• Cartoon and Animation Studies
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• s.15
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• pp.73-88
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• 2009

Light is a basic force that functions in all the formative arts. Light (brightness) is an important subject of study in that it contains the force to control emotion and has much influence upon the shaping of a visual image and a feeling. If an artist systematizes the characteristics of brightness and creates an image, he or she can acquire a useful tool of expression. Because light is a powerful medium of expression of a visual image, a study on the characteristics of brightness for the emotional expression of an image in the contextual relationship with narratives seemingly has a crucial meaning. Emotion is influenced by a visual image very much, and a visual image is inevitably influenced by light. The brightness by light is basically classified into bright, dim, and dark. And the three basic stages of brightness specialize an image according to the setting of scope of maximal and minimal luminosity, and the image is further differentiated by the size of bright portion or dark portion. Since emotion is such a phenomenon as immaterial and psychological, it is difficult to break down it. Furthermore, clarifying the principle of an image in which the shade of light is associated is impossible. However, the width of luminosity and the change of size can give quite a change to a visual image, and the visual image has further influence upon man's emotion too. Although the influence of brightness upon a visual image varies with extents, circumstances, and personal tastes and interests, even the same image clearly changes with the adjustment of brightness.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.5
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• pp.608-617
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• 2017

Methods of contrast enhancement have problem such as side effect of over-enhancement with non-gaussian histogram distribution, tradeoff enhancement efficiency against brightness preserving. In order to enhance contrast at various histogram distribution, segmentation to region with gaussian distribution and then enhance contrast each region. First, we segment an image into several regions using GMM(Gaussian Mixture Model)fitting by that k-mean clustering and EM(Expectation-Maximization) in $L^*a^*b^*$ color space. As a result region segmentation, we get the region map and probability map. Then we apply local contrast enhancement algorithm that mean shift to minimum overlapping of each region and preserve brightness histogram equalization. Experiment result show that proposed region based contrast enhancement method compare to the conventional method as AMBE(AbsoluteMean Brightness Error) and AE(Average Entropy), brightness is maintained and represented detail information.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.10
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• pp.1347-1359
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• 2005

We propose an efficient block classification of the document images using the second-order statistical texture features computed from spatial gray level dependence matrix (SGLDM). We studied on the techniques that will improve the block speed of the segmentation and feature extraction speed and the accuracy of the detailed classification. In order to speedup the block segmentation, we binarize the gray level image and then segmented by applying smoothing method instead of using texture features of gray level images. We extracted seven texture features from the SGLDM of the gray image blocks and we applied these normalized features to the BP (backpropagation) neural network, and classified the segmented blocks into the six detailed block categories of small font, medium font, large font, graphic, table, and photo blocks. Unlike the conventional texture classification of the gray level image in aerial terrain photos, we improve the classification speed by a single application of the texture discrimination mask, the size of which Is the same as that of each block already segmented in obtaining the SGLDM.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.1_2
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• pp.20-32
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• 2001

각 장기는 고유한 명암값의 범위와 각 명암값에 대한 서로 다른 비율을 지니고 있으므로 제안된 연구에서는 이러한 명암값의 비율을 이용하여 장기의 영역과 노이즈를 구분할 수 있도록 하였다. 장기의 영역을 세 종류의 메쉬영상으로 표현하여 이들의 유니온 영상으로 장기의 전반적인 형태인 템플리트를 생성하였다. 템플리트 방식은 기존의 방식에서 명암값의 범위가 같은 노이즈의 제거가 어려운 단점을 해결하여 장기의 영역만을 분리할 수 있었다. 장기의 위치를 탐색하기 위한 위치탐색과정에서는 장기의 존재여부의 파악과 함께 분리된 장기까지 추적할 수 있도록 하였다. 외곽선 표현을 위해서는 템플리트로 이진영상에서 서브트랙션(subtraction)하는 방법을 사용하여 장기의 말단부위까지 세밀하게 표현하였다. 제안된 연구에서 사용된 오프닝과 클로징 방법으로 기존의 structuring element를 사용하는 방법에 비해 처리속도를 단축시킬 수 있었다. 추출된 장기의 면적을 토대로 체적계산을 시행하였고 동물실험을 통하여 임상 실험치를 제시하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.5
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• pp.10-15
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• 2011

