• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.5
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• pp.1080-1088
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• 2004

In this paper, the interesting moving objects tracking algorithm using color information on Multi-Video camera against variance of intensity, shape and background is proposed. Moving objects are detected by using difference image method and integral projection method to background image and objects image only with hue area, after converting RGB color coordination of image which is input from multi-video camera into HSI color coordination. Hue information of the detected moving area are segmented to 24 levels from $0^{\circ}$ to $360^{\circ}$. It is used to the feature parameter of the moving objects that are three segmented hue levels with the highest distribution and difference among three segmented hue levels. To examine propriety of the proposed method, human images with variance of intensity and shape and human images with variance of intensity, shape and background are targeted for moving objects. As surveillance results of the interesting human, hue distribution level variation of the detected interesting human at each camera is under 2 level, and it is confirmed that the interesting human is tracked and surveilled by using feature parameters at cameras, automatically.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.2
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• pp.305-315
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• 2010

In this paper, a frequentistic approach to impute the values of R, G, B-components in random missing pixels of color image is provided. Under assumption that the given image is a realization of Gaussian Markov random field, its model is designed such that each neighbor pixel values for a given pixel follows (independently) the normal distribution with covariance matrix scaled by an evaluates of the similarity between two pixel values, so that the imputation is not to be affected by the neighbors with different color. An approximate EM-based algorithm maximizing the underlying likelihood is implemented to estimate the parameters and to impute the missing pixel values. Some experiments are presented to show its effectiveness through performance comparison with a popular interpolation method.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.12
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• pp.3265-3274
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• 1998

본 논문에서는 인간의 칼랄 인식 특성인 명도, 채도 및 색조의 관계를 학습시킨 신경회로망을 이용하여 열화된 영상의 채도 부분을 향상하는 칼라영상향상법으 제안하였다. 제안한 방법은 우선 표준영상으로부터 여러 단계 열화된 영상들로부터 얻은 다양한 명도, 채도 및 색조의 관계를 신경회로망의 입력으로 하고 표준영상의 채도를 목표차로 해서 신경회로망을 학습시킨다. 그리고 이렇게 학습된 신경회로망에 열화된 영상의 명도, 채도, 색조 그리고 향상시킨 명도를 입력하면 향상된 채도를 얻을 수 있는 칼라영상향상방법이다. 본 논문에서는 제안한 방법이 기존의 칼라영상향상법에서 가장 문제가 되었던 영상 향상 시 칼라범위를 초과하는 문제와 채도 향상비의 인위적 선택문제를 해결하고 채도의 대비를 향상시켜 선명한 영상을 얻을 수 있는 방법임을 밝혔다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.4
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• pp.535-546
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• 2010

Digital images have undesired color casts due to various illumination conditions and intrinsic characteristics of cameras. Since the color casts in the images deteriorate performance of color representations, color correction is required for further analysis of images. In this paper, an algorithm for detection and removal of color casts is presented. The proposed algorithm consists of four steps: retrieving similar image using color by correlation, extraction of near neutral color regions, kernel density estimation, and removal of color casts. Ambiguities in near neutral color regions are excluded based on kernel density estimation by the color by correlation algorithm. The method determines whether there are color casts by chromaticity distributions in near neutral color regions, and removes color casts for color constancy. Experimental results suggest that the proposed method outperforms the gray world algorithm and the color by correlation algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.71-73
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• 2017

본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 기법과 히스토그램 분석 기법을 기반으로 한 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 색조 도플러 초음파 영상에서 상완 동맥의 혈류를 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 상완 동맥의 혈류를 정확히 추출하기 위해 전처리 과정으로 색조 도플러 초음파 영상 이외의 환자 정보가 있는 영역을 제거한 후, ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 영상의 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완 동맥이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 색 정보를 분석한 히스토그램을 이용하여 특징점의 개수를 계산하고 계산된 특징점의 개수를 FCM 알고리즘의 초기 클러스터의 개수로 설정한 후, 추출된 사다리꼴 형태의 영역에 적용하여 양자화 한다. 양자화된 영역 중에서 빨간색으로 분류된 영역을 고혈압 영역으로 추출한다. 제안된 추출 방법을 20개의 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 20개의 색조 도플러 초음파 영상에서 18개의 색조 도플러 초음파 영상이 정확히 추출되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.6
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• pp.925-936
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• 2009

