• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권1C호
• /
• pp.45-52
• /
• 2008

본 논문에서는 Perceptually Weighted Histogram(PWH)과 Gaussian Weighted Histogram Intersection(GWHI) 알고리즘을 기술한다. 이러한 알고리즘들은 영상검색에서 명확한 결과를 이끌어 낼 수 있지만 빛의 변화에 의해 히스토그램이 변화될 수 있다는 단점이 있다. 즉, 같은 두 영상이 빛의 세기가 약간 다를 때 쉽게 매치되지 않을 수 있다. 그래서 빛의 밝기나 색상에 의해 변화된 영상을 같은 영상으로 처리할 수 있는 히스토그램 매칭 알고리즘(Histogram Matching Algorithm)을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존의 PWH와 GWHI 알고리즘보다 recall에서 각각 32%, 30%, precision에서 각각 38%, 34%까지 우수한 결과를 보였다. 따라서 제안한 알고리즘은 빛의 변화가 일어난 영상도 쉽게 검색할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.312-322
• /
• 2012

The paper presents an approach for recognizing the broken area of the traffic signs. The method is based on the Recognition System for Traffic Signs (RSTS). This paper describes an approach to using the location histogram matching for the broken traffic signs recognition, after the general process of the image detection and image categorization. The recognition proceeds by using the SIFT matching to adjust the acquired image to a standard position, then the histogram bin will be compared preprocessed image with reference image, and finally output the location and percents value of the broken area. And between the processing, some preprocessing like the blurring is added in the paper to improve the performance. And after the reorganization, the program can operate with the GPS for traffic signs maintenance. Experimental results verified that our scheme have a relatively high recognition rate and a good performance in general situation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
• /
• pp.385-388
• /
• 2013

본 논문에서는 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용한 이미지 매칭기법의 취약점을 보이고 이미지 정규화를 이용해 이를 개선하는 방법을 제안한다. EHD 알고리즘은 edge의 기울기 분포를 수집하여 같은 분포를 가지는 이미지를 매칭하는 기법에 사용한다. 하지만 EHD는 매칭하고자 하는 객체의 회전과 왜곡의 변화에 민감하여 오인식률이 높다. 따라서 이미지를 정규화 하여 매칭하고자 하는 이미지 내의 객체의 edge 정보를 보다 정확하게 추출하여 매칭 성능을 개선한다. 실험을 통해 왜곡과 회전으로 정규화한 EHD 알고리즘을 비교 및 분석하여 기존의 방법에 비해 크기와 회전의 변화에 강인함을 보인다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권12호
• /
• pp.159-167
• /
• 2013

스트레오뷰(Stereoview) 시스템에서 카메라 위치 또는 광원의 변화는 양안에 해당하는 두 영상 사이에서 휘도에 대한 색상 분포에 차가 발생 한다. 이러한 색상변화 차는 입체영상(3D) 코딩의 품질을 저하 시키거나 적합하지 않는 프레임이 발생한다. 이러한 휘도에 대한 색상분포 차를 보정하기 위하여 본 논문에서는 스트레오뷰 코딩을 위한 효율적인 히스토그램 구간 보정방법을 제안하였다. 제안한 방법은 타겟뷰의 히스토그램을 분석하여 두 개의 영역으로 구분한 후 기준이 되는 영상의 히스토그램과 영역별 최대 매칭 영역을 분석하여 컬러편차를 보정하도록 하였다. 그리고 제안한 히스토그램 매칭 방법을 다른 컬러 보정방법과 비교하여 휘도 성분 교정을 검증 하였다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 연산 속도와 휘도 교정 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 결과에서 더 좋은 결과를 보였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.768-782
• /
• 2010