Histogram equalization is an effective method to enhance the contrast of the image. However, it can result in unwanted artifacts such as excessive contrast enhancement and noise amplification. These artifacts can be reduced by modifying an intensity mapping function which is generated by histogram equalization. In this paper, we present a variational approach to the modification of the intensity mapping function. We define a functional whose minimization produces a modified intensity mapping function. Experimental results show that the intensity mapping function obtained by the proposed method can enhance the contrast of the image without visual artifacts.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.805-808
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• 2005

엔트로피부호화(entropy coding)는 텍스트와 같은 일반적인 데이터들을 효율적으로 압축하는 반면에, 이미지 데이터들에 대해서는 그 성능이 다소 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선시키기 위한 효율적인 전처리기법(preprocessing technique)을 소개한다. 제안한 전처리기법은 입력된 명암도 등급 이미지를 무손실 압축하기 이전에, 이미지 내에서 인접한 명암도 값들의 발생빈도(occurrence frequency)를 조사한다. 다음으로 각 픽셀 쌍들의 명암도 값들을 발생빈도에 기반한 순서화된 값(ordered number)들로 대체시킨 후, 최종적으로 엔트로피부호화에 의한 압축을 수행한다. 이와 같은 단계들을 거치면서 이미지 데이터의 통계적인 특성(statistical feature)이 보다 강화되기 때문에, 엔트로피부호화에서의 무손실 압축 성능을 효율적으로 개선시킬 수 있다. 실험을 통하여 256 명암도 등급 이미지들을 산술부호화와 허프만부호화를 사용하여 압축한 결과, 제안한 전처리기법이 압축 후 비트율(bit rate)을 최대 37.49%까지 감소시켰음을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38A no.11
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• pp.928-937
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• 2013

This paper presents a novel contrast enhancement method based on singular value decomposition and image pyramid. The proposed method consists mainly of four steps. The proposed algorithm firstly decomposes image into band-pass images, including basis image and detail images, to improve both the global contrast and the local detail. In the global contrast process, singular value decomposition is used for contrast enhancement; the local detail scheme uses weighting factors. In the final image composition process, the proposed algorithm combines color and luminance components in order to preserve the color consistency. Experimental results show that the proposed algorithm improves contrast performance and enhances detail compared to conventional methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.59-62
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• 2021

본 논문에서는 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용하여 스트레칭 하는 과정에서 상한과 하한을 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 동적으로 조정하는 퍼지 스트레칭 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 기법은 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 각 클러스터를 생성하고 생성된 각 클러스터의 중심에 해당되는 명암도를 이용하여 사다리꼴 형태의 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 설정한 구간 정보를 이용하여 스트레칭을 위한 상한과 하한을 구하여 영상을 스트레칭 한다. 제안된 FCM 양자화 기반 퍼지 스트레칭 기법의 성능을 분석하기 위해서 명암도 분포가 좁고 명암 대비가 낮은 결절종 초음파 영상과 컨테이너 영상을 대상으로 실험하였다. 실험 결과에서도 알 수 있듯이 기존의 히스토그램 스트레칭 기법과 삼각형 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법보다 명암 대비가 향상되었다. 결절종 초음파 영상에서는 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비가 뚜렷하게 나타나서 결절종 추출에 효과적인 것을 확인하였고 컨테이너 영상에서는 컨테이너 데미지를 추출하는데 필요한 컨테이너 굴곡선 등과 같은 특징이 다른 기법들에 비해 선명하게 나타났다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.20 no.4
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• pp.28-37
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• 2015

비디오의 사실감을 극대화하기 위하여 근래에 HDTV에서 지원하는 명암비(dynamic range)와 색역(color gamut)보다 넓은 고명암비(HDR, High Dynamic Range) 및 넓은 광색역(WCG, Wide Color Gamut)을 제공하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 다양한 표준화가 여러 표준화 단체에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 고명암비 및 광색역 비디오 서비스를 위한 다양한 분야의 표준화 동향을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.337-340
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• 2007

일반적인 히스토그램 기법은 용선과 골로 이뤄진 지문 영상을 개선하는 효과가 미미하다. 히스토그램 스트레칭 기법은 명암 분포를 확장하여 전체 영상의 명암을 확장시키며, 히스토그램 스트레칭은 국소적인 명암 개선 효과에 탁월하므로 지문 영상 개선에 적합하지 않다. 따라서, 이 논문에서는 지문 영상을 개선하기 위해 평균과 표준 편차를 이용한 방법을 제안한다.