There very many approaches to impute missing values in the iid. case. However, it is hardly found the imputation techniques in the Markov random field(MRF) case. In this paper, we show that the imputation under MRF is just to impute by fitting the normal mixture model(NMM) under several practical assumptions. Our multivariate normal mixture model based approaches under MRF is applied to impute the missing pixel values of 3-variate (R, G, B) color image, providing a technique to smooth the imputed values.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.261-264
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• 2008

본 논문에서는 영상의 중요한 특징을 강조하는 점의 분포를 가지는 자동화된 점묘화(stippling) 제작 방법을 제시한다. 예술가의 점묘화 일러스트 작품을 살펴보면 영상의 특징을 강조하는 방향성이 있는 점들을 사용해서 회화적인 느낌을 살림과 동시에 사물의 형태를 좀 더 명백히 파악할 수 있게 해준다. 하지만 컴퓨터 그래픽스 분야에서 연구된 기존 점묘화 기법 알고리즘은 입력 영상의 특징적인 형태를 고려하지 않고 색조에 따른 점의 밀도 변화만으로 사물을 표현하기 때문에 사물의 형태가 제대로 드러나지 않는 단점이 있다. 본 방법에서는 점의 분포가 대상의 형태를 반영하며 분포되게 하는 알고리즘을 적용하여 사물의 특징적인 형태를 강조한다. 이를 위해 영상의 특징선으로부터 추출한 특징 흐름(feature flow)을 따라 점을 배치시키는 방법을 사용한다. 그리고 입력 영상의 색조(tone)를 점묘화에 반영하기 위해 점의 크기가 입력 영상의 색조에 따라 자동으로 결정되도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.19-22
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• 2019

상완동맥은 어깨에서부터 팔꿈치까지 내려오는 상완골의 내측부에 존재하며 혈압을 측정할 때 사용되는 혈관이다. 이 혈관은 골절로 인해 찢어지거나, 또는 혈액순환에 문제가 생겨 혈관이 막히는 경우가 발생한다. 이러한 경우 혈관의 상태를 확인하기 위하여 색조 도플러 초음파 검사를 사용하지만, 사용자에 따라 영상을 통한 판단 기준이 다르다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 FCM과 Fuzzy Decision Tree를 이용한 영상 처리를 통해 일관성 있는 판단기준을 세우기 위한 혈류의 속도를 제안한다. 색조 도플러 초음파 영상에서의 상완 동맥을 추출하여 기울기를 이용한 FCM 알고리즘을 통해 소속도를 추출한 뒤 퍼지 룰에 적용하여 의사 결정 트리로 등급을 분류하고 결과적으로 혈류 속도를 추출한다. 색조 도플러 초음파 영상에서 환자의 개인 정보를 보호하기 위해 개인 정보 영역을 제거하여 ROI 영역을 추출하고 ROI 영역을 이진화를 통하여 상완동맥이 있는 영역을 추출한다. 이진화 된 ROI 영역에서 혈관 영상의 혈류 방향으로의 무게중심을 설정하고 각각의 픽셀과 무게중심 선과의 거리를 이용하여 소속도를 추출한 후 FCM을 사용하여 최적의 기울기를 선정한다. FCM을 통해 추출한 최종 소속도를 이용하여 퍼지 룰에 적용한 뒤 계산된 T-norm과 소속도의 분산을 이용하여 의사 결정 트리를 형성 트리의 단말 노드들은 각 픽셀을 분류한다. 분류되어진 데이터들의 노드별 소속도 평균을 구한 뒤 디퍼지화를 통해 COG(Center of Gravity)를 계산한다. 마지막으로 그 값을 이용하여 혈류 속도에 영향을 미치는 정도를 계산한 뒤 최종 혈류의 속도를 제안한다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.10 no.1
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• pp.21-37
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• 2001

