• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.97-107
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• 2015

디지털 엑스레이 기기로부터 처음 획득된 엑스레이 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 흉부 엑스레이 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 이러한 엑스레이 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 따라서 본 논문은 특정 밝기에 밀집된 정보들의 히스토그램 범위를 확장시키고, 주파수 대역 별 가중치 조절을 통한 선명도 개선 및 고주파 성분의 특성을 이용한 영상 융합 기법을 통해 최종적으로 영상의 대비를 적절하게 개선하는 흉부 엑스레이 영상용 화질 개선 방법을 제안한다. 또한 기존의 기법들과 비교하여 흉부 엑스레이 영상을 보다 자연스럽게 개선하는 것을 확인하고 discrete entropy와 saturation을 통해 정량적 평과 결과를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.61-69
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• 2011

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. K-mean 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역, 어두운 영역, 중간 영역을 분리하고 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분을 추가적으로 복원해 주며, 중간 영역에 대해서는 히스토그램에서의 위치를 기준으로 밝고 어두운 성분에 대한 비율을 고려하여 각 비율에 따라 원본 영상과 Retinex 복원 영상의 밝기 값을 함께 이용하도록 한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9C호
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• pp.930-938
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• 2005

본 논문에서는 칼라 특징과 다해상도 질감 특징의 효율적인 결합에 근거한 내용기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로는 칼라의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSV 칼라 오토코렐로그램(color autocorrelogram)을 선택하였고, 질감 특징으로는 국부 밝기 변화와 국부 질감의 부드러움 정도를 잘 측정하는 BDIP와 BVLC를 선택하였다. 이 질감 특징들은 칼라 영상의 휘도(luminance) 성분에서 웨이브렛(wavelet) 분해되어 다해상도로 추출되었다. 그리고 이들 칼라와 질감 특징들은 효율적인 유사도 측정을 위해 각각 이들의 차원들과 표준편차 벡터들에 의해 정규화된 후 결합되었다. 실험을 위한 영상으로는 Corel DB와 VisTex DB, 그리고 이들로부터 파생되어 다양한 해상도의 영상으로 구성된 Corel_MR DB와 VisTex_MR DB를 사용하였다. 실 험 결과, 제안한 방법은 Precision vs. Recall 평가에서 기존의 BDIPBVLC 방법과 칼라 오토코렐로그램 방법보다 각각 평균 $8\%$와 평균 $11\%$ 향상된 성능을 나타내었으며 웨이브렛. 모멘트, CSD, 히스토그램을 이용한 방법들보다 $10\%$ 이상의 높은 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법이 다른 방법들 보다 다해상도로 구성된 영상 DB에서 높은 검색 성능 차이를나타내었다.

• 융합보안논문지
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• 제19권2호
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• pp.91-104
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• 2019

본 논문에서는 성별 인식을 위해 얼굴 영상을 효과적으로 기술하는 새로운 지역 패턴 방법 Local Prominent Directional Pattern (LPDP)를 제안한다. 제안된 LPDP 방법은 성별 인식에 중요한 얼굴 모양을 명확하게 구분하기 위해 주변 패턴이 누적된 히스토그램을 통계적으로 분석하고 패턴 변화가 크게 발생하는 픽셀을 부호화 한다. 통계적인 정보를 사용하는 얼굴 모양 구분에 중요한 뚜렷한 에지 방향 패턴 영역을 구분하는 중요한 정보를 제공 할 수 있다. 이는 뚜렷한 에지 방향 패턴이 나타나는 영역의 주변도 유사한 에지 방향 패턴이 나타내기 때문에 통계적으로 특정 방향이 히스토그램에 많이 누적될 수 있기 때문이다. 또한 통계적인 방법은 주변 영역의 정보를 많이 수용하기 때문에 잡음으로 발생하는 에지 방향 변화 오류에 강력한 장점이 있다. 제안된 방법은 기존 방법들 보다 더 강력한 성별인식에 중요한 얼굴 모양 구분 능력을 보여주면서 국소적으로 발생하는 잡음에 견고함을 보여준다. 우리는 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 밝기, 표정, 연령, 머리 포즈가 변화하는 성별 인식 데이터 셋에 다양한 실험을 실험 했고 기존 방법 보다 제안된 방법의 성능이 우수함을 입증했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.51-57
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• 2012

간 혈관 구조는 간에 대한 질병을 판단하거나 간 수술 계획을 세우는 데 중요한 요소이다. 특히 생체간이식에서 간 혈관 구조는 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 수술 전 환자의 간 상태를 파악하고 좌우엽의 체적을 계산하는 중요한 근거로 활용된다. 본 연구는 조영제를 투여한 복부 MDCT 영상에서 추출된 간 영상으로부터 간 혈관을 자동추출하기 위하여 노이즈에 강한 Canny edge detection을 활용할 수 있는 방안을 제안한다. 환자마다 달라질 수 있는 간 영상의 밝기와는 독립적으로 간 내부의 혈관을 추출하기 위하여 간 영상의 히스토그램과 평균 픽셀값을 이용하여 Canny 알고리즘에 사용되는 최적의 파라미터들을 정의한다. 간 영상의 밝기에 따라 파라미터를 수동으로 조절하는 경우보다 시간을 절약할 수 있다. 찾아진 혈관의 경계선에서픽셀의 밝기를 이용하여 후보 혈관을 추출한다. 최종적으로 수평과 수직방향으로 연결된 혈관이나 고립된 혈관을 검색하는 시스템을 이용하여 추출에 실패한 혈관을 추가하고 노이즈를 제거한다. 그 결과로써 환자마다 나타나는 다양한 혈관 모양을 정확하게 3차원으로 재구성한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.507-515
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• 2015

