• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.361-362
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• 2007

We propose a contrast-controlled feature detection approach for steel radiograph image. X-ray images are low contrast, dark and high noise image. So, It is not simple to detect defects directly in automated radiography inspection system. Contrast enhancement, histogram equalization and median filter are the most frequently used techniques to enhance the X-ray images. In this paper, the adaptive control method based on contrast limited histogram equalization is compared with several histogram techniques. Through comparative analysis, CLAHE(contrast controlled adaptive histogram equalization) can enhance detection of defects better.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.621-623
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• 2023

본 연구는 당뇨병성 망막증의 자동 분류를 위해 딥러닝 모델을 활용한다. CLAHE 를 사용한 전처리로 이미지의 대비를 향상시켰으며, ResNet50 모델을 기반으로 한 전이학습을 통해 모델의 성능을 향상했다. 또한, 데이터의 불균형을 고려하여 정확도 뿐만 아니라 민감도와 특이도를 평가함으로써 모델의 분류 성능을 종합적으로 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 당뇨병성 망막증 분류 작업에서 높은 정확도를 달성하였으나, 양성 클래스의 식별에서 일부 한계가 있었다. 이에 데이터의 품질 개선과 불균형 데이터 처리에 초점을 맞춘 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.561-562
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• 2023

본 논문에서는 YOLOv5m과 이미지 전처리 기법을 활용한 문 객체 감지 시스템을 제안한다. 이미지 전처리를 하지 않은 Original 이미지 그리고 이미지 전처리를 한 CLAHE 이미지, Bilateral 이미지 세 가지를 사용해서 가장 좋은 기법을 비교한다. mAP 진행 그래프 및 이미지 출력을 통해 결과를 검증한다. 본 논문의 목표는 인공지능이 문을 감지하는 알고리즘을 구현하여 배송 로봇이 목적지의 문을 찾아내는 것이다

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권6호
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• pp.13-21
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• 2022

In this study, we presented a method to inspect the mechanical defects of 4680 type lithium-ion batteries through image processing method. The raw X-ray images are filtered with CLAHE, then Radon inverse transformations are calculated to reconstruct 3D computed tomography of the battery. Using Haar-cascade, the ROI is targeted automatically, and the template matchings are applied twice. The variations of contrast between template and background show the appropriate values for detecting tabs. It was shown that the proposed algorithm can detect all the tab inside the battery and the distances between tabs. Finally, we successfully found the geometrical defects of battery.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권3호
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• pp.150-156
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• 2008

본 연구에서는 이산 웨이브렛 도메인에서 기저계수와 웨이브렛 계수의 변환을 이용하여 X-ray 이미지의 대조도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 기저 함수의 변환은 기존에 나와있는 contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE)와 multi-scale image contrast amplification (MUSICA)와 같은 보편적인 영상의 대조도 향상 기법을 적용하였으며 대조도가 향상된 저해상도 기저 계수의 역변환으로 인한 Blurring 현상을 방지하고 또한 이미지의 선명도를 향상시키기 위하여 웨이브렛 계수에 sigmoid function을 적용하였다. 본 알고리즘에 대한 성능 평가를 위하여 contrast detail mammography(CDMAM) 팬텀의 영상을 획득하여 기존에 사용한 대조도 향상 기법들과 contrast to noise ratio (CNR) 및 line profile에 대한 비교평가를 실시 하였고 그 결과 기존의 대조도 향상기법을 웨이브렛 도메인에서 적용하는 것이 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 본 영상 대조도 향상기법은 영상의 대조도를 증가시키는 동시에 잡음의 증폭을 효율적으로 억제할 수 있다. 따라서 본 연구는 의료 영상뿐 만이 아닌 대조도와 선명도가 중요시되는 여려 분야에 적용될 수 있으리라 기대된다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.148-158
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• 2018

광학 문자 인식(OCR)은 텍스트를 포함한 이미지에서 텍스트 영역을 인식하고 이로부터 텍스트를 추출하는 기술이다. 전체 텍스트 데이터 중 상당히 많은 텍스트 정보가 이미지에 포함되어 있기 때문에 OCR은 데이터 분석 분야에 있어 중요한 전처리 단계를 담당한다. 대부분의 OCR 엔진이, 흰 바탕의 검정 글씨의 단순한 형태를 가진 이미지와 같은, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷한 저 복잡도 이미지에 대해서는 높은 인식률을 보이는 반면, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷하지 않은 고 복잡도 이미지에 대해서는 저조한 인식률을 보이기 때문에, 인식률 개선을 위해 입력 이미지를 OCR 엔진이 처리하기 용이한 이미지로 변형하는 전처리 작업이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 OCR 엔진의 정확성 증대를 위해 텍스트 라인별로 이미지를 분리하고, 영상처리 기법 기반의 CLAHE 모듈과 Two-step 모듈을 병렬적으로 수행하여 텍스트와 배경 영역을 효율적으로 분리한 후 텍스트를 인식한다. 이어서 두 모듈의 결과 텍스트에 대하여 N-gram방법과 Hunspell 사전을 결합한 알고리즘으로 인식률을 비교하여 가장 높은 인식률의 결과 텍스트를 최종 결과물로 선정하는 방법론을 제안한다. 대표적인 OCR 엔진인 Tesseract와 Abbyy와의 다양한 비교 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 모듈이 복잡한 배경을 가진 이미지에서 가장 정확한 텍스트 인식률을 보임을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.741-749
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• 2022

