• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.6
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• pp.1231-1236
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• 2006

The contrast control of images with narrow dynamic range is a simple method among enhancement methods for low intensity of image. Histogram equalization is the most common method for this purpose, which stretches the dynamic range of intensity Conventional methods would fail to enhance images with extremely dark and bright regions, because of not considering the shape of histogram. In this paper, we propose a novel adaptive histogram equalization based on histogram matching with multiple Gaussian transformation function. As a result, output images with a couple of peaks of histogram could be improved and the details such as edges in dark regions could be appeared better than conventional method subjectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.1-5
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• 2006

본 논문에서는 유방암의 조기발견에 있어서 중요한 소견중 하나인 군집화된 미세석회질을 유방촬영 영상으로부터 자동으로 분석 및 검출하는 컴퓨터 보조 검출 시스템을 구현하였다. 전처리단계로서 유방영상에 메디안 필터를 사용하여 잡음을 제거하고, 히스토그램과 레이블링 연산을 수행하여 실제 유방영역만을 추출 하는 작업을 구현하였다. 그런 후에 추출된 실제 유방영역에서 LoG (Laplacian of Gaussian)연산을 수행하고 히스토그램을 분석하여 이진화를 수행한후에 후보점을 검출하였다. 마지막으로 이를 이용하여 영역확장 알고리즘을 수행하여 미세석회질의 후보영역을 검출한 후, 미세석회질간의 거리를 분석하여 최종 관심영역을 추출하였다. 데이터베이스는 총 20개의 MIAS Mini Database의 맘모그램 영상을 사용하였으며 실험결과 89%라는 검출 성능을 얻을 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.319-326
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• 2002

In this paper, we have designed and implemented cluttering classification systems- unsupervised classifiers-for the processing of satellite remote sensing images. Implemented systems adopt various design patterns which include a factory pattern and a strategy pattern to support various satellite images'formats and to design compatible systems. The clustering systems consist of sequential clustering, K-Means clustering, ISODATA clustering and Fuzzy C-Means clustering classifiers. The systems are tested by using a Landsat TM satellite image for the classification input. As results, these clustering systems are well designed to extract sample data for the classification of satellite images of which there is no previous knowledge. The systems can be provided with real-time base clustering tools, compatibilities and components' reusabilities as well.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.826-829
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• 2014

본 연구에서는 야외 지형 영상 및 항공 영상 등에 대하여 각각의 영역들의 속성을 분할 및 인식 하기 위해 minimum entropy clustering 기반의 군집화 기법과 over-segmentation을 반복 적용하여 군집화 하는 두 방법을 융합한 기법을 제안하였다. 이 기법들을 기반으로 각 군집의 대표 영역을 추출한 후에 학습 데이터를 기반으로 만들어진 텍스톤 사전과 학습 데이터 각각의 텍스톤 모델을 이용하여 텍스톤 히스토그램 매칭을 통해 매칭 포인트를 얻어내고 얻어낸 매칭 포인트를 기반으로 영역의 카테고리를 결정한다. 본 논문에서는 인터넷에서 얻은 일반 야외 영상들로부터 자체적으로 제작한 지형 데이터 셋을 통해 제안한 기법의 우수성을 검증하였으며, 본 실험에서는 영역을 토양, 수풀 그리고 물 지형으로 하여 영상내의 영역을 분류 및 인식하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.415-418
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• 2008

This paper presents a method for moving objects detection, analysis and expression how much move as numerical value from the image which is captured by a network camera. To perform this method, we process few kinds of pre-processing to remove noise that are getting background image, difference image, binarization and so on. And to consider perspective effect, we propose modified ART2 algorithm. Finally, we express the result of ATR2 clustering as numerical value. This method is robust to size of object which is changed by perspective effect.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.27 no.2
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• pp.121-130
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• 2011

This paper highlights the reconstruction of the rectilinear type of 3D rooftop model from satellite image data using centroid neural network. The main idea of the proposed 3D reconstruction method is based on the grouping of 3D line segments. 3D lines are extracted by 2D lines and DEM (Digital Elevation Map) data evaluated from a pair of stereo images. Our grouping process consists of two steps. We carry out the first grouping process to group fragmented or duplicated 3D lines into the principal 3D lines, which can be used to construct the rooftop model, and construct the groups of lines that are parallel each other in the second step. From the grouping result, 3D rooftop models are reconstructed by the final clustering process. High-resolution IKONOS images are utilized for the experiments. The experimental result's indicate that the reconstructed building models almost reflect the actual position and shape of buildings in a precise manner, and that the proposed approach can be efficiently applied to building reconstruction problem from high-resolution satellite images of an urban area.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.964-969
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• 2007

In this paper, we propose the image watermarking method for good compression ratio and satisfactory image quality of the cover image and the embedding image. This method is based on the singular value decomposition and the vector quantization using fuzzy c-mean clustering. Experimental results show that the embedding image has invisibility and robustness to various serious attacks. The advantage of this watermarking method is that we can achieve both the compression and the watermarking method for the copyright protection simultaneously.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.35 no.3
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• pp.187-194
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• 2017

The present study introduces a method to parallelize k-means clustering algorithm for fast unsupervised classification of large satellite imagery. Known as a representative algorithm for unsupervised classification, k-means clustering is usually applied to a preprocessing step before supervised classification, but can show the evident advantages of parallel processing due to its high computational intensity and less human intervention. Parallel processing codes are developed by using multi-threading based on OpenMP. In experiments, a PC of 8 multi-core integrated CPU is involved. A 7 band and 30m resolution image from LANDSAT 8 OLI and a 8 band and 10m resolution image from Sentinel-2A are tested. Parallel processing has shown 6 time faster speed than sequential processing when using 10 classes. To check the consistency of parallel and sequential processing, centers, numbers of classified pixels of classes, classified images are mutually compared, resulting in the same results. The present study is meaningful because it has proved that performance of large satellite processing can be significantly improved by using parallel processing. And it is also revealed that it easy to implement parallel processing by using multi-threading based on OpenMP but it should be carefully designed to control the occurrence of false sharing.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.227-228
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• 2013

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 스테레오 입체 영상으로부터 2차원과 3차원의 특징을 결합하여 군집화함으로써 대상 물체를 보다 강건하게 분할하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 촬영된 장면의 좌우 영상으로부터 스테레오 정합 알고리즘을 이용해 영상의 각 화소별로 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 추출한다. 그런 다음, 깊이와 색상 특징을 효과적으로 군집화하여 배경에 해당하는 영역을 제외하고, 전경에 해당하는 대상 물체를 감지한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러가지 영상에 적용하여 테스트를 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 2차원 기반의 물체 분리 방법에 비해 보다 강건하게 대상물체를 분할함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.121-124
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• 2007

본 논문에서는 적응분할에 바탕을 둔 신호의 상호정보 추출에 의한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 적응분할의 상호정보 수출은 영상신호의 확률밀도를 보다 간단하게 계산할 수 있도록 함으로써 신호 상호간의 종속성을 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 상호정보는 학습 얼굴영상과 인식을 위해 입력되는 시험 얼굴영상 상호간의 상관관계를 나타내는 정보로 유사성을 나타내는 군집화 척도이다. 제안된 방법을 256*192 픽셀의 5개 얼굴들을 대상으로 실험한 결과, 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.