Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.9
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pp.4472-4477
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2013
This paper describes the color features of smoke in each standard color model in order to present the most suitable color model for somke detection in video surveillance system. Histogram intersection technique is used to analyze the difference characteristics between color of smoke and color of non smoke. The considered standard color models are RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV, and if the calculated histogram intersection value is large for the considered color model, then the smoke spilt characteristics are not good in that color model. If the calculated histogram intersection value is small, then the smoke spilt characteristics are good in that color model. The analyzed result shows that the RGB and HSV color models are the most suitable for color model based smoke detection by performing respectively 0.14 and 0.156 for histogram intersection value.
본 논문에서는 HSV 공간에서의 색상 히스토그램을 이용하여 분할을 수행하여 얻어진 색상 정보와 영상의 에지를 추출한 후 각각의 에지 포인트에 대한 기울기를 히스토그램으로 만들어서 얻어지는 형태 정보를 이용하여 색상 영상 데이터베이스 상에서 영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제시한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스에 대해 영상 검색을 수행하여 기존의 영상 검색 방법과의 비교를 통하여 제안한 방법의 우수함을 보이고 일반 영상 데이터베이스의 검색에도 우수하게 적용 가능함을 제시하고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.3
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pp.407-415
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2012
In this paper, we propose a new stereo matching algorithm by using color information especially for stereo images containing human beings in the applications such as tele-presence system. In the proposed algorithm, we first remove the background regions by using a threshold value for stereo images obtained by stereo camera and then find an initial disparity map and segment a given image into R, G, B and white color components. We also obtain edges in the segmented image and estimate the disparity from the extract boundary regions. Finally, we generate the final disparity map by properly combining the disparity map of each color component. Experiment results show better performance compared with the window based method and the dynamic programing method especially for stereo images with human being.
In this paper, we have designed a region-based image retrieval system, FRIP(Finding Region In the Pictures). This system includes a robust image segmentation scheme using color and texture direction and retrieval scheme based on features of each region. For image segmentation, by using a circular filter, we can protect the boundary of round object and merge stripes or spots of objects into body region. It also combines scaled and shifted color coordinate and texture direction. After image segmentation, in order to improve the storage management effectively and reduce the computation time, we extract compact features from each region and store as index. For user interface, by the user specified constraints such as color-care / don't care. scale-care / dont care, shape-care / dont care and location-care / dont care, the overal/ matching score is estimated and the top Ie nearest images are reported in the ascending order of the final score.
In this paper we propose content based image retrieval method using sequential clustering and projection information. Proposed method uses the mean of color in clustered color regions by sequential clustering and the projection information in each clustered color regions, which combines spatial information with color information in images efficiently. The experimental results showed that the proposed method retrieval efficiency improved 11.6 percent over conventional methods. In addition, the proposed method robustly tolerates large changes in appearance and shape caused by changes in viewing positions, camera zooms, etc.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.366-368
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2018
본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 상완 동맥 영역에 대한 RGB 채널을 HSV 채널로 변환한다. 변환된 HSV 채널에 대해 고혈압 영역의 특징을 강조하게 하기 위해 밝기 값을 나타내는 V값을 조절한다. 조절된 HSV 채널을 다시 RGB 채널로 변환한 후, Fuzzy C_Means 기반 무게중심과 Possibilistc C_Means 기반 무게 중심을 기반으로 새로운 무게 중심을 구하여 픽셀들을 클러스터링하여 상완동맥 영역의 고혈압 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥의 고혈압 영역에 대해 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb 값을 이용하여 상완 동맥의 고혈압 영역에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역을 분할한다. 분할된 영역들을 혈류의 속도를 나타내는 색상표와 대조하여 고혈압의 진행에 대해 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 고혈압의 진행에 대한 분석 결과와 색조 도플러 초음파 영상 장비에 나타난 고혈압 진행 결과와 거의 일치하는 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.911-914
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2004
본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.
An image coding based on MRC model, a kind of multi-layer image model, first segments a screen image into foreground, mask, and background layers, and then compresses each layer using a codec that is suitable to the layer. The mask layer defines the position of foreground regions such as textual and graphical contents. The colour signal of the foreground (background) region is saved in the foreground (background) layer. The mask layer which contains the segmentation result of foreground and background regions is of importance since its accuracy directly affects the overall coding performance of the codec. This paper proposes a new layer segmentation algorithm for the MRC based image coding. The proposed method extracts text pixels from the background using morphological top hat filtering. The application of white or black top hat transformation to local blocks is controlled by the information of relative brightness of text compared to the background. In the proposed method, the boundary information of text that is extracted from the edge map of the block is used for the robust decision on the relative brightness of text. Simulation results show that the proposed method is superior to the conventional methods.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.10C
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pp.990-999
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2007
In this paper, we propose the region-based image retrieval method using JSEG which is a method for unsupervised segmentation of color-texture regions. JSEG is an algorithm that discretizes an image by color classification, makes the J-image by applying a region to window mask, and then segments the image by using a region growing and merging. The segmented image from JSEG is given to a user as the query image, and a user can select a few segmented regions as the query region. After finding the MBR of regions selected by user query and generating the multiple window masks based on the center point of MBR, we extract the feature vectors from selected regions. We use the accumulated histogram as the global descriptor for performance comparison of extracted feature vectors in each method. Our approach fast and accurately supplies the relevant images for the given query, as the feature vectors extracted from specific regions and global regions are simultaneously applied to image retrieval. Experimental evidence suggests that our algorithm outperforms the recent image-based methods for image indexing and retrieval.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.874-878
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2000
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 방법 중 "외각선 영역의 색상 분포에 의한 영상 검색"을 제안한다. 영상의 변화가 큰 곳은 해상도를 높게, 낮은 곳은 해상도를 낮게 데이터를 샘플링하여 비교할 데이터의 양을 줄이고, 외각선 영역의 색상을 검출하는데 사용한다. 이때 에지 트리(Edge Tree)를 이용하여 에지(Edge)의 위치 정보와 색상 정보를 유지하며, 검색을 가능하게 하였다. 이와 같은 방법을 사용해서 원하는 영상을 찾을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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