• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권2호
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• pp.52-58
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• 2014

Exact histogram specification (EHS) transforms the histogram of an input image into the specified histogram. In the conventional EHS techniques, the pixels are first sorted according to their graylevels, and the pixels that have the same graylevel are further differentiated according to the local average of the pixel values and the edge strength. The strictly ordered pixels are then mapped to the desired histogram. However, since the conventional sorting method is inherently dependent on the initial graylevel-based sorting, the contrast enhancement capability of the conventional EHS algorithms is restricted. We propose a modified EHS algorithm considering the just noticeable difference. In the proposed algorithm, the edge pixels are pre-processed such that the output edge pixels obtained by the modified EHS can result in the local contrast enhancement. Moreover, we introduce a new sorting method for the pixels that have the same graylevel. Experimental results show that the proposed algorithm provides better image enhancement performance compared to the conventional EHS algorithms.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.849-857
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• 2014

In this paper, we propose a (2,2)-reversible secret image sharing scheme using histogram shifting and difference expansion. Two techniques are widely used in information hiding. Advantages of them are the low distortion between cover and stego images, and high embedding capacity. In secret image sharing procedure, unlike Shamir's secret sharing, a histogram generate that the difference value between the original image and copy image is computed by difference expansion. And then, the secret image is embedded into original and copy images by using histogram shifting. Lastly, two generated shadow images are distributed to each participant by the dealer. In the experimental results, we measure a capacity of a secret image and a distortion ratio between original image and shadow image. The results show that the embedding capacity and image distortion ratio of the proposed scheme are superior to the previous schemes.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.375-382
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• 2016

본 논문에서는 다차원 인접화소 간 명암차 기반 극좌표의 비선형 양자화 히스토그램을 이용한 서명인식을 제안한다. 다차원 인접화소 간 명암차는 기준화소를 중심으로 횡방향, 종방향, 대각 방향, 역대각 방향 각각의 이웃화소 간 명암차이고, 극좌표는 횡과 종 방향 및 대각과 비대각 방향 각각의 직교좌표로부터 변환된 좌표이며, 비선형 양자화 히스토그램은 반복계산 기법인 Lloyd 알고리즘에 의해 극좌표 값을 비균일 양자화한 히스토그램이다. 여기서 4방향 명암차의 극좌표 히스토그램은 대응하는 화소간의 상관성을 좀 더 많이 고려할 뿐만 아니라 히스토그램의 수를 감소시켜 계산부하를 줄이기 위함이다. 또한 비선형 양자화는 화소간의 명암변화의 속성을 더욱 더 잘 반영할 뿐만 아니라 저차원의 히스토그램 레벨을 얻기 위함이다. 제안된 기법을 256*256 픽셀의 90개(3인*30개) 서명들을 대상으로 city-block거리, Euclidean 거리, 순서값, 그리고 정규상호상관계수 각각의 정합척도에 기반 한 실험결과, 선형 양자화 기반 히스토그램에 비해 우수한 인식성능을 가지며, Euclidean 거리가 가장 우수한 정합척도임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.197-200
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• 2006

본 논문에서는 H.264 비디오 스트림의 히스토그램 정보와 헤더 정보를 이용한 장면 전환 검출에 관한 연구이다. 비디오 데이터에서 장면의 변화를 검출하는 가장 일반적인 방법으로 히스토그램을 이용하고 있다. 그러나 히스토그램 정보를 이용하기 위해서는 비디오 데이터를 압축 해제 하여 각각의 장면에 대한 히스토그램 차이를 계산하기 때문에 연산 시간이 많이 소요된다. 반면에 H.264 비디오 헤더 정보를 이용하면 이러한 연산의 과정 없이 실시간 검출이 가능하다. 히스토그램을 이용하여 장면 전환을 검출하고 헤더 정보를 함께 이용하였을 때 동일한 프리시전 및 리콜을 수행하면서 검색 속도에서 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.145-148
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• 1998

본 논문은 뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위한 장면 분할 기법 중 Color Histogram에서 각각의 RGB를 따로 계산하여 차이값을 세부화하는 장점과, x2 Histogram에서 차이값을 강조하는 장점을 이용하여 NTSC표준에 따른 가중치를 적용한 새로운 장면 분할 방법을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위한 실험 도메인은 국내 KBS, MBC, SBS 방송의 뉴스 비디오와 국외 CNN, NHK의 뉴스 비디오를 택하였다. 주어진 환경내에서 제안한 방법을 기존의 Color Histogram, x2 Histogram, 그리고 Bin to bin difference (B2B)과의 실험결과와 비교하여 효율적임을 보였으며, 임계치의 자동선택 가능성을 제시 하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.856-862
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• 1987

An local adaptive image segmentatin algorithm for local feature detection and effective clustering of unimodal histogram shape are proposed. Local adaptive difference image and its histogram are obtained from the input image. The parameters are derived from the histogram and used for the segmentation based on relaxatin process. The results showed effective region segmentation and good noise cleaning for the ocular fundus fluorescein angiogram which has low contrast and unimodal histogram.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2330-2334
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• 2009

본 논문에서는 기존에 제안되었던 컬러 히스토그램과 $X^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 새로운 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 이 방법은 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 또한 급진적 장면 전환 검출에서 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 기존의 방법보다 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.

• ETRI Journal
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• 제24권1호
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• pp.23-30
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• 2002

MPEG-7 Visual Standard specifies a set of descriptors that can be used to measure similarity in images or video. Among them, the Edge Histogram Descriptor describes edge distribution with a histogram based on local edge distribution in an image. Since the Edge Histogram Descriptor recommended for the MPEG-7 standard represents only local edge distribution in the image, the matching performance for image retrieval may not be satisfactory. This paper proposes the use of global and semi-local edge histograms generated directly from the local histogram bins to increase the matching performance. Then, the global, semi-global, and local histograms of images are combined to measure the image similarity and are compared with the MPEG-7 descriptor of the local-only histogram. Since we exploit the absolute location of the edge in the image as well as its global composition, the proposed matching method can retrieve semantically similar images. Experiments on MPEG-7 test images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.04 in ANMRR, which shows a significant difference in visual inspection.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1453-1461
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• 2015

Since digital images and videos are rapidly increasing in the internet with the spread of mobile computers and smartphones, research on image retrieval has gained tremendous momentum. Color, shape, and texture are major features used in image retrieval. Especially, color information has been widely used in image retrieval, because it is robust in translation, rotation, and a small change of camera view. This paper proposes a new method for histogram refinement based on local color difference. Firstly, the proposed method converts a RGB color image into a HSV color image. Secondly, it reduces the size of color space from 256³ to 32. It classifies pixels in the 32-color image into three groups according to the color difference between a central pixel and its neighbors in a 3x3 local region. Finally, it makes a color difference vector(CDV) representing three refined color histograms, then image retrieval is performed by the CDV matching. The experimental results using public image database show that the proposed method has higher retrieval accuracy than other conventional ones. They also show that the proposed method can be effectively applied to search low resolution images such as thumbnail images.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권9호
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• pp.1181-1187
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• 1995

In video camera, an automatic video quality compensation method using the dynamic range transform is proposed. The histogram is used to decide the nonuniformness of picture brightness by nonuniform lighting. The gray level is divided four regions, and the histogram is obtained per one field. We introduce a new parameter, nonuniformness, defined by the cumulative difference between its CDF and LCDF. We also propose the decision function of the dynamic range transform constant versus its nonuniformness, and compensate the quality of video automatically.