• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.22 no.1
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• pp.1-7
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• 2001

본 논문에서는 초음파 의료영상 데이터베이스로부터 원하는 영상들을 찾아내기 위한 내용기반 영상 검색기법을 제안한다. 전체 영상 검색 시스템은 공간영역의 히스토그램과 웨이브릿 변환영역에서 부대역의 통계적 특성벡터를 이용한 2단계 검색 알고리즘을 사용하였다. 또한 히스토그램의 인덱싱 기법으로 Legendre 모멘트를 이용해서 데이터베이스에 저장되는 인덱스의 크기를 최소화시켜서 기존의 히스토그램을 이용한 검색방법 비해서 검색속도를 높이면서 검색결과를 개선시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.150-153
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• 2014

영상 표시 장치에서 대조 이미지의 왜곡 현상을 보완하기 위해 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)와 플래토 평활화(Plateau Equalization)가 사용된다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 이용하여 명암대비를 증가 시킬 경우 과도한 이미지의 밝기 변화에 따른 과포화 현상이 발생하며 실시간 시스템에서는 물체 추적에 왜곡 현상이 발생한다. 특히, 적외선 영상(infrared image)과 같이 명암비가 한쪽으로 치우쳐 있는 영상들을 명암비를 개선하기 위해서는 플래토 평활화(Plateau Equalization)와 같은 영상 개선 방법이 필수적이다. 플래토 평활화에서는 임계값을 사용하는 방법이 제시되고 있지만 실험에 의한 최적 임계값을 찾아내는 방식이며, 이 방법은 입력되는 새로운 영상마다 임계값을 실험에 의해 매번 반복해서 도출해야 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 과포화 되는 이미지 영역의 문제를 해결하기 위해 제시하는 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)의 동적 분할하는 알고리즘에 근거하되, 입력 영상에따라 적응적으로 임계값을 설정하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 실시간 영상에서 기존의 동적분할 히스토그램에 비해 자연스럽게 명암비를 개선하여 과포화 되거나 중요한 정보를 누락하여 왜곡 되지 않게 자연스러운 화면을 재생하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.601-603
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• 2000

본 논문에서는 영상의 영역과 넓이를 이용하는 변형된 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합하여 WWW상에서 검색하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB 신호를 256칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경 영역의 색상 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색 및 물체의 복잡도를 결합한 방법도 제시하였다. 기존의 색상 히스토그램 인터섹션의 방법의 경우보다 물체의 복잡도를 결합한 제한된 방법이 실험결과에 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.6
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• pp.787-795
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• 2009

This paper presents a histogram equalization based on the logistic function for enhancing the quality of images. The histogram equalization is a simple and effective spatial processing method that it enhances the quality by adjusting the brightness of image. The logistic function that is a nonlinear transformation function is applied to adaptively enhance the brightness of the image according to its intensity level frequency. We propose a flexible and asymmetrical logistic function by only using the intensity level with maximum frequency and the maximum intensity level in an histogram, and the total number of pixels. The proposed function excludes both the computation load of an exponential function and the heuristic setting of an optimal parameter values in the traditional logistic function. The proposed method has been applied for equalizing many images with a different resolution and histogram distribution. The experimental results show that the proposed method has the superior enhancement performances and the faster equalizing speed compared with the traditional histogram equalization and the adaptively modified histogram equalization, respectively. And the proposed histogram equalization can be used in various multimedia systems in real-time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.229-232
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• 2005

본 논문에서는 새로운 HAC(Histogram Area Calculation)방법과 영상의 객체분할 방법을 소개한다. 히스토그램을 이용한 영상은 색상 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하여 빛의 강도에 따라 유사성이 저하되는 경우가 있다. 또한 공간적 정보를 가지고 있지 않아, 전혀 다른 모양의 영상일지라도 칼라 분포가 같은 영상으로 볼 수 있다. 이 논문에서 제안한 방법은 히스토그램 영역을 임의의 영역으로 나눠, 영역들의 유사성을 매칭(matching) 시킨다. 2차 검색방법으로 원 영상에서의 색상 질감 정보가 동일한 영역을 군집화 하여, 영상 분할된 객체들을 이용하여 검색하는 방법이다. 실험 결과, 제안한 방법이 전통적인 히스토그램 방법보다 검색 성능이 효율적인 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.195-198
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• 2000

