• 전자공학회논문지S
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• 제36S권9호
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• pp.76-90
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• 1999

본 논문은 컬러 히스토그램과 ‘컬러 텍스쳐’을 이용하는 새로운 내용기반 영상 검색 기법을 제안한다. 제안한는 방법은 영상의 컬러 히스토그램을 k-means 군집화하여 얻은 컬러 벡터로 히스토그램을 대표하고, 각 대표 컬러 벡터를 중심으로 화소 색상과의 거리를 이용해 컬러 텍스처를 만든다. 그러므로, 컬러 텍스처란 영상의 컬러 히스토그램에 의해 두드러지는 텍스처 성분을 의미하며 본 논문에서는 컬러 텍스처를 Gaussian Markov Random Field (GMRF) 모델로 해석한다. 제안하는 알고리듬은 영역화와 같은 기하학적 정보를 추출하는 과정이 없으므로 고속의 검색에 적합하며, 기존의 컬러 히스토그램만을 이용한 기법이나 영상의 밝기 성분에서 나타나는 텍스처를 이용한 방법에 비해 효과적인 검색 결과를 나타낸다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권6호
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• pp.649-655
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• 2015

본 논문에서는 효과적인 단일 영상 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 잘 알려진 안개 제거 알고리즘인 dark channel prior(DCP)는 경계선 영역에서의 후광 현상(halo artifact) 및 결과 영상의 저대비를 초래하고 전달량 정제(refinement) 과정에서 긴 계산 시간을 필요로 한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안한 방법은 전달량을 추정할 때 DCP와 히스토그램 정보로 구성된 비용함수를 이용하고, 빠른 처리를 위해 다해상도 기법을 이용한다. 히스토그램 정보는 안개 제거 결과의 저대비 현상을 방지해주고, 에지 정보를 참고하는 다해상도 기법은 계산 시간을 감소시키고 후광 현상을 방지할 수 있다. 다수의 안개 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법들보다 효율적이고 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1269-1278
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• 2004

본 논문에서는 자기상관 함수와 에지 히스토그램 비교법을 이용하여 동영상 전환점을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 기존에는 컬러 히스토그램 비교법을 많이 사용하였으나, 급격한 조명 변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장연 전환을 놓칠 있다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 자기상관과 에지 히스토그램 비교법을 사용하면 조명 변화에 의한 장면전환이 잘못 검출되는 것을 방지 할 수 있다 제안한 기법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 드라마, 애니메이션 등 다양한 비디오 데이터에 가지고 실험한 결과, 컬러 히스토그램 비교법보다 Recall에서는 약 10%, Precision 에서는 약 17% 성능이 향상되었다 특히 카메라 기법 중의 Fade 와 Zoon In/out 에 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.203-212
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• 2004

워터마킹은 멀티미디어 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위한 방법이다. 이러한 미디어 중에서 텍스트 문서는 블록/줄/단어의 계층 구조와 배경/전경의 확연한 구분 같은 고유한 특성을 나타내므로, 텍스트 문서를 위한 워터마킹 알고리즘은 이러한 특성을 잘 반영하여 설계하여야 한다. 본 논문은 명암을 갖는 텍스트 문서 영상을 위한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 워터마크 신호는 에지 방향 히스토그램을 통해서 삽입된다. 문서 영상의 부분 영상들은 모두 유사한 성질을 갖는다는 ‘부분 영상 일관성’을 제시한다. 한글 영상, 영문 영상, 한문 문서 영상을 대상으로 부분 영상 일관성을 조사하여, 부분 영상 일관성은 언어에 무관하며 다양한 문서 영상에 적용할 수 있음을 보인다. 워터마크 신호를 삽입하기 위하여 에지방향 히스토그램을 조작하였으며 다양한 실험을 통해 알고리즘의 비 인지성과 강인성을 분석하고 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.865-871
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• 2022

본 논문에서는 전립선 초음파 영상에서 형태학적 특징을 이용하여 전립선 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 전립선 영역의 상단 경계선을 추출한다. 초음파 촬영으로 획득한 영상에서 히스토그램 정보를 이용해 명암대비를 조정하여 전립선 영역의 상단 경계선을 검출하기 위한 기준 객체들을 추출하고, 기준 객체들의 하단 경계선을 Monotone cubic spline 보간법을 적용하여 상단 경계선을 추출한다. 두 번째 단계에서는 전립선 초음파 영상에서 추출한 상단 경계선보다 아래에 위치한 영역에 대해 오츠 이진화를 적용하여 전립선 하단 경계선을 추출한다. 마지막으로 전립선 상단 경계선과 하단 경계선을 연결하여 전립선 영역을 추출한다. 수동으로 측정한 전립선 영역과 비교 분석한 결과, 전립선 초음파 영상이 갖는 형태학적 특징을 이용한 방법으로 전립선 영역을 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.33-40
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• 2009

전경계선 검출은 저수준 영상 처리에서 매우 중요하다. 하지만, 대부분의 경계선 검출 방법들은 노이즈 포인트들의 영향으로 효과적이지 못하며 서로 다른 입력 영상에서도 유연하지 못하다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 먼저 외부 노이즈 제거 단계를 제시하였고, 다음으로 기울기 폭 히스토그램과 내부 클래스 최소 변이에 따른 양쪽 임계치의 자동 선택을 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하여 민감한 노이즈 포인트들의 대부분을 줄일 수 있었고 실제 파라미터를 인위적으로 세팅하지 않고 서로 다른 영상을 위한 목적 임계치를 계산하며, 퍼지 알고리즘에 의하여 경계선 픽셀들을 선택하였다. 결론적으로 이전의 Canny 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.207-210
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• 2009

Edge detection is an important process in low level image processing. But many proposed methods for edge detection are not very robust to the image noise and are not flexible for different images. To solve the both problems, an algorithm is proposed which eliminate the noise by mean shift algorithm in advance, and then adaptively determine the double thresholds based on gradient histogram and minimum interclass variance, With this algorithm, it can fade out almost all the sensitive noise and calculate the both thresholds for different images without necessity to setup any parameter artificially, and choose edge pixels by fuzzy algorithm.

• 품질경영학회지
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• 제18권2호
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• pp.127-133
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• 1990

In this article, several problems inherent in histogram estimate of unknown probability density function are discussed. Those include so called sharp comers and bin edge effect. A resolution for these problems occurred with histogram is discussed. The resulting estimate is called kernel density estimate which is most widely used by data analysts. One of the most recent and reliable data-based choices of scale factor (bandwidth) of the estimate, which has been known to be most crucial, is also discussed.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권2호
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• pp.79-82
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• 2017

Smoke and fire have different shapes and colours. This article suggests a fully connected system which is used two features using Adaboost algorithm for constructing a strong classifier as linear combination. We calculate the local histogram feature by gradient and bin, local binary pattern value, and projection vectors for each cell. According to the histogram magnitude, this paper applied adapted weighting value to improve the recognition rate. To preserve the local region and shape feature which has edge intensity, this paper processed the normalization sequence. For the extracted features, this paper Adaboost algorithm which makes strong classification to classify the objects. Our smoke detection system based on the proposed approach leads to higher detection accuracy than other system.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.1-8
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• 2001

A measuring system is developed to acquire static image from rotary state through CCD camera in back light illumination by synchronizing chopper to workpiece. In image processing of acquired image, lowpass filter is very useful in view of noise removal, and optimum binary image can be made through histogram equalization which is one of the histogram technique to maximize brightness intensity between workpiece and background. After image treatment applying Laplacian operator, surface roughness is calculated by introducing conversion coefficient of pixel which edge is composed of.