• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.69-71
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• 2011

본 논문에서는 비전 시스템을 기반으로 한 조명변화에 강인한 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 카메라의 기하학적 특성을 이용하여 ROI 를 설정하고, ROI 내에서 검색범위를 설정하여 한 방향에 대한 차선을 검출하고 도로의 지형적 특성을 고려하여 반대편 차선을 추정한다. 히스토그램에서 상위 5%의 밝기 값을 가지는 픽셀에 대해서 이진화를 진행함으로써 일반적인 조명변화에 대해서 강인한 모습을 보이며, ROI 및 검색 범위를 설정함으로써 기존 알고리즘에 비해 빠른 검출이 가능해진 알고리즘이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.676-678
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• 2000

본 연구에서는 다양한 동영상내에서 장면전환 검출(Scene Change Detection(SCD))을 하기 위한 임계값 설정시, 전체 동영상을 임의적으로 120개의 프레임 단위로 구분 짓고 120개의 frame을 한 블록으로 하여 각 블록내의 프레임들로부터 얻어진 밝기 히스토그램 사이의 차이값을 데이터로 하여 통계적 기법으로 접근, 차이값의 평균과 표준편차를 이용한 각 블록내의 신뢰구간을 구함으로써 신뢰구간을 벗어나는 프레임은 SCD가 발생한 것으로 생각하였다. 또한 점진적 장면 전환검출시에는 점진적 장면 전환의 특징인 차이값의 분포를 이용하여 장면 전환 검출을 시도하였다. 따라서 SCD를 하기 위하여 사용되어지던 임계값 설정이 동영상에 따라 자동적으로 변화함으로써 임계값 설정의 어려움을 극복하여, 좀더 효율적인 SCO를 이루었으며, 정확도 면에서 급진적/점진적 장면 전환 검출율이 90% 이상의 결과를 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.12
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• pp.1157-1163
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• 2005

In this paper, an efficient and fast method to segment a video in the MPEG(motion picture expert group) video stream is proposed. For the real time processing of large amount of broadcasting data, we use DC images of I-frames in an MPEG compressed video with minimal decoding. Using the modified histogram comparison which counts on not only luminance but also chrominance information, the scene change detection was performed in the fast and accurate way Also, to discriminate anchorperson frame from non-anchor frame, a neural network method was introduced.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.949-951
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• 2005

카메라를 이용하여 영상을 인식할 때 이진화의 과정을 거쳐 배경과 원하는 물체사이의 분리를 해주어야 한다. 하지만, 입력되어진 컬러 영상에서 집중 조명 혹은 주변 환경에 의해 영상이 그라데이션 되어질 경우 픽셀의 정확한 컬러를 인식하기 곤란해지며 이진화의 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는 이러한 집중 조명과 그라데이션의 영향을 받지 않고 이진화 수행을 가능토록 하는 새로운 방법을 제안한다. 영상의 픽셀은 RGB 채널간의 고유한 비율을 유지하고 있다. 조명의 영향을 받게 될 경우 하나의 색을 가진 픽셀은 조명의 밝기에 의해 픽셀값이 증가 혹은 감소하게 된다. 따라서, 컬러의 픽셀을 분석하여 해당하는 컬러의 표준 RGB값으로 변화하여 줄 경우 영상내의 픽셀의 컬러 분포는 한정된 범위로 좁혀져 히스토그램을 단순하게 표현 할 수 있으며 집중조명과 그라데이션의 영향을 받은 컬러 영상도 효율적으로 이진화를 할 수 있게 된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2771-2773
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• 2001

날씨변화와 차량의 속도차이 등으로 주어지는 외란은 차량번호판을 인식하기 위한 전처리 작업인 영상 추출에 어려움을 준다. 따라서 이러한 외란으로 부터 강인하면서도 효과적으로 번호판을 추출하기 위한 방법으로 Background Marking 방법을 제안한다. 이 방법은 차량의 종류에 따른 번호판 색상 및 인식을 어렵게 하는 여러가지 조건들을 고려함으로써 차량번호판을 보다 효과적으로 추출하는 방법이다. 또한, 히스토그램 정규화를 사용하여 밝기의 차이에 의한 영상의 손상을 보상함으로써 보다 선명한 차량번호판 영상을 습득 할 수 있게 된다. 제안된 방법을 주행 중 또는 주차 중인 차량영상에 적용하여 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.607-610
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• 2005

