• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.446-448
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• 2011

본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.10
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• pp.1046-1053
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• 2000

본 논문에서는 정규화된 웨이블렛 방법에 기반한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 추출된 얼굴 영역의 크기를 정규화하고. 배경 영역을 제거하기 위해 이진화된 가우시안 윈도우를 사용하였으며, 또한 조명의 영향을 줄이기 위해 얼굴 영역의 히스토그램을 상세화하고, 왼쪽 부분의 밝기와 오른쪽 부분의 밝기를 평균하였다. 정규화된 얼굴 영역은 극좌표계로 표현하여 사각형의 형태를 가지게 하였다. 특징으로는 가보 웨이블렛 계수를 사용한다. 가보 웨이블렛 변환은 매개 변수와 정규화된 얼굴 영역의 해상도를 바꾸어 가며 여러 차례 적용하였다. 인식에 유용한 계수들을 선택하기 위해 FD 분석을 수행하였다. 선택된 특정들은 FD 값과 함께 인식에 사용되었다. 실험 결과를 보면 제안된 방법이 매우 유망하다는 것을 알 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.2
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• pp.462-466
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• 2005

The extraction and recognition of shipping container's identifier is difficult since the scale or the location of identifiers are not fixed-form and input images have some external noises. In this paper, based on these facts, first, edges are detected from input images using canny masking, and regions of container's Identifiers are extracted by applying horizontal and vertical histogram method to canny masked images. We use a fuzzy thresholding method to binaries the extracted container's identifier regions, and contour tracking algorithm to extract individual identifiers. In experimental results, we confirmed that the proposed method is superior In performance.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.451-455
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• 2008

In this paper we embody a system that recognizes the printed alphabet of two font types (Batang, Dodum) inputted by a black-and-white CCD camera and converts it into an editable text form. The image of the inputted printed sentences is binarized, then the rows of each sentence are separated through the vertical projection using the Histogram method, and the height of the characters are normalized to 48 pixels. With the reverse application of the basic principle of the Nonogram puzzle to the individual normalized character, the character is covered with the pixel-based squares, representing the characteristics of the character as the numerical information of the Nonogram puzzle in order to recognize the character through the comparison with the standard pattern information. The test of 2609 characters of font type Batang and 1475 characters of font type Dodum yielded a 100% recognition rate.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.119-122
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• 2007

지금까지의 연구에서 Japanese Puzzle을 이용한 인쇄체 영문자 인식을 구현하여 좋은 결과를 얻었고, 본 논문 에서는 인쇄체 영문자(바탕, 돋움) 인식을 확장시켜 영문장을 인식하기 위해 키보드에서 입력 가능한 숫자 및 기호를 포함하여 인식하는 시스템을 구현하였다. 이미지를 입력 받아 이진화 처리, 히스토그램 투영을 이용한 문자 분리는 영문자 인식에서와 동일한 처리를 한다. 기호 중에서 세로 길이보다 가로 길이가 긴 기호인 -,-,= 만 가로를 정규화 하였고, 나머지는 세로를 정규화 하였다. 정규화 된 문자에 Japanese Puzzle을 역으로 적용하여 구하여진 수치 정보로부터 영문자, 숫자, 기호를 분류 및 인식하여 좋은 결과를 얻었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.1
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• pp.51-57
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• 2010

In this paper, It propose methods compressing BTC image utilizing data hiding technique. BTC is used to compress general digital image into binary image and applied into application such as printer. Additional information, transferred with binary image, is as big as the size of binary image. Therefore, we wish to reduce the total transmission bandwidth by decreasing the additional information with sustaining the small image degradation. Because typical BTC image doesn't have enough space for data hiding, we adopt Adaptive AMBTC (Absolute Moment BTC) algorithm to produce the binary image, and calculate virtual histogram from created binary image and modify this histogram for reducing the additional information. The proposed algorithm can reduce about 6-11 % of the image file size, compared with the existing BTC algorithm, without making perceptible image degradation.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.12 no.1
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• pp.13-21
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• 2019

