• 제목/요약/키워드: 밝기히스토그램

검색결과 155건 처리시간 0.028초

소형 모바일 디스플레이의 Local Dimming 백라이트를 위한 영상 컨트라스트 향상 기법 (Image Contrast Enhancement Technique for Local Dimming Backlight of Small-sized Mobile Display)

  • 정진영;윤기방;김기두
    • 전자공학회논문지 IE
    • /
    • 제46권4호
    • /
    • pp.57-65
    • /
    • 2009
  • 본 논문에서는 대형 TFT-LCD 장치에서 소모전력 개선방안의 하나로 사용되는 Local Dimming 백라이트 제어방식을 휴대 단말기와 같은 소형 디스플레이에 적용하고자 이에 적합한 영상 컨트라스트 향상기법을 제안한다. 대형 디스플레이뿐만 아니라 소형 디스플레이 장치로 널리 각광받는 TFT-LCD의 광원인 백라이트 LED의 배치는 기존에 측면조사 구조로써 Global Dimming 방법이 사용되어졌으나 근래 진보된 기술을 통해 액정 후면에 배치, Local Dimming 방법이 제안되면서 입력영상을 블록단위로 분할 처리해야할 필요성이 대두되고 있다. 즉, 분할된 블록의 영상이 어두울 경우 해당 백라이트 LED의 공급전류를 감소시켜 명암대비를 극대화시킴과 동시에 소모전력량을 감소시키는 방법이다. 본 논문에서는 입력영상을 같은 크기의 블록단위로 분할한후 각 블록 내 화소정보를 분석하여 밝기성분(Y)에 대한 히스토그램과 평균, 표준편차 등의 정보를 획득하여 블록단위로 독립적인 컨트라스트 향상과정을 수행함으로써 영상정보를 통한 1차 컨트라스트 향상을 실현하고 동시에 블록단위 결과 정보를 Local Dimming을 조절하는 백라이트 제어부로 전달하여 광원제어를 통한 2차 컨트라스트 향상과 동시에 전류소모 감소 목표를 실현하고자 한다.

합성개구레이더 인공위성 영상을 활용한 중소규모 하천에서의 유량 추정 (Estimation of stream flow discharge using the satellite synthetic aperture radar images at the mid to small size streams)

  • 서민지;김동균;;차준호
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제51권12호
    • /
    • pp.1181-1194
    • /
    • 2018
  • 본 연구에서는 2015년에서 2017년 사이에 유럽항공우주국 Sentinel-1 위성이 촬영한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 활용하여 한강 유역 내 하천의 유량을 추정하는 모형을 개발하였다. 한강 유역 내 15개 중소규모 하천을 연구지역으로 선정하였으며 SAR 인공위성 영상 자료와 수위 및 유량관측소에서 산정한 유량 자료를 모형 구축을 위하여 사용하였다. 우선, 오류 보정을 위해 다양한 전처리 과정을 거친 12장의 SAR 영상을 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 이미지의 밝기 분포를 동일하게 만들었다. 이후 임계치 분류방식을 사용하여 추출된 하천 수체의 면적과 지상 관측유량자료와의 관계식을 도출하여 유량추정모형을 구축하였다. 그 결과, 1개소를 제외한 14개 관측소에서 인공위성에서 추출한 하천 면적을 입력 자료로 하는 멱함수 형태의 유량추정모형을 구축할 수 있었다. 14개 관측소의 최소, 평균, 최대 결정 계수($R^2$)는 0.3, 0.8, 0.99로 나타났다.

차량용 블랙박스 영상에서의 실시간 기상정보 검지 (Detection of The Real-time Weather Information from a Vehicle Black Box)

  • 강주미;이재성
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
    • /
    • pp.320-323
    • /
    • 2014
  • 오늘날 교통환경의 고도화는 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System)과 함께 진행되고 있으며 차량용 블랙박스, 모바일기기 등의 대중화와 함께 안전하고 편리한 서비스를 제공하는데 일조하고 있다. 교통상황은 다양한 원인에 의해 시시각각 변화하며, 특히 갑작스러운 폭우, 우박, 눈길 등과 같이 공공의 힘으로 제어할 수 없는 외부 요인으로 인해 운전자가 이를 대비하지 못하여 큰 사고로 이어지는 경우가 비일비재하다. 이를 방지하기 위해 운전자간 실시간으로 기상정보를 전달하는 시스템이 필요하다. 본 논문은 실시간 기상정보전달을 위한 기상정보 검지알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 와이퍼의 움직임과 맑은날의 히스토그램 간 Contrast를 이용하여 기상상황을 검지한다. 일반적으로 악천후 상황에서 와이퍼를 사용하게 되며, 눈이나 비 등에 따라 다른 Contrast값을 가지게 된다. 이를 이용해 맑은 상황, 눈이 오는 상황, 눈이 쌓인 상황, 비오는 상황 등을 판단하였다. 우선, 연산량을 줄이기 위해 와이퍼를 검지할 수 있는 최소영역을 ROI(Region Of Interest)로 지정하고, 차량 와이퍼의 밝기를 임계값으로 하는 Thresholding 연산을 통해 와이퍼를 검출하였다. 또한, 맑은 날과 악천후상황의 Value 값을 이용해 Contrast를 구하였으며 이를 통해 각각의 기상상황을 구별하였다. 실험결과 비오는 상황은 약 87%, 눈이 내리는 상황은 약 82% 검지율을 얻을 수 있었다.

