• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.525-534
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• 2013

최근 다양한 형태의 TFT-LCD의 수요가 증가함에 따라 LCD 생산 과정에서 얼룩결함을 검사하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 가버 웨이블렛 변환(Gabor wavelet transform) 및 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용한 TFT-LCD 패널의 얼룩(mura)을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 DCT 변환 기반의 TFT-LCD 패널 영상의 참조 패널 영상을 생성한다. 원 영상과 생성된 참조 패널 영상에 대해서 실수 가버 웨이블렛 변환(real gabor wavelet transform)을 적용하여 패널 영상에 포함되어 있는 얼룩 결함을 검출하는데 방해가 되는 텍스쳐 정보를 제거하고 변환 영상간의 차영상을 이용하여 제거 결함 영역을 추출한다. 추출된 영역에 대해서는 정량적 평가 과정을 통해 보다 정확한 얼룩 검출을 수행한다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하고 효율적으로 얼룩을 검출하는 것을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1125-1134
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• 2007

본 논문에서는 가보 웨이블릿(Gabor Wavelet)을 이용한 회전 변화에 무관한 질감 분류 기법을 제안한다. 기존의 방법들은 대용량 질감 데이터베이스에서 낮은 정정분류비(Correct Classification Rate)를 나타내었다. 제안한 방법은 가보 웨이블릿 필터링 된 영상에서 전역 특징 벡터(Global Feature Vector)와 지역 특징행렬(Local Feature Matrix)을 정의하였다. 회전 변화에 무관한 두 가지 특징 그룹을 이용하여 개선된 유사도 측정 판별식(Discriminant)을 정의하였으며, 실험을 통하여 대용량 질감 데이터베이스에 적용한 결과 향상된 정정분류비를 얻을 수 있었다. 또한 질감 영상 스펙트럼의 대칭성을 이용하여 기존의 방법보다 실험회수를 50% 가까이 감소시켰다 결론적으로 112개의 브로다츠(Brodatz) 질감 클래스에서 비교 방법에 따라 차이는 있으나 $2.3%{\sim}15.6%$의 향상된 정정분류비를 얻었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.215-218
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• 2000

This paper describes a new algorithm for segmenting continuous handwritten signatures sampled by a digitizer. Signatures are segmented by three procedures. The first step is to calculate the pen tip speed. Then the Gabor wavelet is carried out on the acquired data from the first step. Finally, the local minima of the filtered output are selected as segmentation points of the signature. The proposed method is experimented with numerous signatures with various length and complexity.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2020-2023
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• 2003

In this paper, our proposed system uses the regional Gabor wavelet and Neural Network to implement face recognition similar to human face recognition system, because the Gator wavelet expresses visual recognition system of human mathematically and the regional Neural Network is robust to white noise and partial illumination. This system consists of two stages of building database and recognizing face. One is composed by using the supervised learning of Neural Network. At this time, the Neural Network is applied to the upper and the lower part of face images respectively. The Backpropagation algorithm is used to learn Neural Network. Another consists of calibration of slope of face image, measurement of illumination variant using deviation with average face image and similarity comparison using Euclidean distance measure.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.81-88
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• 2004

본 논문에서는 인간의 시각 인지 특성을 고려한 새로운 객관적 화질평가 방법을 제안하였다. 인간에 의한 화질 평가는 최종적으로 시각 피질내에 있는 세포의 수용계 반응으로부터 얻어진다는 점과 인간의 시각은 한번에 영상 전체의 왜곡에 대한 반응을 일으킬 수 없음을 고려하여 입력 영상을 부 블록으로 분할하고, 시각 피질 내의 수용계와 가장 잘 부합되는 Gabor 함수를 이용하여 필터 뱅크를 구성하여 부 블록에서 지역적 왜곡 정도를 측정하고, 이를 이용하여 전역적 왜곡 정도가 계산 되어 진다. 제안된 방법은 VQEG에서 제공하는 화질 평가용 영상을 이용하여 평가 되었으며, 주관적 화질 평가와 높은 상관관계를 갖는 객관적 화질 평가 모델임을 실험 결과에서 보여준다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.126-132
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• 2000

