• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.7 s.103
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• pp.737-744
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• 2005

In this paper, we propose a three-level color clustering algerian for the binarization of text regions extracted from natural scene images. The proposed algorithm consists of three phases of color segmentation. First, the ordinary images in which the texts are well separated from the background, are binarized. Then, in the second phase, the input image is passed through a high pass filter to deal with those affected by natural or artificial light. Finally, the image Is passed through a low pass filter to deal with the texture in texts and/or background. We have shown that the proposed algorithm is more effective used gray-information binarization algorithm. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm we use a commercial OCR software ARMI 6.0 to observe the recognition accuracies on the binarized images. The experimental results on word and character recognition show that the proposed approach is more accurate than conventional methods by over $35\%$.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.589-591
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• 2002

본 연구에서는 영상안에서의 중요한 객체정보를 검출하기 위한 전처리 과정으로 효율적인 색상정보 정규화에 의한 영역분석 방법을 제안한다. 다중색상 정규화는 기존의 화소내 색상성분간의 정규화와 모든 화소에 대한 성분별 정규화를 복합적으로 사용함으로써, 객체의 영역들이 갖는 고유 색상성분의 분포를 좀더 특정 공간에 집중시키고 영상분할을 용이하게 한다. 이러한 방법의 효과를 입증하기 위해 가상의 입력영상을 제작하여 기존의 알고리즘과 본 논문에서의 방법을 함께 적용, 비교평가한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.7
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• pp.296-303
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• 2007

Color quantization replaces the color of each pixel with the closest representative color, and thus it makes the resulting image partitioned into uniformly-colored regions. As a consequence, continuous, detailed variations of color over the corresponding regions in the original image are lost through color quantization. In this paper. we present a novel blind scheme for restoring such variations from a color-quantized input image without it priori knowledge of the quantization method. Our scheme identifies which pairs of uniformly-colored regions in the input image should have continuous variations of color in the resulting image. Then, such regions are seamlessly stitched through optimization while preserving the closest representative colors. The user can optionally indicate which regions should be separated or stitched by scribbling constraint brushes across the regions. We demonstrate the effectiveness of our approach through diverse examples, such as photographs, cartoons, and artistic illustrations.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.3
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• pp.54-61
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• 2014

본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 확장하기 위한 필터링 기술과 고속화 방법을 소개한다. 일반적으로 깊이 카메라를 통해 획득한 깊이 맵은 색상 카메라에 비해 낮은 해상도를 가진다. 다시점 카메라 시스템에서는 시점의 수가 제한되어 있기 때문에 가상 시점의 영상을 합성하기 위해서는 참조 시점의 색상영상과 깊이 맵이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 맵의 해상도를 색상 영상의 해상도와 동일하게 확장하는 기술과 이를 실시간에 가깝게 효율적으로 수행하는 고속화 기술을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.705-708
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• 2015

High dynamic range (HDR) imaging is a techniques used in imaging to reproduce a greater dynamic range of luminosity than is possible with standard digital imaging. Tone mapping of HDR images for realistic display is commonly studied. However, scientific visualization of HDR image for analysis of scene luminance has much less attention. In this paper, we present and implement a simple approach for the reproduction and visualization of color information in HDR images. We attempt several simple color visualizing functions, and estimate their effectiveness through the evaluation factors with common HDR images.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.12
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• pp.560-567
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• 2008

In this paper, we discuss a simple and straightforward binarization procedure which can generate black/white comics from the video frame image. Generally, the region of human's skin is colored white or light gray, while the dark region is filled with the irregular but regular patterns like hatching in most of the black/white comics. Note that it is not enough for simple threshold method to perform this work. Our procedure is decoupled into four processes. First, we use bilateral filter to suppress noise color variation and reserve boundaries. Then, we perform mean-shift segmentation for each similar colored pixels to be clustered. Third, the clustered regions are merged and extended by our region extension algorithm considering each color of their regions. Finally, we decide which pixels are on or off using by our dynamic binarization method based on the HSV color model. Our novel black/white cartooning procedure was so successful to render comic cuts from a well-known cinema in a resonable time and manual intervention.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.213-216
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• 2013

본 논문에서는 객체 위주의 컬러 영상 검색을 위하여 영상의 saliency map을 이용해 객체 중심의 영상을 생성하고, 객체와 그 주변 영역에서의 대표 색상이 가지는 통계적 특성과 공간적 분포 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 영상의 saliency map을 이진화하여 영상을 객체/배경으로 분할하고 객체를 중심으로 객체/배경의 비율이 일정한 일정 크기의 영상을 생성한다. 생성된 영상에서 대표 색상을 추출하고, 각 색상이 영상에서 어떻게 분포하는가를 나타내는 이진 공간분포 지도를 형성한다. 그 후 영상 간의 대표 색상마다 이진 공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 saliency map을 이용한 대표 색상 기반의 영상 검색 기법은 기존의 대표 색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1016-1018
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• 2019

흑백 1채널 이미지를 3 채널 이미지로 색상화하고 Super-Resolution하여 의미 있는 정보 얻도록 한다. CCTV, 군사용 카메라, 차량용 블랙박스 등 많은 분야에서 주간에 촬영된 영상은 컬러 이미지로 많은 정보를 얻을 수 있다. 하지만 야간에 촬영된 영상은 빛이 없어서 영상에서 정보를 얻기가 원활하지 않다. 따라서 DCGAN을 통해 단일 채널의 흑백 이미지를 3채널의 색상화 이미지로 만들고, Super-Resolution 기술을 적용해서 해상도를 높여 가시광선이 없는 야간이나 어두운 공간에서도 의미있는 영상을 얻을 수 있도록 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.786-791
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• 2006

색상 전이는 스타일 전이, 색이 바랜 사진의 복원, 색상화, 색상의 보정에 사용될 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 기존 색상 전이의 문제점을 해결하기 위해서 영상 분할 기반의 색상전이 기법을 제시한다. 영상에서 색상의 가장 의미있는 최소 단위를 픽셀로 보고 있는 기존 연구에 반해서, 본 연구에서는 영상 조각을 영상에서 가장 의미 있는 최소 단위로 보고 색상 전이를 수행한다. 영상 분할 기반의 색상 전이를 통해서 기존 연구에서 발생할 수 있었던 픽셀간의 코헤런스 문제를 해결한다. 또한 영상 분할 기반으로 했을 때에 생길 수 있는 경계 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 제시된 기법을 이용해서 색상 전이의 응용인 스타일 전이에 적용한다.