본 연구는 초음파영상에서 컴퓨터보조진단으로 유방질환의 병변인식률을 알아보고자 6가지 질감특성분석 파라미터(평균밝기, 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피) 알고리즘을 제안하였다. 2013년 8월에서 2014년 1월까지 부산소재 대학병원을 내원한 환자 중 영상의학과 전문의의 판독과 세포병리학 진단 결과를 토대로 한 90증례의 유방 초음파영상을 대상으로 하였다. 연구방법은 유방 초음파영상에서 관심영역을 $50{\times}50$ 픽셀 크기로 설정하였으며, 획득된 실험영상(정상, 양성, 악성)에 히스토그램 평활화의 전처리 과정 후 MATLAB을 이용한 질감특성분석 알고리즘의 결과값을 산출하였다. 그 결과 제안된 질감특성분석 파라미터 중 평균밝기, 왜곡도, 균일도, 엔트로피의 정상과 악성의 병변인식률은 100%로 높게 나타났으며. 정상과 양성의 병변인식률은 약 83~96%를 나타내었다. 이러한 결과는 유방질환에서 감별진단의 전처리 단계로 자동진단의 가능성을 나타내며, 향후 제안된 알고리즘의 추가적인 연구와 다양한 임상증례에 대한 신뢰성과 재현성이 제공된다면 컴퓨터보조진단의 실용화기반을 마련할 수 있을 것이고, 다양한 초음파 영상에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권4호
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• pp.14-23
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• 2005

본 논문에서는 서로 다른 두 개의 영상, 특히 위성영상을 정합하기 위한 방안을 제안 하였다. 일반적인 영상 정합 분야에서는 하나의 영상을 크기와 영상이 포함하고 있는 내용 그리고 밝기가 같지 않은 다른 영상과 비교하게 된다. 만일 비교하고자 하는 영상내에 잡음이 없다면, 즉 두 개의 영상이 동등한 화소값을 갖거나 에지의 변화가 없다면 단순히 화소단위의 비교가 될 것이다. 그러나 많은 응용분야에서 정합을 위해 사용되는 대부분의 영상은 상당히 다른 특성을 갖게 된다. 본 논문에서는 취득 시기가 서로 다른 위성영상을 정합하기 위한 효율적인 방법을 제안하다. 이 방식은 GCP chip을 원 영상과 정합하여 기하보정 된 영상을 얻기 위해 사용될 수 있다. 제안한 방식은 웨이브렛 변환에 기반을 두고 있으며, 기존의 다른 방식과는 달리 영상분석이나 히스토그램 평활화와 같은 전처리를 필요로 하지 않는다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.485-494
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• 2017

본 연구는 단순 전처리 방법과 수정된 지역적 피쳐 추출기법을 이용하여 특성이 다른 적외선영상 자동 기하보정에 초점을 맞추고 있다. 입력영상은 히스토그램 평활화를 통해 중앙값과 절댓값을 이용하여 전처리를 수행하였으며, 추출 피쳐의 유사도를 거리가 아닌 각 개념으로 변경하여 적용함으로써, 영상간 밝기값 차이를 줄이는데 효과적으로 적용할 수 있도록 하였다. 기하보정 결과는 시각적인 방법과 Inverse RMSE 방식을 사용하여 평가하였으며, 영상의 특성 차이로 인해 기존의 지역적 피쳐 추출기법 적용으로 해결될 수 없었던 자동 기하보정이 본 알고리즘을 적용함으로써 높은 정합 신뢰도와 적용 편의성을 보임을 확인할 수 있었다. 이를 통해, 제안 방법이 특정 조건의 다중 센서 영상간 자동 기하보정 기법 중 하나로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-14
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• 2011

영상의 유통이 활발해 지면서 증가하는 데이터베이스를 효율적으로 관리하기 위한 다양한 요구들이 생겨났다. 내용 기반 기술은 이런 요구들을 충족시켜 줄 기술 중 하나이다. 내용 기반 기술에서는 다양한 특징 방법을 이용해 영상을 표현할 수 있지만, 그 중 전역 특정 방법은 추출된 특정 벡터가 규격화 되어 빠른 정합 속도를 확보할 수 있다는 장점이 있다. 전역 특정 방법은 크게 공간적 특성을 이용한 방법과 통계적 특성을 이용한 방법으로 분류할 수 있고, 각각은 다시 컬러 성분을 이용한 방법과 밝기 성분을 이용한 방법으로 분류된다. 본 논문에서는 이와 같은 분류 방법에 따라 다양한 전역 특정 방법들을 살펴보고, 정확성 실험, 재현율-정확도 그래프, ANMRR, 특징 벡터 크기-정합시간 등을 이용해 개별 전역 특정들의 성능을 비교하였다. 실험 결과 공간적 특성을 이용한 전역 특징은 비기하학적 변형에서 특히 뛰어난 성능을 보였으며, 컬러 성분과 히스토그램을 이용한 전역 특정 방법이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.231-236
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• 2011

이진화 알고리즘은 영상인식, 영상 분석 등 다양한 영상 처리 분야의 전처리 과정으로 자주 적용되고 있다. 영상 이진화는 임계치의 설정에 따라 처리 성능이 좌우되므로 영상처리부분에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 대부분의 기존 이진화 방법은 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 히스토그램이나 픽셀의 평균값을 이용하여 양호한 임계치를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않은 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 번호판을 이진화 하기 위해 차량 영상의 명도를 2구간으로 구분하고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 영상을 이진화하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안하고자 한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 차량번호판 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.