  • PDF

정맥 검출 장비 구현 및 영상처리 알고리즘 개발에 대한 연구 (A Study on the Implementation and Development of Image Processing Algorithms for Vibes Detection Equipment)

  • 정진형;조재현;장지훈;이상식
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
    • /
    • 제15권6호
    • /
    • pp.463-470
    • /
    • 2022
  • 정맥주사는 환자의 치료를 위해 주사 약물, 수액, 비경구 영양, 혈액제제의 투입 등에 광법위하게 이용되고 있으며 입원 환자에게 가장 빈번하게 행해지는 침습적 처치로서, 채혈, 말초 카테터 삽입 및 기타 IV요법 등에 해당하며 연간 10억건 이상 발생하고 있다. 정맥주사는 정맥주사 교육을 받은 숙련된 간호사들에 의해서만 시술되는 어려운 시술 중에 하나이며 실패 시 정맥에 혈전증 및 혈종이나 신경손상 등을 초래할 수 있다. 정맥주사를 자주 시술하는 간호사들도 비만, 피부색, 나이 등의 요인으로 정맥 검출이 쉽지 않아 실수들이 발생하는 경우도 있다. 이에 정맥주사 시 실수를 줄이기 위해 손등이나 팔의 정맥 구조를 시각화할 수 있는 보조 장비들에 대한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문은 정맥주사 시 정맥의 구조를 시각화하는 정맥검출 장비 개발에 관한 연구에 대한 내용으로서, 정맥검출을 위한 실험 모듈을 제작하고 각기 다른 파장대를 지닌 NIR(근적외선) LED와 Filter의 파장대 조합에 따른 획득 영상의 밝기 비교를 통해 최적의 조합을 선정하는 연구를 진행했다. 또한 구현한 정맥검출 실험 모듈을 통해 획득한 정맥 영상의 선명화를 위해 그레이스케일 변환, 히스토그램 평활화, 샤프닝 필터 적용하고 이진화 이후 마킹을 통해 혈관 부분을 녹색으로 변환하는 영상처리 알고리즘을 도출하였다.

다중 피크의 영역 성장 기법에 의한 전기영동 젤의 영상 분석 ((Image Analysis of Electrophoresis Gels by using Region Growing with Multiple Peaks))

  • 김영원;전병환
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제30권5_6호
    • /
    • pp.444-453
    • /
    • 2003
  • 최근 생명공학(BT)에 대한 관심이 집중되면서, 새로운 생리활성 물질을 찾거나 유전자 정보를 분석하기 위한 목적으로 전기영동 젤의 영상 분석 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 젤 영상의 레인에서 각 밴드의 위치와 양을 정확히 측정해야 한다. 기존 연구에서는 주로 레인의 프로파일에서 피크를 탐색하는 접근방법을 사용하는데, 이 피크의 위치는 밴드에 있는 최대 자기 화소의 위치도 아니고 더욱이 밴드 무게중심의 위치도 아니기 때문에 밴드의 대표 위치로 인정하기 어렵다. 또한, 피크 추출을 쉽게 하기 위해 다양한 영상 향상 처리를 적용하기 때문에 밴드의 양을 측정하기에는 부적절한 경우가 많다. 본 논문에서는 영상의 상대적인 밝기를 변화시키지 않으면서 먼저 밴드의 영역을 추출한 후, 밴드 영역의 밝기 합으로 양을 구하고 이의 무게중심을 밴드 위치로 정하는 방식을 채택한다. 실제로, 먼저 젤 영상 히스토그램에 엔트로피기반 임계치를 설정하여 레인을 추출한 후, 밴드 영역 추출을 위해 서로 다른 세 가지 방법을 시도한다. 첫째, 추출된 레인을 이등분하는 중심선을 탐색하여 피크와 밸리를 찾고, 피크의 상하 밸리를 각 밴드의 최소 포함 박스영역으로 지정하는 방법(MER), 둘째, 앞의 방법에서와 같이 구한 피크를 영역 성장의 시드로 사용하여 이웃하는 밴드와의 중첩을 해결하면서 밴드 영역을 추출하는 방법(RG-1), 셋째, 이와 달리 레인을 삼등분하는 두 탐색선에서 피크를 찾고 동일한 밴드에 속하는 피크 쌍을 결정한 후 영역을 성장하는 방법(RG-2)을 제안한다. 이상의 세 방법을 비교하기 위해 밴드의 위치 및 양을 측정한 결과, 밴드 위치의 평균 오차는 레인의 길이를 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 6%, RG-1 방법이 3%, RG-2 방법이 1%로 나타났다. 또한, 밴드 양의 평균 오차는 레인 내 밴드들의 양의 합을 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 8%, RG-1 방법이 5%, RG-2 방법이 2%로 나타났다. 결과적으로, RG-2 방법이 밴드의 위치 및 양 추출에 있어서 정확도가 가장 높은 것으로 판명되었다.