• Title/Summary/Keyword: 히스토그램 이진화

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태양 가시광 영상을 이용한 흑점수 자동 산출 방안 연구

  • Park, Jong-Yeop;Mun, Yong-Jae;Choe, Seong-Hwan
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.35 no.1
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    • pp.30.1-30.1
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    • 2010
  • 오늘날 태양의 흑점과 흑점군의 개수는 각 국의 천문대에서 관측자가 태양을 스케치하여 직접 산출하고 있다. 이렇게 산출된 자료는 해당 천문대의 관측 특성을 나타내는 상수를 사용하여 국제 흑점 상대수로 변환되고, 이는 태양의 활동성을 나타내는 중요한 지표로 사용된다. 하지만 이들의 수를 직접 산출하는 것은 인력과 시간을 필요로 하고, 관측자의 주관적인 판단이 개입될 수 있다. 우리는 이러한 점을 개선하기 위하여 컴퓨터 프로그래밍을 통한 흑점과 흑점군의 개수를 산출하는 방법을 연구하였다. 우선 태양 백색광 영상에서 광도 히스토그램를 통해 경계값을 찾아 이진화하고, 흑점을 분리하기 위해 경계검출기법과 채움기법을 사용하였다. 그리고 분리된 흑점들의 거리를 계산하여 이들의 거리가 경험적 기준거리보다 가까운 흑점을 군집화하였다. 이 방법을 20개의 영상에 적용한 결과, 관측자가 직접 산출한 흑점수와 컴퓨터 프로그램을 사용하여 얻은 흑점수가 서로 매우 좋은 상관관계(r=0.91)를 보였다. 이 연구 결과를 토대로 흑점수 자동 산출 프로그램의 발전방향과 활용방안에 대해 논의하고자 한다.

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Text line extraction based on filtering and peak detection (필터링 및 피크검출을 이용한 텍스트 추출)

  • Jin, Bora;Cho, Nam-Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.41-42
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    • 2013
  • 본 논문에서는 문서 영상 처리의 중요한 전처리 과정인 텍스트 라인 추출을 위하여 가우시안 필터링 및 피크 검출을 이용하는 방법을 제안한다. 이는 문서 영상 내의 글자 영역의 픽셀 강도와 텍스트 라인 사이의 간격에 해당하는 강도의 차이로 인해 문서 영상의 각 열마다 높은 피크와 낮은 피크가 번갈아 가며 나타나는 것에 기반으로, 제안하는 알고리즘은 필터 스케일 추정, 필터량 및 피크 검출, 라인 성분 그룹화의 세 단계로 구성된다. 필터 스케일 추정 단계에서는 여러 초기 값으로 필터링하여 피크 차이 간의 히스토그램을 만듦으로써 글자 크기를 대략적으로 예축하며, 필터링 및 피크 검출 단계에서 앞서 예측된 스케일의 가우시안 필터를 이용하여 필터링 한 후, 각각의 열마다 피크를 검출한다. 마지막으로 라인 성분 그룹화를 통하여 검출된 피크를 서로 연결하여 하나의 텍스트 라인을 구성하는 성분들로 그룹화시켜 텍스트 라인을 추출한다. 실험 결과를 통하여, 제안하는 알고리즘은 이진화 과정을 거치지 않음으로써 균일하지 못한 조명환경 등으로 이진화 성능이 좋지 못할 경우에도 텍스트 라인을 추출할 수 있으며, 텍스트 라인 간격이 인정하지 않고 휘어진 라인을 포함하는 경우에도 적용할 수 있음을 확인 할 수 있다.

