• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.39-42
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• 2011

본 논문에서는 영상들의 특징들을 추출하여 특징 값들의 비교를 통하여 질의 영상의 유사 영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상들의 색상 히스토그램으로 색상 특징 값들을 추출하고 질감 정보인 에지 정보와 이웃화소간의 공간 관계를 분석하여 질감 특징 값들을 추출하여 저장한 후 질의 이미지의 색상과 질감 특징들을 구하여 비교를 통하여 유사도를 분석하고 결과 영상을 보여준다. 또한 색상과 질감을 혼합하여 사용할 때 적응적으로 가중치를 부여함으로써 가중치가 적합하지 않아 발생하는 오 검출될 현상을 피할 수 있게 되었다. 실험을 통하여 기존의 방법과의 성능을 비교분석하였고 본 방법의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.04a
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• pp.12-14
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• 2006

This paper presents a novel scene change detection method using intra prediction mode and edge direction in H.264/AVC. When scene change occurs, there are less temporal correlation between frames, most of macro-blocks encoded in intra mode. Using this property, the method calculates the percentage of intra mode blocks in each predictive frame in order to get candidates of scene change frame. To further find scene change, we obtain edge histogram of each candidates by using eight prediction direction of intra prediction mode in H.264/AVC. We detect scene change frames with $\iota^1$-norm of edge histograms. The experimental results show that the method is efficient and robust.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.568-570
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• 2000

이 시스템은 '신발공장 라인'에서 신발 밑창 생산품을 자동적으로 측정하는 것이다. 즉 문자인식 기법으로 인식된 치수와 컴퓨터 비전에 의해 측정된 길이를 비교하여 불량품을 분류한다. 이 논문에서는 이 중 문자영역 추출에 대한 연구를 하였다. 우리가 인식하려고 g는 밑창제품의 양각된 문자의 경우는 배경과 거의 같은 밝기 값을 가지므로 하나의 임계치로 분리 불가능하며 따라서 인쇄된 문자를 인식하는 경우에와 같은 일반적인 방법으로는 양각된 문자영역을 추출하기는 쉽지 않다. 여기에서는 임계값을 달리한 에지 검출 결과에 레이블링 과정을 거친 후 객체로 인식하여 그 각각의 객체의 구성 성분을 PCA 및 기타 방법을 이용하여 해당 객체가 문자인지 아닌지를 판별하는 방법을 썼다. 이 방법의 장점으로는 다양한 환경, 물체의 색깔, 밝기가 달라져도 공통적으로 적용할 수 있는 장점을 지닌다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.8 no.3
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• pp.275-280
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• 2002

A new algorithm for gradual scene change detection in MPEG based frame sequences is proposed in this paper. The proposed algorithm is based on the fact that most of gradual curves can be characterized by variance distributions of edge information in the frame sequences. Average edge frame sequences are obtained by performing "sober" edge detection. Features are extracted by comparing variances with those of local blocks in the average edge frames. Those features are further processed by the opening operation to obtain smoothing variance curves. The lowest variance in the local frame sequences is chosen as a gradual detection point. Experimental results show that the proposed method provides 85% precision and 86% recall rate fur gradual scene changes.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.7 no.4
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• pp.304-308
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• 2001

The increase of video data makes the demand of efficient retrieval, storing, and browsing technologies necessary. In this paper, a video segmentation method (scene change detection method, or shot boundary detection method) for the development of such systems is proposed. For abrupt cut detection, inter-frame similarities are computed using luminance and edge histograms and a cut is declared when the similarities are under th predetermined threshold values. A gradual scene change detection is based on the similarities between the current frame and the previous shot boundary frame. A correlation method is used to obtain universal threshold values, which are applied to various video data. Experimental results show that propose method provides 90% precision and 98% recall rates for abrupt cut, and 59% precision and 79% recall rates for gradual change.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.388-389
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• 2012

