• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.4
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• pp.271-280
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• 2009

In this paper, we propose a smoke detection method using region growing method in outdoor video sequences. Our proposed method is composed of three steps; the initial change area detection step, the boundary finding and expanding step, and the smoke classification step. In the first step, we use a background subtraction to detect changed areas in the current input frame against the background image. In difference images of the background subtraction, we calculate a binary image using a threshold value and apply morphology operations to the binary image to remove noises. In the second step, we find boundaries of the changed areas using labeling algorithm and expand the boundaries to their neighbors using the region growing algorithm. In the final step, ellipses of the boundaries are estimated using moments. We classify whether the boundary is smoke by using the temporal information.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2001.03a
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• pp.25-33
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• 2001

본 연구는 무감독 영상 분류를 위하여 지역 확장 영상 분할과 계층 연결 영상 분류를 포함하는 다중 단계 기법을 제안하고 있다. 모의 자료를 사용하여 제안된 알고리듬 대한 평가와 효율성에 대한 검증을 하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.6 no.3
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• pp.83-94
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• 2003

All the urban planning process require land use informations, which should be obtained after through intensive investigation and accurate analysis about the past and current situations and conditions of a city. Until now, the generation of land use informations from remotely sensed imagery has had many limitation because of its spatial resolution. It is now expected that the availability of high resolution satellite imagery whose spatial resolution less than 10m will reduce these limitations. For the purpose of urban growth monitoring we must first establish a urban land use classification nomenclature. In this study, we would like to establish a land use nomenclature for land use classification using remotely sensed data, especially using KOMPSAT EOC imagery.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.703-705
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• 2005

본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.273-278
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• 2004

Feature identification is one of the largest issue in high spatial resolution satellite imagery. A popular method associated with this feature identification is image segmentation to produce image segments that are more likely to features interested. Here, it is, proposed that combination of edge extraction and region growing methods for image segments were used to improve the result of image segmentation. At the intial step, an image was segmented by edge detection method. The segments were assigned IDs, and polygon topology of segments were built. Based on the topology, the segments were tested their similarities with adjacent segments using multivariate analysis. The segments that have similar spectral characteristics were merged into a region. The test application shows that the segments composed of individual large, spectrally homogeneous structures, such as buildings and roads, were merged into more similar shape of structures.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.344-346
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• 2016

본 논문에서는 양방향 필터와 (bilateral filter) 선형 사상 함수를 (linear mapping function) 이용한 역 톤매핑 (inverse tone mapping, iTMO) 알고리즘을 제안한다. 상용 HDR (high dynamic range) 디스플레이가 (display device) 보급됨에 따라 이미 존재하는 수 많은 LDR (low dynamic range) 영상을 활용하여 HDR 디스플레이에서 시청할 수 있도록 동적 범위를 (dynamic range) 확장하는 (expand) 역 톤 매핑 방법이 개발 되어야 한다. 여러 논문을 통해 다양한 역 톤 매핑 방법이 제안되어 왔는데, 대부분의 방법이 HDR 디스플레이의 동적 범위에 맞춰 LDR 영상의 동적 범위를 확장하는 것에 그쳤다. 확장하는 방법은 다양하지만, 동적 범위의 한계로 인해 LDR 영상에서 사라진 세부 사항을 (detail) 복원하는 것에는 전혀 효과적이지 않았다. 이에 본 논문에서는 LDR 영상의 동적 범위를 확장하는 것뿐만 아니라 LDR 영상에서 표현되지 못한 디테일을 복원하는 방법을 제안한다. 이를 위해 입력 영상에 양방향 필터를 적용하여 영상을 기본 계층과 (base layer) 세부 계층으로 (detail layer) 분해한 후 기본 계층에 대해서는 동적 범위에 맞게 확장하고, 세부 계층에 대해서는 디테일을 복원하기 위해 선형 사상 함수를 적용하였다. 실험을 통해서 다른 iTMO 방법에 비해 세부 사항을 효과적으로 복원할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.1
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• pp.42-50
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• 2017

A Bit-depth expansion is a method to increase the number of bit. It is getting important as the needs of HDR (High Dynamic Range) display or resolution of display have been increased because the level of luminance or expressiveness of color is proportional to the number of bit in the display. In this paper, we present effective bit-depth expansion algorithm for conventional standard 8 bit-depth content to display in high bit-depth device (10 bits). Proposed method shows better result comparing with recently developed methods in quantitative (PSNR) with low complexity. The proposed method shows 1db higher in PSNR measurement with 40 times faster in computational time.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2006.08a
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• pp.274-279
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• 2006

대부분의 컬러 영상들은 코드북의 일부분만으로 표현할 수 있는 영상의 영역이 상당히 크므로 이러한 특징을 이용하는 효율적인 Reversible 워터마킹 기법을 제안한다. 팔레트(컬러맵) 영상에서의 워터마킹 기술에 대한 연구는 많이 있지만 Reversibility에 대한 관심은 상대적으로 낮았다. 제안하는 기법은 가상적으로 확장한 코드북에 의한 압축 영역에서 동작한다. 확장된 코드북은 높은 Payload 용량을 가진다. Reversibility를 구현하면서 왜곡(Distortion)과 삽입용량(Embedding capacity)사이의 절충점을 실험을 통해 보인다.

• 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 IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.651-654
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• 2000

본 논문에서는 칼라 영역으로 확장된 블록단위 영상분할 알고리듬을 제안한다. 즉, 기존의 휘도 성분을 기반으로 한 블록단위 알고리듬을 HSV 칼라 성분을 기반으로 하는 칼라 영상분할로 확장한다. 기존의 수학적 형태학(mathematical morphology)에 기반한 영상분할기법이나 블록단위 영상분할 기법들이 밝기 정보만을 활용했던 것에 대해 제안된 블록단위 영상분할 기법은 밝기뿐만이 아니라 칼라 성분도 고려하여 영상분할의 정확도를 향상시켰다. 실험의 결과 휘도 성분만을 고려한 영상분할 결과 보다 칼라 성분을 사용한 영상분할의 결과가 더 정확함을 알 수 있었다.