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The Study of Edge Extract Methods Using Improved Detect Mask (개선된 검출 마스크를 이용한 에지추출 방법들에 관한 연구)

  • Shin, Choong-Ho
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.12 no.2
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    • pp.191-199
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    • 2009
  • In this paper, the improved edge extract methods is proposed in order to extract edge. For the correct and fast detect, the binary image using the threshold value is applied for a experiment. For the experimental analysis, we compare the existing edge methods with the improved methods. Hereby, the exist methods are the sobel, robert, and prewitt. and the improved methods use the existing methods which is applied mask variations. The merits of the improved mothods have a result of a little erosion, a apparent edge. Specially, we use the grey image of medical image for the experimental analysis and then apply threshold value for a result image. After that, we acquire a apparent edge. For a quantitative analysis of the each methods, the each images was applied a histogram. As a result, we prove the merit of the improved methods using a analytical graph of the medical images.

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Intensity Correction of 3D Stereoscopic Images Using Region Segmentation (영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정)

  • Kim, Sang-Hyun;So, Gil-Ja;Kim, Jeong-Yeop
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.644-647
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    • 2010
  • 본 논문에서는 영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 좌우 3D입체영상 중 우 영상을 이진화를 통한 영역분할을 하고 크기가 작은 영역들은 제거한다. 영역단위의 매칭을 할 때 영역경계에서 발생하는 불연속성을 제거하기 위해서 모폴로지 필터로 영역경계지역(contour region)을 일정부분 제거한다. 우 영상의 각 영역들에 대해 대응되는 좌 영상내의 영역을 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 정합을 통해 추출한다. 좌우 영상의 영역 간 히스토그램 명세화를 수행함으로써 우 영상의 밝기 보정을 한다. 실험에서 좌 영상으로부터 블록단위 움직임보상으로 우 영상을 생성했을 때 제안한 방법이 블록평균 정합오차가 가장 작은 것을 확인 할 수 있었다.

Binarization Method of Night Illumination Image with Low Information Loss Using Fuzzy Logic (퍼지논리를 이용하여 정보손실이 적은 야간조명 영상의 이진화 방법 연구)

  • Lee, Ho Chang
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.23 no.5
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    • pp.540-546
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    • 2019
  • This study suggests a binarization method that minimizes information loss for night illumination images. The object of the night illumination image is an image which is not focused due to the influence of illumination and is not identifiable. Also, the image has a brightness area in only a part of the brightness histogram. So the existing simple binarization method is hard to get good results. The proposed binarization method uses image segmentation method and image merging method. In the stepwise divided blocks, we divide into two regions using the triangular type of fuzzy logic. The value 0 of the membership degree is binarized at the present step, and the value of the membership degree 1 is binarized after the next step. Experimental results show that night illumination images with minimal loss of information can be obtained in a dark area brightness range.

Segmentation and Contents Classification of Document Images Using Local Entropy and Texture-based PCA Algorithm (지역적 엔트로피와 텍스처의 주성분 분석을 이용한 문서영상의 분할 및 구성요소 분류)

  • Kim, Bo-Ram;Oh, Jun-Taek;Kim, Wook-Hyun
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.16B no.5
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    • pp.377-384
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    • 2009
  • A new algorithm in order to classify various contents in the image documents, such as text, figure, graph, table, etc. is proposed in this paper by classifying contents using texture-based PCA, and by segmenting document images using local entropy-based histogram. Local entropy and histogram made the binarization of image document not only robust to various transformation and noise, but also easy and less time-consuming. And texture-based PCA algorithm for each segmented region was taken notice of each content in the image documents having different texture information. Through this, it was not necessary to establish any pre-defined structural information, and advantages were found from the fact of fast and efficient classification. The result demonstrated that the proposed method had shown better performances of segmentation and classification for various images, and is also found superior to previous methods by its efficiency.

