리가 떨어져 있는 프레임간의 차이를 이용하였다. 이 논문에서는 차이를 구하고자 하는 프레임간의 거리를 변동시기는 방법을 이용하여 구함으로써 그 성능을 개선하였고, 또한 단순히 두 프레임만을 비교하는 것이 아니라 일정한 수의 프레임을 그룹핑 하여 하나의 블록으로 만들고, 그 블록에서 히스토그램 차이의 평균 및 중간 값을 이용하면 hard cut과 fade같은 효과가 한 블록 내에 같이 있는 경우 더욱 효과적으로 셔트를 추출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.184-188
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• 1999

최근 산업이 발달함에 따라 영상처리 기술이 산업에 많이 응용되고 있으며, 특히 비젼 어플리케이 션과 여러 멀티미디어 어플리케이션 분야에서, 주어진 영상에서 원하는 물체에 대한 위치정보를 빠른 시간으로 검출하는 방법에 관한 연구가 많이 진행되고 있다 특히 CCD카메라로부터 얻어진 영상 정보를 이용하여 물체의 위치정보와 물체의 패턴 분류 및 특징 추출 등 여러 가지로 응용하고 있다. 물체의 위치를 검출함에 있어서 최근까지의 방법들은 원하는 물체를 찾기 위하여 영상의 모든 부분을 비교 영역으로 정하여 물체를 찾는 방법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 주어진 영상에서 물체를 찾기 위해 모든 부분을 비교하지 않고, 유전자 알고리즘과 칼라 히스토그램 인터섹션을 이용하여 물체의 대략의 위치를 찾고 그 주변에서 인접 색 히스토그램으로 물체를 정교하게 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 인접 색 히스토그램과 칼라 히스토그램으로 단순히 영상의 모든 영역을 비교하는 방법에 비해 비교 횟수를 크게 줄이면서 원하는 물체의 위치를 정확히 찾을 수 있음을 알수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.5
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• pp.639-650
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• 2012

In 2009, Tsai et al. proposed reversible image hiding scheme using linear prediction coding and histogram shifting. Tsai et al.'s scheme improved the hiding capacity of Ni et al.'s scheme by using the prediction coding and two histograms. However, Tsai et al.'s scheme has problems. In the prediction coding, the basic pixel is not used from embedding procedure. Many additional communication data are generated because two peak and zero point pairs are generated by each block. To solve the problems, this paper proposes a novel reversible data hiding scheme based on modulo operation and histogram shifting. In experimental results, the hiding capacity was increased by 28% than Tsai et al.'s scheme. However, the additional communication data was decreased by 71%.