달 영구음영지역에 얼음 형태의 물이 발견되면서 주요 우주국들은 로버 중심의 현장 탐사를 준비 중이다. 달 영구음영지역은 극지역 크레이터의 중심부로 태양광이 직접 도달하지 않지만, 크레이터 벽면으로부터 반사되는 태양광으로 인해 일정 수준의 저조도 환경이 유지되는 것으로 예상된다. 본 연구에서는 달 영구음영지역의 조도와 지형환경을 모사한 실내 테스트베드를 구축하여 모의 지형영상을 촬영하였다. 모의 영상을 대상으로 저조도 영상강화 기법(CLAHE, Dehaze, RetinexNet, GLADNet)을 적용하여 밝기값과 색상복원 효과를 분석하였고, 특징점 추출 및 정합 기법(SIFT, SURF, ORB, AKAZE)의 성능 향상을 분석하였다. 실험 결과 GLADNet과 Dehaze 영상 순으로 저조도 환경에 강인한 시인성 개선 효과를 보여주었다. 반면 특징점 검출 및 정합 기법은 Dehaze와 GLADNet 영상 순으로 성능이 향상됨을 확인하였고, 특히 ORB와 AKAZE의 성능이 크게 개선되었다. 달 탐사에서 로버 탑재 카메라는 3차원 지형정보구축과 지질학적 조사에 활용된다. 따라서 GLADNet은 토양 성분과 암석 종류 판별에 유용하고, Dehaze는 로버의 주행과 함께 3차원 지형정보 구축에 적합할 것으로 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.441-447
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• 2023

정맥 주입요법은 의료기관에서 대상자의 점액 내로 약물, 수액, 혈액 및 영양분을 환자에게 제공하는 표준적인 간호 절차로, 주로 간호사가 담당하여 실행하고 관리하고 있다. 또한 혈관 속으로 약물을 직접 투여하는 주사법으로서 응급상황 시 신속한 효과를 보기 위해 실시하며, 빠르고 정확한 효과를 기대할 수 있다. 교육 훈련을 통한 숙련된 간호사들도 종종 실수를 하여 환자들에게 불편함을 유발할 수 있을 뿐만 아니라 환자의 안전을 위협하는 다양한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 실수로 인한 고충을 줄이기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 영상 검출 기기를 통해 3명의 피검자의 손등 정맥 영상을 획득하였고 수집한 영상을 영상처리를 통해 선명한 정맥 영상을 제공하기 위한 알고리즘을 도출하기 위한 연구이다. 획득한 정맥 영상의 선명화를 위해 기존 알고리즘인 Histogram Equalization, CLAHE, Unsharp Masking을 선별하고 이를 조합했다. 개별 알고리즘과 알고리즘 조합을 영상에 적용하여 도출한 영상을 비교하기 위해 히스토그램 그래프를 사용하였다. 분포된 픽셀의 최솟값과 최댓값의 차이를 구하고 평균을 내는 방법으로 히스토그램 그래프를 확인했다. 본 논문에서 제시한 알고리즘 조합이 209.1로 개별 알고리즘 평균값인 138.7, 132.3, 126.2보다 높게 나왔으며 실제 영상에서도 가시성이 좋은 것을 확인했다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권1호
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• pp.35-44
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• 2015

The main purpose of image enhancement is to improve certain characteristics of an image to improve its visual quality. This paper proposes a method for image contrast enhancement that can be applied to both medical and natural images. The proposed algorithm is designed to achieve contrast enhancement while also preserving the local image details. To achieve this, the proposed method combines local image contrast preserving dynamic range compression and contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Global gain parameters for contrast enhancement are inadequate for preserving local image details. Therefore, in the proposed method, in order to preserve local image details, local contrast enhancement at any pixel position is performed based on the corresponding local gain parameter, which is calculated according to the current pixel neighborhood edge density. Different image quality measures are used for evaluating the performance of the proposed method. Experimental results show that the proposed method provides more information about the image details, which can help facilitate further image analysis.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.703-715
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• 2017

Mammogram images are sensitive in nature and even a minor change in the environment affects the quality of the images. Due to the lack of expert radiologists, it is difficult to interpret the mammogram images. In this paper an algorithm is proposed for a computer-aided diagnosis system, which is based on the wavelet based adaptive sigmoid function. The cascade feed-forward back propagation technique has been used for training and testing purposes. Due to the poor contrast in digital mammogram images it is difficult to process the images directly. Thus, the images were first processed using the wavelet based adaptive sigmoid function and then the suspicious regions were selected to extract the features. A combination of texture features and gray-level co-occurrence matrix features were extracted and used for training and testing purposes. The system was trained with 150 images, while a total 100 mammogram images were used for testing. A classification accuracy of more than 95% was obtained with our proposed method.