• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.276-278
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• 2020

포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 사물을 수천만 개의 점으로 표현하는 미디어 콘텐츠이다. 각 점들은 색상 값과 3 차원 공간상의 위치로 구성 되어있다. 이러한 컨텐츠를 영상 미디어로 활용하기 위해서는 실시간으로 네트워크를 통해 전달되는 포인트 클라우드 콘텐츠를 고품질의 영상으로 시각화 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 포인트 클라우드 콘텐츠를 구성하는 점들이 임의의 순서로 입력될 때, 각 점이 투영된 형상을 원형으로 나타내어 블렌딩하는 원형 splat 기반의 실시간 시각화 기법을 제안한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.6
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• pp.649-656
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• 2014

In this paper, we address the problem of center lane detection algorithm for autonomous driving. Color information for center lane is gathered by analyzing a row line color distribution of road in front of a vehicle. The candidate pixels for center lane are extracted from the histogram of road colors. Morphological filtering and clustering process are applied to the candidate pixels to extract the exact center lane. We predict a expected area of center lane and search only the regions in subsequent frames, that reduces the time required for center lane detection.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.169-171
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• 2003

현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.269-270
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• 2006

내용 기반 영상검색을 위한 효과적 특징 추출 방법에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 물체의 크기에 강인한 영상검색을 위한 색상 특징정보와 상관관계를 이용한 RGB 칼라 검색 기법을 제안하였다. R, G, B 영상을 각 칼라 R, G, B 크기 순으로 배열한 후 칼라 R, G, B 간의 분산 차이를 특징 벡터로 사용하였다. 그리고 각 계산된 분산차를 3개의 구역으로 표본화여 재배열하였다. 제안된 알고리즘은 실험을 통하여 기존의 칼라 히스토그램, CCV, 칼라 코렐로그램 보다 검색 성능이 더 향상됨을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.273-274
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• 2006

칼라기반 영상 검색에서 칼라의 색상 정보를 이용하는 기법에 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 칼라의 색상 정보와 명암 정보인 Gray-level의 특징자를 이용해서 영상을 검색하는 시스템을 제안한다. 칼라영상의 RGB 각각의 픽셀 값들을 R값, G값, B값의 크기순으로 배열하고 칼라 그레이-레벨을 구한 뒤 양자화 한다. 이러한 칼라의 특징 정보를 사용함으로써 이미지의 확대, 축소, 회전에도 강인한 검색을 할 수 있음을 실험을 통하여 성능의 우수함을 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.3
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• pp.429-435
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• 2003

In this paper, we propose improved binary tree vector quantization with consideration of spatial sensitivity which is one of the human visual properties. We combine weights in consideration with the responsibility of human visual system according to changes of three primary color in blocks of images with the process of splitting nodes using eigenvector in binary tree vector quantization. Also we propose the novel quality measure of the quantization images that applies MTF(modulation transfer function) to luminance value of quantization error of color image. The test results show that the proposed method generates the quantized images with fine color and performs better than the conventional method in terms of clustering the similar regions. Also the proposed method can get less quantized level images and can reduce the resource occupied by the quantized image.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.6
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• pp.1469-1475
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• 2010

This paper presents a problem of existing encryption methods using pseudo-random numbers based on MLCA or complemented MLCA and proposes a method to resolve this problem. The existing encryption methods have a problem which the edge of original image appear on encrypted image because the image have color similarity of adjacent pixels. In this proposed method, we transform the value and spatial coordinates of all pixels by using pseudo-random numbers based on MLCA. This method can resolve the problem of existing methods and improve the level of encryption by encrypting pixel coordinates and pixel values of original image. The effectiveness of the proposed method is proved by conducting histogram and key space analysis.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.05a
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• pp.480-483
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• 2005

This study has proposed a method of content-based image retrieval in order to overcome disadvantages of color histogram. The existing histogram method has a weak point that reduces accuracy because of quantization error, and more. In order to solve this, we convert color information to HSV and quantize Hue factor being net color information and calculate histogram and then use this for retrieval feature that is robust in brightness, movement, and rotation. As a result of experimenting, the method proposed has showed better precision than the existing method.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.6
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• pp.424-429
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• 2015

This research proposes a new system for calculating the total amount of coins in an image. The proposed system identified and classified the coins in the image in realtime. The image was obtained using a USB camera. Most previous coin calculation systems only used size information. If the size of an object was incorrectly detected, it caused a misclassification. Especially, in case of the former 10 won, it had high error rate because it was similar in size to the 50 won and 100 won coin. The proposed system combines hue histogram information with size information to reduce errors in the classification process. When we only used size information in the classification experiment of 2,290 coins, the recognition rate was on average about 88.2%. When we combined hue information with size information the recognition rate increased to about 99.3%.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.2
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• pp.44-50
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• 2006

This study has proposed a method of content-based image retrieval using object region in order to overcome disadvantages of existing color histogram methods. The existing color histogram methods have a weak point of reducing accuracy, because these have both a quantization error and an absence of spatial information. In order to overcome this problem, we convert a color information to a HSV space, quantize hue factor being pure color information, and calculate histogram. And then we use hue for retrieval feature that is robust in brightness, movement, and rotation. To solve the problem of the absence of spatial information, we select object region in terms of color feature and region correlation. And we use both the edge and the DC in the selected region for retrieving. As a result of experiment with 1,000 natural color images, the proposed method shows better precision and recall than the existing methods.