• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.19-22
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• 2013

본 논문은 조명을 제거한 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저, 입력받은 RGB영상을 Lab영상으로 변환하여 L채널 영상을 분리해낸다. 분리해낸 L채널 영상을 반전시켜 역 조명 영상을 만들어 원 영상과 합성한다. 그 후 만들어진 영상에 모폴로지 기법을 적용하고, 잡음 제거를 위해 크기 필터링을 사용한다. 그리고 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지한다. 실험 결과 제안된 시스템은 조명이 밝거나 어두워 영상 분석이 힘든 경우, 제대로 분석되지 않은 배경과 전경에 있어서 더욱 효과적으로 작동함을 증명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.505-507
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• 2001

본 논문에서는 그람-슈미트 방법 및 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA)기법을 이용한 영상분리방법을 제안한다. 이 제안된 방법은 전처리 없이 ICA나 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 개선된 영상을 보여준다. 이는 원래의 ICA 모델에 대하여 동일한 조건으로 일반화하여 그람-슈미트의 독립된 성분들이 ICA 모델에 충분히 동일하다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.101-110
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• 1995

본 논문에서는 새로은 자소분리 기법을 이용한 필기체 한글인식 시스템을 제안하였다. 새로운 자소분리 기법에는 국소영역 투영기법과 국소영역 Blob Coloring 기법이 포함되어 있다. 한극 각 자소의 특징들을 이용하여 Backpropagaton 알고리듬으로 학습시켰고 인식과정에서 관심영역 탐색기법이 이용되었다. 4명의 필기자가 작성한 1600자의 한글을 학습시키고 학습되지 않은 밝기 영상의 문서에 대한 인식을 시도한 결과 95%의 인식률을 얻었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.135-136
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• 2008

본 논문에서는 배경 분리(Background Subtraction) 기법 및 픽셀 농도를 기반으로 조명 환경의 변화에 강인한 도로상 불법 주정차차량을 검출하고, 추적할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 영상내 도로변을 관심영역으로 설정하고, 실시간으로 전후 영상을 비교하여 조명변화에 강인한 분별력을 가질 수 있는 적응 배경 모델을 생성한다. 제안 된 픽셀 농도의 수치를 기반으로 변화량이 작은 배경 영역을 제거하고, 상대적으로 큰 변화량을 가지는 차량 영역을 구별할 수 있다. 구별된 대상 차량 영역에 군집 추적 기법을 적용하여 겹쳐신 자동차들 간의 구별이 가능 하도록 하였다. 제안된 기법에 대한 실험은 불법 주정자 단속 카메라로부터 다양한 조명환경에 대한 고려가 가능한 시간대별 영상을 통해 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.398-399
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• 2010

본 논문은 복잡한 구조와 다양한 텍스쳐들로 구성된 일반 자연 영상의 크기를 조정할 때 텍스쳐 최적화(texture optimization) 기법과 동적 프로그래밍(dynamic programing) 기법을 활용하여 자연스러운 결과 영상을 구하는 방안을 제안한 다. 입력 영상을 텍스쳐 영상과 저주파 영상으로 분해하고 각각의 영상이 갖는 에너지를 모델링하여 총 비용을 최소로 하는 경로를 동적 프로그래밍 기법을 통해 추적한다. 추적된 경로를 기준으로 영상을 분리하여 좌우로 이동시킨 후 중첩한 초기 영상을 텍스쳐 최적화 기법을 이용하여 원본에 가까운 영상으로 복원한다. 제안하는 알고리듬과 기존의 기법들 간의 결과 영상을 비교하여 그 유효성을 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.113-116
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• 2010

본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 영상내의 허프 변환을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3 레벨로 구분하여 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역을 분리한다. 보도블럭이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 낮과 밤 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.177-180
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• 2003

텔레비젼 카메라, 비디콘 카메라(vidicon camera), 디지털 검지기, 스캐너 등 물리적 장치로 획득한 영상은 주위의 밝기로 인하여 어두운 영상을 얻거나 영상장치의 물리적 속성과 영상 전송에 기인하여 영상은 열악한 대비를 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용한다. 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였다. 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.71-74
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• 1997

본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.199-202
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• 2006

본 논문에서는 적응적 관심윈도우에 기반한 세포영상 세그먼테이션 기법을 제안한다. 명암지도를 이용하여 초기 관심윈도우를 생성하고, 초기 관심윈도우를 쿼드-트리 분할을 통해 실제 관심영역과 유사한 크기가 될 때까지 축소한다. 이렇게 생성된 적응적 관심윈도우는 세포영상에서 배경을 제거하고 관심영역 추출의 처리시간을 줄일 수 있다. 그리고 세그먼테이션과 관심영역의 분리를 위한 영역 병합 및 제거를 수행하여 최종적으로 정밀한 관심영역을 얻어낸다. 실험에서 제안된 기법은 세포영상의 관심영역을 효과적으로 분리하여 인간 시각과 유사한 향상된 세그먼테이션 결과를 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권3호
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• pp.149-159
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• 2008

참조 영상을 이용하여 영상의 분위기를 전환하고자 할 때, 영상의 분위기에 영향을 주는 요소 중 하나인 색을 이용하여 영상이 가지는 분위기를 변환한다. 색을 변환할 때, 국부적인 색상의 특징을 반영하기 위해 입력 영상의 화소에 대하여 색인을 하는데 낮은 채도 상에서는 색상의 식별력 저하로 인해 부적절한 색인의 색상 항목으로 색인이 되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 유채색과 무채색을 분리하여 처리함으로써, 낮은 채도 상에서의 잘못된 색인이 일어나지 않도록 제한하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 채도의 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색을 구분하는 단계, 구분된 화소들을 실린드리컬 거리(Cylindrical metric)를 이용하여 11가지 색상 항목(Index color)으로 색인을 하는 단계, 각 색상 항목의 우선순위 결정하고 평균과 표준편차를 구하는 단계, 마지막으로 Lab 색 공간에서 색을 변환하고 영상의 잡음과 의사 윤곽선(pseudo-contour)을 제거하기 위한 후처리 단계의 4단계로 구성된다. 실험결과를 통해 제안하는 기법은 낮은 채도 상에서도 유채색과 무채색이 잘 분리되어 색인이 되었으며 원본 영상의 색이 참조 영상의 색으로 자연스럽게 변환된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.