항공 비디오의 가장 큰 장점은 협각조망범위에 동영상을 제공함으로서 저렴한 경비로 소폭/장거리 지상물체를 감시하는 최적의 원격탐사도구로 알려져 있다. 선형감시에 대한 비디오의 이와 같은 이론적인 장점에 의거하여 하천수질을 모니터링 하기 위한 비디오 샘플링 기법이 본 연구를 통해 제시되었다. 본 연구의 근본적인 의도는 전통적인 샘플링에 기반을항공 비디오의 가장 큰 장점은 협각조망범위에 동영상을 제공함으로서 저렴한 경비로 소폭/장거리 지상물체를 감시하는 최적의 원격탐사도구로 알려져 있다. 선형감시에 대한 비디오의 이와 같은 이론적인 장점에 의거하여 하천수질을 모니터링 하기 위한 비디오 샘플링 기법이 본 연구를 통해 제시되었다. 본 연구의 근본적인 의도는 전통적인 샘플링에 기반을 둔 현장조사의 개념을 디지털 비디오의 해석기법에 연계시키려는 것이었다. 특정 지점에서 시료를 채취하는 현지 샘플링조사와 동일한 방식으로 장거리에 걸친 하천의 수질감시를 위해 원격동영상을 컴퓨터 모니터에 디스플레이 하면서 비디오 샘플지점을 선정하여 수질을 감시하였다. 비디오 샘플링 기법은 하천 색조의 변화실태에 대한 가상현실의 형태로 정보를 제공했다. 다양한 샘플지점에서 나타나는 하천 색조의 변화추세를 가시적으로 파악할 수 있었으며 전통적인 현장 샘플링 방법으로는 추적하는 데 한계가 있는 특정오염원에 기인한 하천수질의 광역적인 변화패턴을 파악하는 데 상당한 가능성을 보여주었다. 이와 같이 영구적으로 보전된 영상기록은 오염 물질의 이동확산 등 수질환경의 광역적인 변화 추이에 대한 시각적인 정보를 제공하고 있어 현장샘플링과 동시에 사용할 경우 하천수질감시에 있어 상당히 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다. 본 연구를 통해서 제시된 비디오 샘플링 기법이 도로, 철도, 송유관 등 다양한 선형지형지물의 환경감시에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다. 둔 현장조사의 개념을 디지털 비디오의 해석기법에 연계시키려는 것이었다. 특정 지점에서 시료를 채취하는 현지 샘플링조사와 동일한 방식으로 장거리에 걸친 하천의 수질감시를 위해 원격동영상을 컴퓨터 모니터에 디스플레이 하면서 비디오 샘플지점을 선정하여 수질을 감시하였다. 비디오 샘플링 기법은 하천 색조의 변화실태에 대한 가상현실의 형태로 정보를 제공했다. 다양한 샘플지점에서 나타나는 하천 색조의 변화추세를 가시적으로 파악할 수 있었으며 전통적인 현장 샘플링 방법으로는 추적하는 데 한계가 있는 특정오염원에 기인한 하천수질의 광역적인 변화패턴을 파악하는 데 상당한 가능성을 보여주었다. 이와 같이 영구적으로 보전된 영상기록은 오염 물질의 이동확산 등 수질환경의 광역적인 변화 추이에 대한 시각적인 정보를 제공하고 있어 현장샘플링과 동시에 사용할 경우 하천수질감시에 있어 상당히 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다. 본 연구를 통해서 제시된 비디오 샘플링 기법이 도로, 철도, 송유관 등 다양한 선형지형지물의 환경감시에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.