다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 불완전한 보정(calibration)으로 인하여 발생한다. 이러한 인접 시점간의 색상 불일치는 획득된 영상을 참조 영상으로 이용하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 방법 중에서 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 있다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점 영상의 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어지고 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 다시점 비디오 시퀀스는 카메라와 등장인물의 이동으로 인하여 시점 간 영상뿐만 아니라, 한 시점 내에 시간의 흐름에 따른 영상간의 히스토그램 분포가 서로 다를 수 있다. 참조 시점 시퀀스에 속한 모든 영상을 참조하는 기존의 히스토그램 매칭 기법은 시공간적으로 상관성이 높지 않은 영상의 조명을 효과적으로 보상하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 시점 영상 간의 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 보상하여 공간적 상관성을 높이기 위해 두 조건식이 반영된 영상분리 기법을 적용한 레이어별 히스토그램 매칭 기법과 시간의 흐름에 따라 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 비디오 부호화의 단위인 화면 그룹(group of pictures : GOP)별로 보상하여 시간적 상관성을 높이는 개별적인 히스토그램 매칭 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 조명 보상 기법이 기존의 조명 보상 기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제35S권3호
• /
• pp.131-143
• /
• 1998

This paper presents a high performance disparity extraction algorithm that generate a dense and accurate disparity map using low-resolution disparity histogram. Disparity distribution of background and object areas can besegmented from low-resolution disparity histogram. These information can be used to reduce the search area and search range of the high-resolution image resulting reliable disparity information in high speed. The computationally efficient matching pixel count(MPC) similarity measure technique is useed extensively toremove the redundancies inherent in the area-based matching method, and also results robust matching at the boundary region. Resulting maches are further improved using iterative support algorithm and post processing. We have obtained good results on randomdot stereogram and real images obtained in our carmera system.

• 방송공학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.902-915
• /
• 2011

영역기반 스테레오 매칭 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight, ASW) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 그러나 이 방법은 좋은 매칭 결과에 비해서 많은 연산비용을 필요로 하게 되고, 매칭의 실시간 시스템화에 큰 장애요소로 작용한다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 본 논문에서는 적응적 영역 가중치 알고리즘의 매칭 정확도를 유지하면서 적응적 영역 가중치 알고리즘의 계산 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영역내의 픽셀을 그룹화하여 근사화된 매칭을 수행하는 Sub-Block 방법과 영상의 에지 정보에 따라 적응적으로 시차 탐색 범위를 조정하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법은 기존 방식보다 좋은 매칭 정확도를 유지하면서도 효율적으로 계산 수행 시간을 줄이게 된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제20권10호
• /
• pp.1030-1035
• /
• 2014

Machine vision inspection systems have replaced human inspectors in defect inspection fields for several decades. However, the inspection results of machine vision are often affected by small changes of illumination. When small changes of illumination appear in image histograms, the influence of illumination can be decreased by transformation of the histogram. In this paper, we propose an enhanced histogram matching algorithm which corrects distorted histograms by variations of illumination. We use the resolution resizing method for an optimal matching of input and reference histograms and reduction of quantization errors from the digitizing process. The proposed algorithm aims not only for improvement of the accuracy of defect detection, but also robustness against variations of illumination in machine vision inspection. The experimental results show that the proposed method maintains uniform inspection error rates under dramatic illumination changes whereas the conventional inspection method reveals inconsistent inspection results in the same illumination conditions.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
• /
• pp.231-233
• /
• 2009

The object recognition is one of the major computer vision fields. The object recognition using features(SIFT) is finding common features in input images and query images. But the object recognition using feature methods has suffered of difficulties due to heavy calculations when resizing input images and query images. In this paper, we focused on speed up finding features in the images. we proposed method using block segmentation and histogram. Block segmentation used diving input image and than histogram decided correlation between each 1]lock and query image. This paper has confirmed that tile matching time reduced for object recognition since reducing block.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.45-56
• /
• 2015

본 논문에서는 스마트폰 카메라의 객체기반 자동초점 기능을 위해, 움직이는 물체의 고속 추적 방법을 제안한다. 사양이 낮은 플랫폼에서의 비-학습 제약을 고려하여 히스토그램 특징 기반의 슬라이딩 윈도우 검출 기법을 사용한다. 각 부분 윈도우에 대한 히스토그램의 계산 시간문제는 적분 히스토그램을 통해 해결한다. 본 논문에서는 지역적 후보 검출, 적응적 템플릿 크기 방법을 제안한다. 또한 추적 위치의 안정화를 위해 정합 함수에 안정화 항을 추가하는 기법을 제안한다. 자체 수집한 데이터에 대한 실험결과는 PC 환경에서 초당 100 프레임 수준의 높은 처리 속도 달성을 보여주었다.