비디오에서 적은 수의 대표 화면으로 그 비디오의 내용을 요약할 수 있다는 것은 효율적인 비디오 브라우징 및 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. 다양한 종류의 셔트(shot) 추출 방법이 제시되어 왔다. 다양한 종류의 셔트 추출 방법 중에서 칼라 히스토그램을 이용하는 방법이 가장 많이 사용되어 왔다. 그러나 칼라 히스토그램을 이용하는 방법은 fade effect, zoom effect 등과 같이 특별한 효과가 들어있는 비디오에서는 적절하지 못한 결과를 종종 초래한다. 이 논문에서는 블록을 이용한 fade와 zoom 효과가 있는 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 대부분의 칼라 히스토그램 방법은 인접한 프레임간 또는 일정한 거리가 떨어져 있는 프레임간의 차이를 이용하였다. 이 논문에서는 차이를 구하고자 하는 프레임간의 거리를 변동시기는 방법을 이용하여 구함으로써 그 성능을 개선하였고, 또한 단순히 두 프레임만을 비교하는 것이 아니라 일정한 수의 프레임을 그룹핑 하여 하나의 블록으로 만들고, 그 블록에서 히스토그램 차이의 평균 및 중간 값을 이용하면 hard cut과 fade같은 효과가 한 블록 내에 같이 있는 경우 더욱 효과적으로 셔트를 추출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.184-188
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• 1999

최근 산업이 발달함에 따라 영상처리 기술이 산업에 많이 응용되고 있으며, 특히 비젼 어플리케이 션과 여러 멀티미디어 어플리케이션 분야에서, 주어진 영상에서 원하는 물체에 대한 위치정보를 빠른 시간으로 검출하는 방법에 관한 연구가 많이 진행되고 있다 특히 CCD카메라로부터 얻어진 영상 정보를 이용하여 물체의 위치정보와 물체의 패턴 분류 및 특징 추출 등 여러 가지로 응용하고 있다. 물체의 위치를 검출함에 있어서 최근까지의 방법들은 원하는 물체를 찾기 위하여 영상의 모든 부분을 비교 영역으로 정하여 물체를 찾는 방법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 주어진 영상에서 물체를 찾기 위해 모든 부분을 비교하지 않고, 유전자 알고리즘과 칼라 히스토그램 인터섹션을 이용하여 물체의 대략의 위치를 찾고 그 주변에서 인접 색 히스토그램으로 물체를 정교하게 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 인접 색 히스토그램과 칼라 히스토그램으로 단순히 영상의 모든 영역을 비교하는 방법에 비해 비교 횟수를 크게 줄이면서 원하는 물체의 위치를 정확히 찾을 수 있음을 알수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.963-965
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• 2021

본 논문에서는 위성 영상과 같은 원격 센싱 영상 등의 저 대비 영상의 화질을 개선하기 위하여 SVD (singular value decomposition)를 이용한 적응적 히스토그램 평활화 기법을 제안한다. 저 대비 영상의 특이값과 히스토그램 평활화 영상의 특이값을 결합하되, 사용자 파라미터를 통해 영상의 화질을 조절할 수 있도록 적응적 화질 개선 기법을 제안한다. 위성 영상을 비롯한 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 히스토그램 평활화 기법 및 이를 개선한 방법에 비해 GSD (global standard deviation)으로 측정한 객관적 수치 측면에서 우수한 성능을 나타내고, 주관적 화질 측면에서 자연스럽고 영상의 어두운 영역 및 밝은 영역에서의 디테일 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.574-576
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• 2000

디지털 영상 처리에서 사람 얼굴 인식은 여러 응용 분야에 요구되어 활발한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴이 있는 칼라 영상에서 얼굴 영역을 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 기술한다. 영상에 있는 얼굴 및 복잡한 배경과 다른 구성 성분들을 분류시켜 표현할 수 있도록 하기 위해 다변수 히스토그램 기법을 이용하여 얼굴 후보 영역과 머리 후보영역을 추출하고, 머리와 얼굴 후보 영역들간의 상관관계를 고려하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 인터넷상에 있는 128개의 영상을 입력 데이터로 실험한 결과, 인식 시간이 빠르고 영상의 배경에도 강건한(robust) 효율적인 방법임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.28-31
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• 2014

본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.