• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.4
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• pp.473-481
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• 2005

In this paper, we propose an image segmentation method preserving object's boundaries by using the number of quantized colors and merging regions using adaptive threshold values. First of all, the proposed method quantizes an original image by a vector quantization and the number of quantized colors is determined differently using PSNR each image. We obtain initial regions from the quantized image, merge initial regions in CIE Lab color space and RGB color space step by step and segment the image into semantic regions. In each merging step, we use color distance between adjacent regions as similarity-measure. Threshold values for region-merging are determined adaptively according to the global mean of the color difference between the original image and its split-regions and the mean of those variations. Also, if the segmented image of RGB color space doesn't split into semantic objects, we merge the image again in the CIE Lab color space as post-processing. Whether the post-processing is done is determined by using the color distance between initial regions of the image and the segmented image of RGB color space. Experiment results show that the proposed method splits an original image into main objects and boundaries of the segmented image are preserved. Also, the proposed method provides better results for objective measure than the conventional method.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.7
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• pp.105-115
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• 2011

In Vision-based Intelligent Transportation System(ITS) the segmentation of road region is a very basic functionality. Accordingly, in this paper, we propose a region segmentation method using adaptive pattern extraction technique to segment road regions and sky regions from original images. The proposed method consists of three steps; firstly we perform the initial segmentation using Mean Shift algorithm, the second step is the candidate region selection based on a static-pattern matching technique and the third is the region growing step based on a dynamic-pattern matching technique. The proposed method is able to get more reliable results than the classic region segmentation methods which are based on existing split and merge strategy. The reason for the better results is because we use adaptive patterns extracted from neighboring regions of the current segmented regions to measure the region homogeneity. To evaluate advantages of the proposed method, we compared our method with the classical pattern matching method using static-patterns. In the experiments, the proposed method was proved that the better performance of 8.12% was achieved when we used adaptive patterns instead of static-patterns. We expect that the proposed method can segment road and sky areas in the various road condition in stable, and take an important role in the vision-based ITS applications.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.273-276
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• 2003

생산공정 스케줄링 시스템(GPSS)에서 그레이팅(grating)이라는 금속제품을 생산하는데 있어 절단계획을 생성하기 위해 생산공정 단계 중의 하나인 절단계획 단계에서 자재 손실율을 비교하고 있다. 그러나 태스크나 그룹을 병합하여 절단계획을 생성한다고 해서 태스크나 그룹을 병합하지 않고 절단계획을 생성한 것보다 잔재의 손실율이 낮다고 볼 수 없기 때문에 잔재의 손실율을 반복적으로 비교해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 언어 변수를 사용한 공정 전문가의 지식을 기반으로 각 룰을 병렬로 1회만 적용하여 잔재 손실율이 가장 작은 것을 찾아 낼 수 있는 퍼지전문가 시스템 적용으로 절단계획을 생성하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.587-590
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• 2003

얼굴영역을 분할하기 위해서 Watershed Algorithm 와 Object Grouping 을 이용한 얼굴영역 분할기법을 제안한다. 영상분할에 단점은 단일 알고리즘으로 영역분할이 어렵고, 또한 복잡한 영상에서 정확한 영역을 분할하기가 어렵다는 것이다. 그래서 본 논문에서는 Watershed Segmentation 기법과 Grouping 작업을 통한 병합, 그리고 색상의 선형회귀분석을 이용한 분석법을 적용하여 분할하고자 한다. 얼굴영역 분할방법을 전처리 과정과 영역 병합 그리고 얼굴 부분을 추출하는 3 단계의 과정으로 나누고, 전처리 과정에서는 수리형태학적(Mophological) 연산자를 이용한 영상 분할기법을 이용하여 분할한 후 얼굴 후보 영역을 검출, 영역병합과정에서 기존의 학습데이터와의 유사도를 측정, 얼굴객체추출 조건에 맞지 않는 객체들을 모두 제거함으로써, 정확한 얼굴부분을 분할해 낸다. 실험결과 제안한 방법을 통해 비교적 정확한 얼굴영역을 분할 할 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.44-58
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• 1999

In this paper, a rate-distortion based image segmentation algorithm is presented using a recursive merging with region adjacency graph (RAG). In the method, the dissimilarity between a pair of adjacent regions is represented as a Lagrangian cost function considered in rate-distortion sense. Lagrangian multiplier is estimated in each merging step, a pair of adjacent regions whose cost is minimal is searched and then the pair of regions are merged into a new region. The merging step is recursively performed until some termination criterion is reached. The proposed method thus is suitable for region-based coding or segmented-based coding. Experiment results for 256x256 Lena show that segmented-based coding using the proposed method yields PSNR improvement of about 2.5 - 3.5 dB. 0.8 -1.0 dB. 0.3 -0.6 dB over mean-difference-based method. distortion-based method, and JPEG, respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.329-332
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• 2003

