• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.349-351
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• 2001

본 논문에서는 원 영상의 영역 분류와 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 밝기 변화에 관계없이 영상 검색이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 이러한 방식을 통해 영상 전체에 대해 검색이 수행되지 않고, 영역 분류 결과인 블록맵과 변환 대역에서의 분산값 등 매우 소량의 정보만을 저장하고 이를 기반으로 영상 검색이 수행되므로 매우 빠르고 효과적인 검색이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.7
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• pp.856-868
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• 2007

We propose an effective method for block classification in a document image. The gray level document image is converted to the binary image for a block segmentation. This binary image would be smoothed to find the locations and sizes of each block. And especially during this smoothing, the inner block heights of each block are obtained. The gray level image is divided to several blocks by these location informations. The SGLDM(spatial gray level dependence matrices) are made using the each gray-level document block and the seven second-order statistical texture features are extracted from the (0,1) direction's SGLDM which include the document attributes. Document image blocks are classified to two groups, text and non-text group, by the inner block height of the block at the nearest neighbor rule. The seven texture features(that were extracted from the SGLDM) are used for the five detail categories of small font, large font, table, graphic and photo blocks. These document blocks are available not only for structure analysis of document recognition but also the various applied area.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.550-552
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• 2002

본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역의 정보를 신경망 학습을 통하여 영상검색에 관한 연구를 제안하였다. 영상검색은 연구가 이루어지고 있지만, 영상의 특징을 정확하게 표현한다는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 영상의 저장 및 검색에 많은 어려움이 있다. 따라서 영상데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위해서는 공간 영역보다는 변환 영역에서의 특징추출 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 후 생성되는 저주파 대역의 영상을 일정한 크기로 ( 2$^n$$\times$2$^n$) 분할한 다음 각 블록의 표준편차를 구하고, 주어진 경계 값을 기준으로 작성된 블록 맵을 유사성의 척도로 이용하여 유사한 영상을 함께 모아 카테고리 분류에 의한 저장을 한다. 또한 질의영상에 대한 블록 맵을 신경망 학습을 통해 해당 카테고리를 찾아 1:1매칭을 통한 검색을 함으로써 검색 시간을 줄이고, 제안된 시스템 효율을 증대 시킬 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.3
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• pp.57-67
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• 1999

본 논문에서는 영상 부호화시 전처리 과정을 수행함으로써 잡음을 제거하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 영상의 선명도를 유지할뿐아니라 전체적인 부호화 효율을 높여준다. 효율향상 과정은 다음과 같다. 첫째 블록 특성에 다라 영역을 분류하며, 둘째로는 Canny 연산자와 Sobel 연산자를 이용하여 경계선 방향을 얻는다. 세 번째로 블록 특성과 경계선 방향에 따라 방향성 형태학적 필터를 구한다. 형태학적 필터링은 영상내 존재하는 잡음을 제거하고, 표준 영상의 경우 인간이 시각적으로 느낄 수 없는 성분을 제거한다. 형태학적 필터링은 경계선 성분을 손실시키는 결과가 발생하지만, 제안한 알고리듬은 손실된 경계선 영역을 복원하는 과정을 거친다. 그러한 과정의 결과로, 전체적인 부호화 효율이 향상된다. 특히, 제안한 알고리듬을 적용한 표준영상의 경우, 약 50-50%의 비트 발생량이 줄어드는 결과를 나타내었다. 잡음 분산값을 달리하여 만든 잡음 영상에 제안한 방법을 적용한 결과, 영상의 선명도를 유지하였다. 제안한 알고리듬은 인간의 시각 특성을 고려한 미세한 잡음 제거 방법에서 우수한 성능을 나타내었으며, 영상의 선명도를 유지하는 것을 보여 주었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.3 s.303
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• pp.7-14
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• 2005

