• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.6 no.6
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• pp.1-8
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• 2015

In this paper, we proposed image enhancement method using sharpening filter for improving the accuracy of object detection using the existing Grabcut algorithm. GrabCut algorithm is the excellent performance extracting an object within a rectangular window range, but it has the drawback of the inferior performance in image with no clear distinction between background and objects. So, in this paper, reinforcing the brightness and clarity through histogram equalization, and tightening the border of the object using the sharpening filter look better than that extracted result of existing GrabCut algorithm in a similar image of the object and the background. Based on improved Grabcut algorithm, it is possible to obtain an improved result in the image processing convergence technique of character recognition, real-time object tracking and so on.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.11-14
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• 2003

본 논문에서는 실시간 고해상도 FPD(Flat Panel Display)에서 동영상의 화질 향상을 위해 입력되는 영상신호의 평균과 분산을 이용함으로써 화면의 밝기상태에 따라 적응적으로 콘트라스트를 향상시켰다. 또한, 영상의 깎기에 따른 가중치 결정은 표본(픽셀) 수가 적절히 많으면, 그 분포는 정규분포를 따른다는 "중심극한이론(Central Limit Theorem)"을 적용하여 고해상도 입력 영상에 대한 히스토그램의 분포가 정규분포와 유사하다고 가정하였으며 영상의 밝기 종류를 총 4가지로 구분하여 영상의 밝기 종류에 따라 최적의 가중치로 콘트라스트를 향상시켰다. 제안한 방법은 C언어로 시뮬레이션 하였으며 시뮬레이션 결과 향상된 영상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.644-647
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• 2010

본 논문에서는 영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 좌우 3D입체영상 중 우 영상을 이진화를 통한 영역분할을 하고 크기가 작은 영역들은 제거한다. 영역단위의 매칭을 할 때 영역경계에서 발생하는 불연속성을 제거하기 위해서 모폴로지 필터로 영역경계지역(contour region)을 일정부분 제거한다. 우 영상의 각 영역들에 대해 대응되는 좌 영상내의 영역을 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 정합을 통해 추출한다. 좌우 영상의 영역 간 히스토그램 명세화를 수행함으로써 우 영상의 밝기 보정을 한다. 실험에서 좌 영상으로부터 블록단위 움직임보상으로 우 영상을 생성했을 때 제안한 방법이 블록평균 정합오차가 가장 작은 것을 확인 할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.132-140
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• 2001

최근에는 대부분의 우편물 봉투가 창이나 색깔을 포함하고 있다. 본 논문에서는 창이 있는 봉투와 색깔이 있는 우편 봉투 영상에서 구조적 방법을 분석하여 수취인 주소 영역을 자동적으로 추출하는 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 이치화전 에지 검출을 이용하여 문자열 추출 후 검출된 블록에 대해 적응 이치화를 적용함으로써 이치화 후 우편 번호를 검출할 때보다 우편 봉투의 숫자 패턴이 밝기 및 주변 환경에 의한 영향을 적게 받는다는 점에서 더 효율적이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.19-22
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• 2012

본 논문에서는 영상의 Intensity와 색상의 채도 분석을 통한 안개 강도 측정과 제거, 그리고 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상에서 안개가 많은 지역과 적은 지역을 히스토그램을 통해 분석하고 안개 강도 맵을 만들어 안개의 양에 따라 안개를 제거한다. 안개로 인하여 악화된 영상의 색상은 HSI 공간에서 분석하여, 안개 강도에 따른 보정을 한다. 색상뿐만 아니라 전달량에 따른 Intensity를 보정하여 영상의 전체적인 밝기와 Contrast를 향상시킨다. 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 색상의 편향성을 보정하여 가시성뿐만 아니라 영상 내에 색상이 자연스럽게 조화된 결과를 얻었다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.10
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• pp.162-170
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• 2013

In recent years, the interests and needs of the Pedestrian Protection System (PPS), which is mounted on the vehicle for the purpose of traffic safety improvement is increasing. In this paper, we propose a pedestrian candidate window extraction and unit cell histogram based HOG descriptor calculation methods. At pedestrian detection candidate windows extraction stage, the bright ratio of pedestrian and its circumference region, vertical edge projection, edge factor, and PCA reconstruction image are used. Dalal's HOG requires pixel based histogram calculation by Gaussian weights and trilinear interpolation on overlapping blocks, But our method performs Gaussian down-weight and computes histogram on a per-cell basis, and then the histogram is combined with the adjacent cell, so our method can be calculated faster than Dalal's method. Our PCA reconstruction error based pedestrian detection candidate window extraction method efficiently classifies background based on the difference between pedestrian's head and shoulder area. The proposed method improves detection speed compared to the conventional HOG just using image without any prior information from camera calibration or depth map obtained from stereo cameras.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.722-729
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• 2013

For low contrast images, a histogram equalization is possible to easily identify information when the intensity is concentrated in an image. Over contrast enhancement is the problem of generating an unnatural image cognitively because the focus of existing techniques was the contrast enhancement. In order to solve this problem, CLAHE method solves unnatural problems by limiting contrast using a maximum threshold. However, this method has an extra problem that concealed detail information in an image. This paper proposes a detail-map based on the multiple layers block overlapped histogram equalization in order to avoid loss of detail information. Loss of detail information has been made to minimize as combining images with limited contrast enhancement using a detail-map in each layers.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.483-488
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• 2015

This paper presents a local binary pattern(LBP) for effectively classifying textures, which is based on the multidimensional intensity difference between the adjacent pixels in the block image. The intensity difference by considering the a extent of 4 directional changes(verticality, horizontality, diagonality, inverse diagonality) in brightness between the adjacent pixels is applied to reduce the computation load as a results of decreasing the levels of histogram for classifying textures of image. And the binary patterns that is represented by the relevant intensities within a block image, is also used to effectively classify the textures by accurately reflecting the local attributes. The proposed method has been applied to classify 24 block images from USC Texture Mosaic #2 of 128*128 pixels gray image. The block images are different in size and texture. The experimental results show that the proposed method has a speedy classification and makes a free size block images classify possible. In particular, the proposed method gives better results than the conventional LBP by increasing the range of histogram level reduction as the block size becomes larger.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.555-562
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• 2012

This paper presents a hybrid method for improving the recognition performance, which is based on the nonlinear histogram equalization, features extraction, and statistical correlation of images. The nonlinear histogram equalization based on a logistic function is applied to adaptively improve the quality by adjusting the brightness of the image according to its intensity level frequency. The statistical correlation that is measured by the normalized cross-correlation(NCC) coefficient, is applied to rapidly and accurately express the similarity between the images. The local features based on independent component analysis(ICA) that is used to calculate the NCC, is also applied to statistically measure the correct similarity in each images. The proposed method has been applied to the problem for recognizing the 30-face images of 40*50 pixels. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances to the method without performing the preprocessing, or the methods of conventional and adaptively modified histogram equalization, respectively.