노드 병합을 이용한 레지스터 할당 방법은 그래프 감축 단계에서 블록 되었을 경우 효율적인 비용 계산을 이용하여 그래프 감축이 지속될 가능성을 발생시키는 방법이다. 이와 함께 지정 레지스터 수의 증가를 최소화하는 레지스터 할당 방법은 컬러링 과정에서 좀더 적은 수의 레지스퍼를 사용하도록 하기 위하여 제안된 방법이다. 이 두 가지 알고리즘을 함께 적용한 경우 기존의 레지스터 할당 알고리즘 보다 우수한 결과를 보였다. Appel 의 간섭 그래프들을 사용하여 제시된 레지스터 할당 방법과 Briggs의 알고리즘을 비교할 때 500 개 이상의 에지를 포함하는 그래프중에 5.81%의 그래프에서 레지스터 요구 수가 감소되었다. 제시된 알고리즘은 코드 길이가 길거나 사용가능한 레지스터 수가 적은 경우에 좋은 성능을 가져올 것으로 예측한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.5
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• pp.555-562
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• 1999

VLSI 시스템 설계 단게에서 시스템의 고성능 및 고신뢰성을 보장하는 것이 중용한 요건이 되고 있다. 본 논문은 회로의 긴 경로들과 짧은 경로들 상에 존재하는 구성요소들간의 시간지연들이 타이밍 제약조건들을 만족하도록 최적화시킴으로서 고성능 및 고신뢰도를 동시에 실현할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 과거에는 VLSI 시스템의 고성능을 실현하기 위한 긴 경로 최적화와 고신뢰도를 실현하기 위한 짧은 경로 최적화를 각각 독립적으로 수행하는 방법들이 제안되었다. 본 논문은 긴 경로들 및 짧은 경로들 상의 시간지연 요소들을 동시에 최적화함으로써 적절한 수행시간과 적은 메모리 요구량의 오버헤드를 허용하는 범위에서 효과적인 단계들로 수행되는 병합 알고리즘을 제안하고자한다. 그리고 제안된 병합 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 벤치마크 회로들을 이용하여 실험 결과들을 보여줄 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.498-502
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• 2008

본 논문에서는 스케치 보정을 위한 계층적 지식 기반 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안하는 잡음 제거 방법은 방향 정보, 후보 영역간의 내적, 갈고리 잡음영역 검출이라는 세 개의 계층적 휴리스틱(heuristic) 방법으로 구성된다. 첫 번째 단계에서 방향정보를 이용하여 특징점 후보들이 검출되고, 두 번째 단계에서는 각 후보들 사이의 벡터 간 내적을 이용하여 부적절한 후보들이 제거되며, 세 번째 단계에서는 갈고리모양의 잡음영역을 검출하여 근거리에 모여있는 특징점들을 병합한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 잡음에 민감한 실제 응용 환경에 적합하며 효율적임을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.610-616
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• 2012

In this paper, we present a method to detect an object such as ship, rock and buoy from sea IR image for the safety navigation. To this end, we do the image smoothing first and the apply watershed algorithm to segment image into subregions. Since watershed algorithm almost always produces over-segmented regions, it requires posterior merging process to get meaningful segmented regions. We propose an efficient merger algorithm that requires only two times of direct access to the pixels regardless of the number of regions. Also by analyzing IR image obtained from sea environments, we could find out that most horizontal edge come out from object regions. For the given input IR image we extract horizontal edge and eliminate isolated edges produced from background and noises by adopting morphological operator. Among the segmented regions, the regions that have horizontal edges are extracted as final results. Experimental results show the adequacy of the proposed method.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.12
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• pp.1219-1226
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• 2000

본 논문에서는 유전자 알고리즘과 피라미드(다단계 또는 다 해상도)를 결합한 새로운 영상분할 방법을 제안하다. 먼저, 영상을 피라미드의 해상도가 낮은 상위 단계로 분할하고 좋은 적합도를 가진 염색체의 개체군을 얻는다. 둘째, 해상도를 높인 다음 단계의 입력으로 앞 단계에서 얻은 염색체들을 사용하며, 더욱 세분화된 분할이 이루어지도록 염색체를 진화시키다. 유전자 알고리즘의 적합함수는 각 영역의 규질성과 peakiness를 이용하여 정의하였다. 교차는 교차점을 중심으로 영상을 2분하여 서로 교환하는 1점 교환법을 사용하였으며, 돌연변이는 병합과 분할이 이루어지도록 설계하였다. 본 논문은 저 해상도에서 가능성(적합성)이 큰 유전자를 신속히 구한 훙 단계적으로고 해상도에서 적합한 유전자로 진화시켜 나가는 방법으로 처음부터 최고 해상도에 유전자 알고리즘을 적용하는 종전의 방법보다 훨씬 더 효율적이며 유전자 알고리즘과 다단계 기법의 이상적인 결합이라 할 수 있다. 분할 결과에서도 타 알고리즘에 비하여 우수하거나 비슷한 결과를 얻었다.