• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.46 no.1
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• pp.10-21
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• 2009

In order to enhance the contrast in the regions where the pixels have similar intensities, this paper presents a new histogram equalization scheme. Conventional global equalization schemes over-equalizes those regions so that too bright or dark pixels are resulted and local equalization schemes produce unexpected discontinuities at the boundaries of the blocks. The proposed algorithm segments the original histogram into sub-histograms with reference to brightness level and equalizes each sub-histogram with the limited extents of equalization considering its mean and variance. The final image is determined as the weighted sum of the equalized images obtained by using the sub-histogram equalizations. By limiting the maximum and minimum ranges of equalization operations on individual sub-histograms, the over-equalization effect is eliminated. Also the result image does not miss feature information in low density histogram region since the remaining these area is applied separating equalization. This paper includes how to determine the segmentation points in the histogram. The proposed algorithm has been tested with more than 100 images having various contrast in the images and the results are compared to the conventional approaches to show its superiority.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.2
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• pp.157-168
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• 2023

Image segmentation and supervised classification techniques are widely used to monitor the ground surface using high-resolution remote sensing images. In order to classify various objects, a process of defining a class corresponding to each object and selecting samples belonging to each class is required. Existing methods for extracting class samples should select a sufficient number of samples having similar intensity characteristics for each class. This process depends on the user's visual identification and takes a lot of time. Representative samples of the class extracted are likely to vary depending on the user, and as a result, the classification performance is greatly affected by the class sample extraction result. In this study, we propose an image classification technique that minimizes user intervention when extracting class samples by applying the histogram back-projection technique and has consistent intensity characteristics of samples belonging to classes. The proposed classification technique using histogram back-projection showed improved classification accuracy in both the experiment using hue subchannels of the hue saturation value transformed image from Compact Advanced Satellite 500-1 imagery and the experiment using the original image compared to the technique that did not use histogram back-projection.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.45 no.1
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• pp.15-24
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• 2008

This paper proposes a scheme of global image contrast enhancement using local contrast improvement. Methods of global image contrast enhancement redistribute the image gray level distribution using histogram equalization without considering image properties, and cause the result image to include image pixels with excessive brightness. On the other hand, methods of the block-based local image contrast enhancement have blocking artifacts and a problem of eliminating important image features during an image process to reduce them. In order to solve these problems, the proposed method executes the block-based histogram equalization on temporary images that an input image is divided into various fixed-size blocks. And then it performs the global contrast enhancement by applying the global histogram equalization functions to the original input image. Since the proposed method selects the best histogram equalization function from temporary images that are improved by the block-based local image contrast enhancement, it has the advantages of both the local and global image contrast enhancement approaches.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.446-448
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• 2011

본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.7 s.96
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• pp.779-784
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• 2004

In this paper, we have proposed an image contrast control method using brightness preserving on the FPD(Flat Panel Display). The proposed method can be easily applied to the FPD required real-time processing, since hardware complexity is greatly reduced using linear approximation method of CDF(Cumulative Density Function). For effective processing of the proposed algorithm, we have utilized the sample value of CDF and Barrel Shift. Visual test and standard deviation of their histogram have been introduced to evaluate the resultant output images of the pro-posed method and the original ones.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.143-148
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• 2000

본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.203-209
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• 2002

본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.89-92
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• 2011

본 논문에서는 컬러 영상에 대해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하고 영상을 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정율을 결정한 후, 최소 밝기 값 및 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 cut를 적용하여 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 스트레칭 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.11
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• pp.2121-2127
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• 2017

In this paper, we propose a computer vision based automatic defect detection method from ceramic image for non-destructive testing. From region of interest of the image, we apply brightness enhancing stretching algorithm first. One of the strength of our method is that it is designed to detect defects of images obtained from various thicknesses, that is, 8, 10, 11, 16, and 22 mm. In other cases we apply histogram based binarization algorithm. However, for 8 mm case, it may have false positive cases due to weak brightness contrast between defect and noise. Thus, we apply modified fuzzy binarization algorithm for 8 mm case. From the experiment, we verify that the proposed method shows stronger result than our previous study that used Blob labelling for all five thickness cases as expected.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.683-684
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• 2016

엑스선 영상의 명암 차를 조절하는 다이내믹 레인지 조절 알고리즘은 병변의 부위 크기를 진단하는데 직접적인 영향을 준다. 그러므로 의료 영상을 통한 정확한 진단을 위해 원본 영상의 왜곡없이 적절한 다이내믹 레인지로 조절하는 알고리즘은 의료 영상 획득의 중요한 과정 중 하나이다. 본 논문에서는 엑스선 의료영상의 다이내믹 레인지를 효과적으로 조절하는 알고리즘을 제시한다. 먼저 영상의 히스토그램 중에 최대값에 해당되는 밝기 값을 구한다. 다음으로 해당 밝기 값을 중심으로 적합한 로지스틱 함수를 적용하여 순람표를 만든다. 계산된 순람표를 적용하여 최종 밝기 값을 구하여 의료 진단에 최적인 다이내믹 레인지를 갖는 영상을 획득할 수 있었다.