Enhanced ART1 Algorithm for the Recognition of Student Identification Cards of the Educational Matters Administration System on the Web (웹 환경 학사관리 시스템의 학생증 인식을 위한 개선된 ART1 알고리즘)

  • Park Hyun-Jung;Kim Kwang-Baek
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.10 no.5 s.37
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    • pp.333-342
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    • 2005
  • This paper proposes a method, which recognizes student's identification card by using image processing and recognition technology and can manage student information on the web. The presented scheme sets up an average brightness as a threshold, based on the brightest Pixel and the least bright one for the source image of the ID card. It is converting to binary image, applies a horizontal histogram, and extracts student number through its location. And, it removes the noise of the student number region by the mode smoothing with 3$\times$3 mask. After removing noise from the student number region, each number is extracted using vertical histogram and normalized. Using the enhanced ART1 algorithm recognized the extracted student number region. In this study, we propose the enhanced ART1 algorithm different from the conventional ART1 algorithm by the dynamical establishment of the vigilance parameter. which shows a tolerance limit of unbalance between voluntary and stored patterns for clustering. The Experiment results showed that the recognition rate of the proposed ART1 algorithm was improved much more than that of the conventional ART1 algorithm. So, we develop an educational matters administration system by using the proposed recognition method of the student's identification card.

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Effective Road Area Extraction in Satellite Images Using Texture-Based BP Neural Network (텍스쳐 기반 BP 신경망을 이용한 위성영상의 도로영역 추출)

  • Xu, Zheng;Kim, Bo-Ram;Oh, Jun-Taek;Kim, Wook-Hyun
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.10 no.3
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    • pp.164-169
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    • 2009
  • This paper proposes a road detection method using BP(Back-Propagation) neural network based on texture information of the each candidate road region segmented for satellite images. To segment the candidate road regions, the histogram-based binarization method proposed by N.Otsu is firstly performed and the neighboring regions surrounding road regions are then removed. And after extracting the principal color using the histogram of the segmented foreground, the candidate road regions are classified into the regions within ${\pm}25$ of the principal color. Finally, the road regions are segmented using BP neural network based on texture information of the candidate regions. The texture information in this paper is calculated using co-occurrence matrix and is used as an input data of the BP neural network. The proposed method is based on the fact that the road has the constant intensity and shape. The experiment demonstrated the validity of the proposed method and showed 90% detection accuracy for the various images.

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USB Camera-Based Korean Manual Alphabet Recognition System Using Center of Gravity of Hand Region and Fuzzy Logic (손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용한 USB 카메라 기반의 지문자 인식 시스템)

  • O, Yeong-Jun;Park, Gwang-Hyeon;Byeon, Jeung-Nam
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.300-303
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    • 2007
  • 지문자는 청각장애인이 사용하는 수화로 표현하지 못하는 한글 문자를 알파벳으로 표시하기위한 손 제스처이다. 본 논문에서는 추출된 손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용하여 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고, 한글 문자를 표현하는 시스템을 개발한다. USB 카메라로부터 얻어진 영상에서 히스토그램을 이용하여 손의 피부색 영역을 추출하고, 영상 마스크를 이용하여 피부색이 아닌 배경 영역을 제거한다. 문턱 값을 사용하여 얻어진 이진화된 영상에서 손의 영역을 검출하고, 무게 중심을 이용하여 손 중심과 손가락 끝의 거리를 측정한다. 얻어진 거리 정보에 퍼지 기법을 적용하여 손가락의 굽힘 정도를 판단하고, 손 모양 데이터베이스에서 손가락 굽힘 정도와 가장 근사한 한글 문자를 선택한다.

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Illumination Robust Invariant Lane Detection Algorithm (조명변화에 강인한 차선 검출 알고리즘에 관한 연구)

  • Oh, Changbeom;Sohn, Jongin;Kim, Bongjoe;Sohn, Kwanghoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.69-71
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    • 2011
  • 본 논문에서는 비전 시스템을 기반으로 한 조명변화에 강인한 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 카메라의 기하학적 특성을 이용하여 ROI 를 설정하고, ROI 내에서 검색범위를 설정하여 한 방향에 대한 차선을 검출하고 도로의 지형적 특성을 고려하여 반대편 차선을 추정한다. 히스토그램에서 상위 5%의 밝기 값을 가지는 픽셀에 대해서 이진화를 진행함으로써 일반적인 조명변화에 대해서 강인한 모습을 보이며, ROI 및 검색 범위를 설정함으로써 기존 알고리즘에 비해 빠른 검출이 가능해진 알고리즘이다.

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