상황에 따라 조명의 밝기나 종류 등에 영향으로 CMOS 이미지 카메라 센서로부터 입력 받은 영상의 색상은 원색과 차이가 있다. 이러한 왜곡된 색상을 Red, Green, Blue와 휘도를 이용하여 원래의 색으로 표현하는 과정이 White Balance이다. 사람은 색이 눈으로 입사되는 물리적인 자극 외에 대뇌의 작용으로 광원이 바뀌어도 같은 색으로 인지하는 특징이 있다. 따라서 이러한 과정이 없을 시에는 우리의 눈으로 보는 것과 영상장치를 통해서 모니터에 표시되는 영상의 색상과 차이가 생긴다. 본 논문에서는 RGB와 휘도를 이용하는 방법과 논문에서 제안한 히스토그램을 이용하는 방법에 대해 소프트웨어를 사용하여 각각의 상황에 따라 알고리즘을 적용하여 WB를 수행한 결과에 대하여 PSNR을 구하여 비교 분석한 후 최적화된 알고리즘을 이용하여 하드웨어 설계 언어인 VHDL을 사용하여 구현하고, ModelSim6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.2
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• pp.169-179
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• 2013

Change detection algorithms take two image frames and return the locations of newly introduced objects which cause differences between the images. This paper presents a new change detection method, which classifies intensity changes due to introduced objects, reflected light and shadow from the objects to their neighborhood, and the noise, and exactly localizes the introduced objects. For classification and localization, first we analyze the histogram of the intensity difference between two images, and estimate multiple threshold values. Second we estimate candidate object boundaries using the gradient difference between two images. Using those threshold values and candidate object boundaries, we segment the frame difference image into multiple regions. Finally we classify whether each region belongs to the introduced objects or not using textures in the region. Experiments show that the proposed method exactly localizes the objects in various scenes with different lighting.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.5
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• pp.9-16
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• 2018

Images with lower illumination from the light source or with dark regions due to shadows, etc., can improve subjective image quality by using retinex-based image enhancement schemes. The retinex theory is a method that recognizes the relative lightness of a scene, rather than recognizing the brightness of the scene. The way the human visual system recognizes a scene in a specific position can be in one of several methods: single-scale retinex, multi-scale retinex, and multi-scale retinex with color restoration (MSRCR). The proposed method is based on the MSRCR method, which includes a color restoration step, which consists of three phases. In the first phase, the existing MSRCR method is applied. In the second phase, the dynamic range of the MSRCR output is adjusted according to its histogram. In the last phase, the proposed method transforms the retinex output value into the display dynamic range using a logarithm transformation function considering human visual system characteristics. Experimental results show that the proposed algorithm effectively increases the subjective image quality, not only in dark images but also in images including both bright and dark areas. Especially in a low lightness image, the proposed algorithm showed higher performance improvement than the conventional approaches.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.3
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• pp.52-59
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• 2009

In general, methods based on histogram or a correction of gamma curve are usually utilized to enhance the contrast of captured image in the dark scene. These methods are efficient to enhance the contrast globally, however, they locally induced the low quality of image. Recently, to resolve the problem, the multi-scaled refiner algorithm improving the contrast with locally averaged lightness is proposed. However, estimating the locally averaged lightness, if there is the object with a high saturated color, the color distortion might be induced by the color of object. Thus, in this paper, the dominant chromaticity of image is estimated to correct the locally averaged lightness in multi-scaled retinex algorithm. Because the average chromaticity of image includes the chromaticity of illumination, the dominant chromaticity is estimated with dividing the average chromaticity of image by the estimated chromaticity of illumination from highlight region. In addition, to improve the lower chroma by multi-scaled retinex algorithm generally, the chroma was compensated preserving the hue in the CIELAB color space.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.9 no.4
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• pp.227-234
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• 2015

In this paper, we studied possibility about application for CAD on diffuse liver disease through pixel texture analysis parameters(average gray level, skewness, entropy) which based statistical property brightness histogram and image analysis using brightness difference liver and kidney parenchyma. The experiment was set by ROI ($50{\times}50$ pixels) on liver ultrasound images.(non specific, fatty liver, liver cirrhosis) then, evaluated disease recognition rates using 4 types pixel texture analysis parameters and brightness gap liver and kidney parenchyma. As a results, disease recognition rates which contained average brightness, skewness, uniformity, entropy was scored 100%~96%, they were high. In brightness gap between liver and kidney parenchyma, non specific was $-1.129{\pm}12.410$ fatty liver was $33.182{\pm}11.826$, these were shown significantly difference, but liver cirrhosis was $-1.668{\pm}10.081$, that was somewhat small difference with non specific case. Consequently, pixel texture analysis parameter which scored high disease recognition rates and CAD which used brightness difference of parenchyma are very useful for detecting diffuse liver disease as well as these are possible to use clinical technique and minimize reading miss. Also, it helps to suggest correct diagnose and treatment.