• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.6
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• pp.795-807
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• 2013

In recent years, 2D-to-3D conversion techniques have gained much attraction. Most of conventional methods focused on natural images such as movie, animation and so forth. However, it is difficult to apply these techniques to window images mixed with text, image, logo, and icon. Also, different depth values of text pixels will cause distortion and a proper 3D image can not be delivered in some situations. To solve this problem, we propose a method to classify a given image into either a window or a natural image. For the window image, only rectangular image regions (RIR) are detected and converted in 3D. Other text and background are displayed in 2D. The proposed method was performed on more than 10,000 test images. In the experimental results, the detection ratio of window image reaches 97% and RIR detection ratio is 87%.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.363-365
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• 2013

최근 3D산업의 급성장으로 인해 3D콘텐츠 제작에 대한 관심이 확산되고 있다. 지금까지는 3D콘텐츠 제작을 영화나 애니메이션 같은 자연영상을 3D변환하는 것에 초점이 맞추어져 있었다. 자동 3D변환에서는 window 영상처럼 텍스트, 이미지, 로고 등의 혼합되어 있는 영상을 처리하는데 어려움이 있다. 특히 텍스트는 동일한 깊이맵을 얻지 못하면, 깨짐, 흔들림 등의 문제점이 발생한다. 해결방법으로 혼합 영상을 구분하고 영상 영역만을 탐색해서, 3D변환을 하고, 다른 영역은 2D로 처리함으로써 상기 문제점을 극복할 수 있다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.8 no.2
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• pp.149-159
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• 2003

현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.1071-1076
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• 2000

워터마킹은 소유권을 주장하기 위하여 '워터마크'라고 불리는 신호를 눈에 보이지 않게 영상에 첨가하는 것이다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 이웃한 계수 쌍의 차이와 평균을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 영상을 1계층의 웨이브릿 변환 영역으로 변환한 다음, 이진 도장 영상으로 된 워터마크를 첨가할 이웃한 계수 쌍을 기저 대역에서 선택한다. 워터마크 첨가를 위하여 도장 영상의 이름이 새겨진 부분에 대하여 해당 웨이브릿 계수 쌍의 대소 관계를 반전시킨다. 이러한 방법은 워터마크를 직접 첨가하는 방법에 비하여 손실 압축 및 다양한 영상 처리 등의 공격에 강인하다. 또한 대소 관계를 반전시키는 과정에서 이웃 계수 쌍의 평균과 차이를 구하여, 차이에 반비례하는 일정한 값을 평균에 더함으로써 주관적인 화질의 저하를 줄인다. 실험 결과 제안한 방법은 44 dB 정도의 우수한 화질에서 손실 JPEG 압축, 잡음 첨가, 클리핑, 블러링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.1
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• pp.38-46
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• 1999

In this paper, the fractal image compression using the minimizing method of domain region is proposed. It is minimize to domain regions in the process of decoding. Since the conventional fractal decoding applies to IFS(iterative function system) for the total range blocks of the decoded image, its computational complexity is a vast amount. In order to improve this using the number of the referenced times to the domain blocks for the each range blocks, a classification method which divides necessary and unnecessary regions for IFS is suggested. If necessary regions for IFS are reduced, the computational complexity is reduced. The proposed method is to define the minimum domain region that a necessary region for IFS is minimized in the encoding algorithms. That is, a searched region of the domain is limited to the range regions that is similar with the domain regions. So, the domain region is more overlapped. Therefore, there is not influence on image quality or PSNR(peak signal-to-noise ratio). And it can be a fast decoding by reduce the computational complexity for IFS in fractal image decoding.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.12 no.7
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• pp.1122-1130
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• 2001

In this paper, by applying the spectral domain wavelet concept to Green function, a fast spectral domain calculation of scattered fields is proposed to get the solution for the radiation integral. The spectral domain wavelet transform to represent Green function is implemented equivalently in space via the constant-Q windowing technique. The radiation integral can be calculated efficiently in the spectral domain using the windowed Green function expanded by its eigen functions around the observation region. Finally, the same formulation as that of the conventional fast multipole method (FMM) is obtained through the windowed Green function and the spectral domain calculation of the radiation integral.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.8
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• pp.1046-1057
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• 2004

An image enhancement method using both homomorphic transformation and multiscale decomposition is proposed. The original image is first transformed to homomorphic domain by taking the logarithm, is then separated to multiscales. These multiscales are combined with weighting. The combined signal is exponentially transformed back into intensity domain. In homomorphic domain, the magnitude control of low frequency component make change the dynamic range, and the magnitude control of the other frequency components contribute to enhancement of the contrast. The "${\AA}$ trous" algorithm, which has a simple and efficient scheme, is used for multiscale decomposition. The performance of proposed method is verified by simulation.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.4
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• pp.462-470
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• 2008

This study applies fuzzy functions to improve image quality under the assumption that uncertainty of image information due to low contrast is based on vagueness and ambiguity of the brightness pixel values. To solve the problem of low contrast images whose brightness distribution is inclined, we use the k-means algorithm as a parameter of the fuzzy function, through which automatic critical points can be found to differentiate objects from background and contrast between bright and dark points can be improved. The fuzzy function is presented at the three main stages presented to improve image quality: fuzzification, contrast enhancement and defuzzification. To measure improved image quality, we present the fuzzy index and entropy index and in comparison with those of histogram equalization technique, it shows outstanding performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.47-50
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• 2005

본 논문에서는 S-XML 미들웨어에서 캐싱을 이용한 효율적인 공간 데이터 변환 기법을 제안한다. 공간 데이터베이스 관리 시스템(SDBMS)을 기반으로 하여 S-XML 을 지원하는 시스템은 SDBMS 에서 사용되는 이진 데이터와 S-XML 간의 상호 변환 과정이 필요하다. 특히 변환 과정에서 공간 데이터는 비공간 데이터에 비해 데이터 크기가 크고, 복잡한 동시에 다양한 데이터 형식을 가지고 있어 비공간 데이터에 비해 변환 비용이 크다. 따라서 공간 데이터의 특성을 고려한 변환 비용 감소 기법이 필요하다. 제안 기법은 SDBMS 의 질의 처리 결과인 이진 데이터를 S-XML 문서로 변환하고, S-XML 미들웨어의 캐싱 관리자에서 공간 데이터에 해당하는 부분만을 캐싱 한다. 캐싱 관리자는 질의를 점 질의와 영역 질의로 구분한다. 점 질의의 결과에 대해서는 공간 데이터의 OID 를 키 값으로 하는 해쉬 색인을 사용하며, 영역 질의 결과에 대해서는 질의에서 표현된 MBR 에 따라 R-Tree 색인을 사용한다. 변환 과정에서 요구되는 공간 데이터가 캐싱된 데이터로 존재하면 질의 종류에 따른 색인을 사용하여 데이터를 추출하고 이를 S-XML 데이터로 치환한다. 캐싱 데이터를 이용한 공간 데이터 변환 기법에 의해 공간 데이터의 변환 비용을 줄임으로써 S-XML 미들웨어 에서의 변환 시간을 단축할 수 있다.