본 논문에서는 동영상을 시공간적 중요도 기반으로 요약하는 기법을 제안한다. 동영상 내에서 각 프레임의 중요도를 평가하여 높은 우선순위를 가지는 구간들의 집합으로 요약을 수행한다. 화면내의 얼굴면적의 비율, 영상의 복잡도를 통하여 각 프레임이 가지는 공간적 중요도를 분석하고 인접한 프레임간의 비교를 통해 밝기 히스토그램과 움직임(motion)의 양을 추정함으로써 시간적 중요도를 구한다. 에지 보존 스무딩 필터를 밝기 히스토그램에 적용하여 장면 전환을 검출한다. 분리된 장면들로 과분할 구조를 가지는 계층적 트리를 생성하여 사용자가 요구한 재생길이를 가지는 동영상을 자동으로 저작한다. 본 논문에서는 동영상 분석 및 저작을 제한적인 환경인 스마트폰에서 효과적으로 작동하도록 구현 및 최적화를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.249-252
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• 2001

본 논문에서는 실제 물체 윤곽을 검출하기 위해 물체 분할 과정에서 변이(disparity) 정보를 이용한다. 스테레오 정합(stereo matching)으로 획득한 변이도에서 불연 속한 부분은 물체의 경계나 변이가 할당되지 않는 폐색 영역 일부분에서 나타날 수 있으므로, 변이 변화가 작 은 영상의 각 영역은 같은 물체의 일부분이라는 것은 직관적으로 명백하다. 분할 과정은 이러한 변이 정보를 적절하게 이용하고 확산망(diffusion network)을 이용하여 선택적인 확산을 수행한다. 추정된 변이도는 변이 변화가 작은 영역을 인식하기 위해 사용되고 그러한 영 역은 단일 물체의 일부분이거나 배경(background)이라고 간주하고 텍스쳐(texture)에 의한 에지(edge)글 등방성 확산으로 제거하는 과정을 거친다. 나머지 영상 영역에서, 비등방성 확산으로 변이의 변화와 밝기차의 변화를 고려하여 수행된다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06d
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• pp.215-218
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• 2002

The edges of an image hold much of the information in that image. The edges tell where objects are, their shape and size, and something about their texture. An edge is where the intensity of an image moves from a low value to a high value. We introduce the edge detection using the differential operator with Sobel operator and describe a nonparametric Wilcoxon test based on statistical hypothesis testing for the detection of edges. This paper proposes an efficient edge detection using Van der Waerden's statistic in original and noisy images. We use the threshold determined by specifying significance level a and an edge-height parameter. Comparison with our statistical test and Sobel operator shows that Van der Waerden method perform more effectively in both noisy and noise-free images.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.1
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• pp.8-12
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• 2005

본 연구에서는 영상에 간단한 공간 필터를 적용하여 연필 해칭 효과를 갖는 영상을 만들어 내는 방법을 제안한다. 해칭 스타일의 톤 생성을 위하여 모션 블러링을 이용해서 입력 영상에 방향성을 주고, 샤프닝과 블러링으로 연필 해칭 효과를 만들어 낸다. 이렇게 만들어진 영상은 영상 전체에 같은 방향으로 해칭한 것 같은 효과를 가진다. 모션 블러링을 각기 다른 방향으로 적용한 영상들을 합성하면 크로스 해칭의 효과를 만들 수 있다. 여기에 소벨 필터를 사용해서 원본 영상의 에지를 검출해서 함께 합성하여 해칭을 이용한 연필화를 생성한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1995.07b
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• pp.883-885
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• 1995

Edges are one of the most important features used in various computer vision applications. Most of the known edge detection techniques are categorized into three gropus: First two approaches are to find gray level changes using first-order or second-order differentiation. The third method uses intrinsic propoeties of edges such as the result shown during scale space filtering. In this paper, we study various kind of edge detection techniques. Two images (Lenna image and a certain image which is composed of step, ramp, roof, and other artificial edge patterns) are used to compare different edge detection techniques and to verify the advantages and disadvantage of each techniques.