In this paper we proposed the block-based color image segmentation method using the cylindrical metric to solve the problems such as long processing time and over segmentation due to noise and texture properties in the conventional methods. In the proposed method we define the new similarity function and the merge condition between regions to merge initial regions with the same size considering the color and texture properties of chromatic and achromatic regions which is defined according to the HSI color values, and we continue to merge boundary blocks into the adjacent region already segmented to maintain edges until the size of block is one. In the simulation results the proposed method is better than the conventional methods in the evaluation of the segmented regions of texture and edge region, and we found that the processing time is decreased by factor of two in the proposed method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.5
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• pp.48-55
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• 2009

Prior research works in indoor-outdoor classification have been conducted based on a simple combination of low-level features. However, since there are many challenging problems due to the extreme variability of the scene contents, most methods proposed recently tend to combine the low-level features with high-level information such as the presence of trees and sky. To extract these regions from videos, we need to conduct additional tasks, which may yield the increasing number of feature dimensions or computational burden. Therefore, an efficient indoor-outdoor scene classification method is proposed in this paper. First, the video is divided into the five same-sized blocks. Then we define and use the edge and color orientation histogram (ECOH) descriptors to represent each sub-block efficiently. Finally, all ECOH values are simply concatenated to generated the feature vector. To justify the efficiency and robustness of the proposed method, a diverse database of over 1200 videos is evaluated. Moreover, we improve the classification performance by using different weight values determined through the learning process.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.1
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• pp.33-41
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• 2006

This paper presents a method that automatically recognizes products into model type, which it flows with the conveyor belt. The specific interlaced image are occurred by moving image when we use the NTSC based camera. It is impossible to process interlaced images, so a suitable post-processing is required. For the purpose of this processing, after it remove interlaced images using de-interlacing method, it leads rectangle region of object by thresholding. And then, after rectangle region is separated into several blocks through edge detection, we calculate pixel numbers per each block, re-classify using its average, and classify products into model type. Through experiments, we know that the proposed method represent high classification ratio.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.3
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• pp.27-34
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• 2011

In this paper, the novel approach for image contrast enhancement is introduced. The method is based on the unsharp mask and directional information of images. Since the unsharp mask techniques give better visual quality than the conventional sharpening mask, there are much works on image enhancement using unsharp masks. The proposed algorithm decomposes the image to several blocks and extracts directional information using DCT. From the geometric properties of the block, each block is labeled as appropriate type and processed by adaptive unsharp mask. The masking process is skipped at the flat area to reduce the noise artifact, but at the texture and edge area, the adaptive unsharp mask is applied to enhance the image contrast based on the edge direction. Experiments show that the proposed algorithm produces the contrast enhanced images with superior visual quality, suppressing the noise effects and enhancing edge at the same time.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.4
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• pp.1048-1056
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• 1998

In this paper, a fractal image coding based on discrete wavelet transform is proposed to improve PSNR at low bit rates and reduce computational complexity of encoding process. The proposed method takes the absolute value of discrete wavelet transform coefficients, and then constructs significant coefficients trees, which indicate the positions and signs of the significant coefficients. This method improves PSNR and reduces computational complexity of mapping contracted domain pool onto range block, by matching only the significant coefficients of range block to coefficients of contracted domain block. Also, this paper proposes a classification scheme which minimizes the number of contracted domain blocks compared with range block. This scheme significantly reduces the number of range and contracted domain block comparison.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.927-930
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• 2000

본 논문은 문서 영상에 대해 투영을 사용하여 영역을 나누었고 각 영역에 대해 고주파 밴드의 웨이블렛 계수의 통계적 분산과 히스토그램을 기반으로 한 두 가지 특징을 사용하여 문자와 그림으로 분류하였다. 투영으로 나누어진 영역들에 대해 일정 크기의 블록으로 나누고 두 가지 특징에 따라 문자와 그림으로 분류하였다. 따라서 투영에 의해 나뉜 영역 중 문자와 그림이 혼합되어 의미가 모호한 영역에 대해 잘못 분류되는 가능성을 줄일 수 있었다.