This paper presents a facial expression recognition based on Gabor wavelets that uses a fuzzy C-means(FCM) clustering algorithm and neural network. Features of facial expressions are extracted to two steps. In the first step, Gabor wavelet representation can provide edges extraction of major face components using the average value of the image's 2-D Gabor wavelet coefficient histogram. In the next step, we extract sparse features of facial expressions from the extracted edge information using FCM clustering algorithm. The result of facial expression recognition is compared with dimensional values of internal stated derived from semantic ratings of words related to emotion. The dimensional model can recognize not only six facial expressions related to Ekman's basic emotions, but also expressions of various internal states.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권7호
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• pp.323-326
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• 2002

As multimedia database and digital image libraries are enlarged, CBIR(Content Based Image Retrieval) has been getting importance for the efficient search. Generally, CBIR uses primitive features such as color, shape, texture and so on. Among various methods of CBIR, Gabor wavelet has good image retrieval performance with texture features but it has a disadvantage which does not perform well for a rotated image because of its direction oriented filter. In this paper, we propose a new method to solve this problem by modifying Gabor filter for all directions. And then we will compare the searching performance of the proposed method with those of conventional image retrieval methods through experiments with trademarks.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2001년도 추계학술대회
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• pp.91-97
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• 2001

본 연구는 Fourier, Shannon, Gabor, Wavelet Filters 간의 상호비교를 통해 Wavelet Analysis의 장점을 도출하고 학제간 모든 과학기술에 적용될 수 있는 분야를 유형화하고 기존 연구를 고찰한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.913-919
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• 2006

본 논문에서는 움직이는 표적에 대한 ISAR(Inverse SAR) 영상의 움직임 보상 기법에 대해서 기술하였다. 움직이는 표적에 대해서 단순히 퓨리에 변환만을 이용하여 ISAR 영상을 얻으면 일반적으로 영상에 퍼짐 현상이 나타난다. 이러한 영상의 퍼짐 현상에 대한 문제는 시간-주파수 변환 기법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 ISAR 영상의 움직임 보상 기법 중에서도 짧은 시간 퓨리에 변환과 Gator 웨이브릿 변환의 방법에 대해서 기술하고 있다. 이러한 각 알고리즘에 대한 성능을 나타내기 위해서 우리는 이상적인 점 산란체와 simulated MIG-25에 대한 산란파를 이용하여 움직임 보상이 된 ISAR 영상을 획득하였다. 또한 짧은 시간 퓨리에 변환과 Gabor 웨이브릿 변환을 이용하여 구한 ISAR 영상의 해상도를 나타내고 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1372-1381
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• 2017

In this paper, a texture feature extraction method using local energy and local correlation of Gabor transformed images is proposed and applied to an image retrieval system. The Gabor wavelet is known to be similar to the response of the human visual system. The outputs of the Gabor transformation are robust to variants of object size and illumination. Due to such advantages, it has been actively studied in various fields such as image retrieval, classification, analysis, etc. In this paper, in order to fully exploit the superior aspects of Gabor wavelet, local energy and local correlation features are extracted from Gabor transformed images and then applied to an image retrieval system. Some experiments are conducted to compare the performance of the proposed method with those of the conventional Gabor method and the popular rotation-invariant uniform local binary pattern (RULBP) method in terms of precision vs recall. The Mahalanobis distance is used to measure the similarity between a query image and a database (DB) image. Experimental results for Corel DB and VisTex DB show that the proposed method is superior to the conventional Gabor method. The proposed method also yields precision and recall 6.58% and 3.66% higher on average in Corel DB, respectively, and 4.87% and 3.37% higher on average in VisTex DB, respectively, than the popular RULBP method.