The content based on image retrieval makes use of features of information within image such as color, texture and share for Retrieval data. we present a novel approach for improving retrieval accuracy based on DCT Filter-Bank. First, we perform DCT on a given image, and generate a Filter-Bank using the DCT coefficients for each color channel. In this step, DC and the limited number of AC coefficients are used. Next, a feature vector is obtained from the histogram of the quantized DC coefficients. Then, AC coefficients in the Filter-Bank are separated into three main groups indicating horizontal, vertical, and diagonal edge directions, respectively, according to their spatial-frequency properties. Each directional group creates its histogram after employing Otsu binarization technique. Finally, we project each histogram on the horizontal and vertical axes, and generate a feature vector for each group. The computed DC and AC feature vectors bins are concatenated, and it is used in the similarity checking procedure. We experimented using 1,000 databases, and as a result, this approach outperformed the old retrieval method which used color information.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.313-316
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• 2002

이동 물체의 이동 거리 추적이나 대상 물체의 인식과 판별 물체의 특징 추출과 같은 응용분야에서 컴퓨터(Computer)와 비젼시스템(vision system)을 이용한 영상 데이터 처리 분야에 대한 이용률이 증가하면서, 그에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 CCD 카메라(Charge-Couple Device Camera)로부터 입력된 그레이 레벨(Gray Level)의 영상을 입력받아 처리과정을 거쳐 위치정보를 전송하는 과정에서 정확한 정보를 얻기 위한 전처리 과정 방법을 제안하고, 실제 시스템에 적용한 결과를 제시한다. 여기서 영상의 전처리 과정 중 입력 영상에서 불필요한 부분을 제거하거나, 배경과 대상물의 분리, 내포된 잡음을 없애기 위하여 흔히 이진화 방법을 많이 사용한다 특히 이진화 과정에서 그레이 레벨의 입력영상에서 히스토그램(histogram) 정보를 이용하여 영상의 이진화시의 임계값을 찾는 것은 아주 중요한 요인이다 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 실시간으로 CCD 카메라를 통하여 입력되는 그레이 레벨의 입력 영상에 대하여 동적으로 적당한 임계값을 .찾는 방법을 제안하고자한다. 또한 제안한 신경회로망을 이용한 임계값 추출 알고리즘(algorithms)을 구현한 시스템(system)에 적용하여 일반적인 방법과 비교 검토하고 응용 가능성을 확인한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.2
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• pp.231-236
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• 2011

The binarization algorithm frequently applies to one part of the preprocessing phase for a variety of image processing techniques such as image recognition and image analysis, etc. So it is important that binarization algorithm is determined by the selection of threshold value for binarization in image processing. The previous algorithms could get the proper threshold value in the case that shows all the difference of brightness between background and object, but if not, they could not get the proper threshold value. In this paper, we propose the efficient fuzzy binarization method which first, segments the brightness range of gray_scale images to 2 intervals to perform car license plate binarization and applies fuzzy member function to each intervals. The experiment for performance evaluation of the proposed binarization algorithm showed that the proposed algorithm generates the more effective threshold value than the previous algorithms in car license plate.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.231-236
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• 2008

본 연구에서는 이진 변화탐지 방법상 요구되는 수동적인 자료처리 단계들을 모듈화하고 통합한 '이진 변화탐지 컴포넌트'를 개발하였으며, 대전 지역의 IKONOS 다중시계열 위성영상의 2개 연구지역에 적용함으로써 그 성능을 검증하였다. 개발된 컴포넌트는 ESRI의 ArcGIS 9.x 상에서 설치 및 실행되며, Visual Basic과 GIS 객체 라이브러리의 결합을 통해 구현되었다. 적용된 모델은 Im. J.(2007)의 연구에서 제시된 '캘리브레이션 기법을 이용한 자동 이진 변화탐지 모델'을 확장 적용한 것으로, 변화영상 히스토그램의 비정규분포를 고려한 누적 생산자 및 사용자 정확도 평가 기법이 최적 임계치 결정에 사용되었다. 다양한 변화탐지 기술들, ID, IR, NCIs, CVA, PCA와 ID, IR의 결합이 실험을 통해 비교 분석되었다. 실험 결과, 개선된 캘리브레이션 기법 적용을 통해 기존 기법보다 향상된 분류정확도를 얻었으며, PC1의 ID가 연구지역의 변화탐지 상에서 가장 우수한 분류 능을 보여주었다.