• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.319-322
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• 2000

본 논문에서는 지문영상으로부터 제안한 알고리즘을 이용하여 특이점(Core, Delta)을 추출한 후 특이점의 개수와 종류에 따라서 5가지 부류(arch, tented arch, left loop, right loop, whorl)로 지문영상을 분류하였다. 지문영상을 8*8블록과 16*16블록으로 분할한 후 3*3 Sobel 마스크를 씌워서 대표 방향을 구하였다. 또한 블록으로 분할한 영상으로부터 분산을 구하여 전경과 배경을 분리(segmentation)시켜 수행속도를 향상시켰다. 전처리 과정으로는 일정한 블록마다 임계값을 다르게 적용시키는 블록 이진화 기법을 사용하였으며 특이점을 추출하기 위해서 서로 크기가 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하였다. 우선 8*8블록으로 영역을 분할한 후 방향 성분을 구하고 특이점들을 추출하였다. 이 경우 잡영 때문에 특이점이 너무 많이 추출되는 문제점이 있으므로 이러한 해결책으로 16*16블록으로 영역을 분할하여 방향 성분을 구하고 특이점을 추출하였다. 이렇게 다른 두 영역에서 동시에 나타나는 특이점을 후보 특이점으로 잡아서 그 후보 특이점 주변으로 Poincare 지수를 적용하여 확실한 특이점을 선택한 후 5가지의 지문 형태로 분류하였다. 실험결과 대부분의 지문영상에 대하여 강건한 분류 특성을 보이고 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.179-182
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• 2010

본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.3
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• pp.55-60
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• 2001

In this paper a new algorithm is introduced to enhance the fingerprint image effectively using fuzzy logic. Our approach is not constrained to a particular image size and scale. It rather handle different conditions of noise and image scale. Ridges are thinned while the image is enhanced along the same orientation as the ridges. The problem of false minutia can be also resolved.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.492-494
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• 2015

본 논문에서는 철도선상에서 발생할 수 있는 자살 사고를 예방하기 위한 전단계로서 열차의 철도를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 철도 영상에서 각각의 RGB 채널 값을 추출한다. 추출된 각각의 RGB 채널 값을 삼각형 타입 의 소속 함수에 적용하여 상한 값과 하한 값을 퍼지 스트레칭 기법으로 철도 영상의 명암 대비를 강조시킨다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 영상에서 각각의RGB 채널 값을 이용하여 배경을 제거한 후에 그레이 영상으로 변환한다. 변환된 그레이 영상에서 캐니 마스크를 적용하여 철도선의 에지를 검출하고 에지가 검출된 영상에서 허프 변환 기법과 유클리디안 거리를 적용하여 철도를 검출한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 다양한 각도의 철도 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 철도 검출에 가능성 있는 방법인 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.171-174
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• 2006

기존에 사용되고 있는 노이즈 제거 필터인 평균값 필터, 중간값 필터 등의 필터를 이용하여 노이즈 포함 영상을 복원할 경우, 몽롱화 현상이 발생하게 되며 이러한 몽롱화 현상은 마스크의 크기가 달라짐에 따라서 심해지는 경향을 보인다. 본 논문은 노이즈가 포함된 입력 영상의 픽셀 주변 환경에 기반하여 점증적으로 노이즈를 제거하여 입력영상을 변환 시켜, 몽롱화의 현상을 줄이고, 정보의 추출이 용이하도록 영상을 복원하는 점증적 노이즈 제거 필터를 제안한다. 또한 노이즈에 의해서 훼손된 입력 영상의 복원을 통하여 제안된 노이즈 제거 필터의 효용성을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.6
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• pp.1215-1220
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• 2016

As society has developed rapidly toward a highly advanced digital information age, a multimedia communication service for acquisition, transmission and storage of image data as well as voice has being commercialized. However, image data is always corrupted by various noises during image processing, so researches for removing noises have been continued until now. There are diverse types of noise on the image including salt and pepper noise, AWGN, and mixed noise. Hence, the filter algorithm for the image recovery was proposed that salt and pepper noise was processed by linear interpolation, histogram weighted values and median filter after defining the noise to lessen the impact of mixed noise added in the image, and AWGN was processed by the pixel information of local mask establishing the weighted values in this study. In addition, the algorithm was compared with the conventional methods for objectively and used the PSNR(peak signal to noise ratio) as the basis of the determination.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.5
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• pp.656-668
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• 2018

VR (Virtual Reality) is one of the important research topics in the field of multimedia application system. The quality of the visual data composed from multiple pictures depends on the performance of stitching technique. The stitching module consists of feature extraction, mapping of those, warping, seam finding, and blending. In this paper, we proposed a preprocessing scheme to provide the efficient mask for seam finder. Incorporating of the proposed mask removes the distortion, such as ghost and blurring, in the stitched image. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms other conventional techniques in the respect of the subjective quality and the computational complexity.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.4
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• pp.1-7
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• 2004

This paper proposes a new method for facial feature extraction, and the method could be used to normalize face images for 3D face recognition. 3D images are much less sensitive than intensity images at a source of illumination, so it is possible to recognize people individually. But input face images may have variable poses such as rotating, Panning, and tilting. If these variances ire not considered, incorrect features could be extracted. And then, face recognition system result in bad matching. So it is necessary to normalize an input image in size and orientation. It is general to use geometrical facial features such as nose, eyes, and mouth in face image normalization steps. In particular, nose is the most prominent feature in 3D face image. So this paper describes a nose feature extraction method using 3D nasal masks that are similar to real nasal shape.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.10
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• pp.1284-1289
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• 2016

Recently, digital image processing is applied a lot to the broadcasting, communication, computer graphic, and medical sectors. It generates noise when data is transmitted. There are many kinds of noises that add to the image such as salt and pepper noise, AWGN, and complex noise. Thus, this study divides the corrupted image into four4 areas and estimates the types of noises each pixel, and this study suggested a switching filter that separates the estimated into salt and pepper noise and AWGN. In the case that center pixel of local mask is corrupted by salt and pepper noise, it used a histogram probability weighting of subdivided area. Also, in case that it is corrupted by AWGN, algorithm that is applied to with different weights given for the distribution of each area with using subdivided area's distribution was suggested. For an objective comparison and conclusion, this study used PSNR and compared to existing methods.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.47-53
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• 2023

Devices such as X-Ray, CT, MRI, scanners, etc. can generate S&P noise from several sources during the image acquisition process. Since S&P noise appearing in the image degrades the image quality, it is essential to use noise reduction technology in the image processing process. Various methods have already been proposed in research on S&P noise removal, but all of them have a problem of generating residual noise in an environment with high noise density. Therefore, this paper proposes a filtering algorithm based on a three-dimensional plane equation by setting the grayscale value of the image as a new axis. The proposed algorithm subdivides the local mask to design the three closest non-noisy pixels as effective pixels, and applies cosine similarity to a region with a plurality of pixels. In addition, even when the input pixel cannot form a plane, it is classified as an exception pixel to achieve excellent restoration without residual noise.