• 제목/요약/키워드: 영역 히스토그램

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히스토그램과 퍼지 기법을 이용한 레이저 용접 결함 인식에 관한 연구 (A Study on Defect Recognition of Laser Welding using Histogram and Fuzzy Techniques)

  • 장영건
    • 전기전자학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.190-200
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    • 2001
  • 본 논문은 용접이상을 검출하기 위한 특징벡터의 선택과 퍼지 기술을 사용한 용접이상 분류기의 설계 및 구현에 관한 것이다. 용접이상 특징 벡터로써 시간 영역에서 절대적분치, 영교차수를, 주파수 영역에서 파워 스펙트럼 계수를, 두 영역 모두를 고려하여 히스토그램을 비교하였다. 그래프 분석에 의하여 특징벡터로서 히스토그램을 선택하였고, 상대 히스토그램의 최대 빈도수와 대응 구간 값이 정상 용접과 용입불량을 구분하는 데 가장 유효하다는 것을 발견하였다. 이 특징 벡터를 사용하여 퍼지 용접이상 분류기를 구현하였고, 695개의 용접 데이터 프레임에 대하여 시험하여 정분류율이 92.96%을 보여, 그 유효성을 입증하였다. 실험실에서의 결과로써 실제적인 산업용 레이저 용접 검사기로써 상대적 히스토그램을 이용한 퍼지 용접이상 분류기가 효과적임을 알 수 있다.

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히스토그램 구간 교정을 이용한 스테레오 영상의 휘도 보정 (Luminance Correction for Stereo Images using Histogram Interval Calibration)

  • 김세호;김희석
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권12호
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    • pp.159-167
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    • 2013
  • 스트레오뷰(Stereoview) 시스템에서 카메라 위치 또는 광원의 변화는 양안에 해당하는 두 영상 사이에서 휘도에 대한 색상 분포에 차가 발생 한다. 이러한 색상변화 차는 입체영상(3D) 코딩의 품질을 저하 시키거나 적합하지 않는 프레임이 발생한다. 이러한 휘도에 대한 색상분포 차를 보정하기 위하여 본 논문에서는 스트레오뷰 코딩을 위한 효율적인 히스토그램 구간 보정방법을 제안하였다. 제안한 방법은 타겟뷰의 히스토그램을 분석하여 두 개의 영역으로 구분한 후 기준이 되는 영상의 히스토그램과 영역별 최대 매칭 영역을 분석하여 컬러편차를 보정하도록 하였다. 그리고 제안한 히스토그램 매칭 방법을 다른 컬러 보정방법과 비교하여 휘도 성분 교정을 검증 하였다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 연산 속도와 휘도 교정 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 결과에서 더 좋은 결과를 보였다.

히스토그램 분포 분류를 통한 효율적인 세포 이미지 분할 시스템 (An Efficient Segmentation System for Cell Images By Classifying Distributions of Histogram)

  • 조미경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.431-436
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    • 2014
  • 세포 분할 작업은 세포 이미지의 배경으로부터 세포 영역을 추출하는 작업으로 배양과정에 있는 살아있는 세포를 이미지화하여 분석하는 바이오 이미징 분야에서 기초적인 작업들 중 하나이다. 선명한 이미지의 경우 바이모덜 히스토그램 분포를 가지므로 Otsu와 같은 전역임계값 알고리즘을 이용하여 쉽게 세포분할 작업을 수행할 수 있지만 희미한 이미지의 경우는 정확한 세포 분할을 하기가 어렵다. 본 논문에서는 입력된 세포이미지의 히스토그램을 분석하여 히스토그램 분포에 따라 분류한 후 바이모덜 분포를 가지는 이미지의 경우 전역임계값 알고리즘을 적용하고 유니모덜 분포를 가지는 이미지의 경우 영역을 분할하여 부분 영역별로 다른 임계값을 적용하는 새포 분할 시스템을 개발하였다. 실험결과 제안한 시스템은 바이모덜 분포를 가지는 세포이미지 뿐만 아니라 유니모덜 분포를 가지는 세포 이미지에 대해서도 정확한 세포 분할 작업을 수행하였다.

맘모그램 영상에서의 군집화된 미세석회질 컴퓨터 보조 검출 시스템 구현 (Implementation of Clustered Microcalcification Computer Aided Detection System in Mammograms)

  • 이정철;엄경식;이형지;박상근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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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.

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코너 형태와 그레이스케일 히스토그램을 정제를 이용한 영상검색 (Image Retrieval using Gray Scale Histogram Refinement and Corner Shape)

  • 정일회;;박종안
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.380-383
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    • 2008
  • 본 논문은 단순한 키워드 검색에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 이미지의 코너정보와 그레이스케일 히스토그램 정제를 이용한 영상 검색 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 원하는 이미지의 특정을 추출하는 단계와 추출된 특징을 분석하는 단계, 확보된 정보를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 그 결과 안에서의 그레이스케일 히스토그램 정제 방법으로 다시 재검색하는 단계, 마지막으로 정확한 정보 추출단계를 거치게 된다. 구현 알고리즘은 검색 단계에 있어서 크게 2단계로 나눠진다. 먼저 이미지를 에지로 변환 코너정보를 추출하는 단계, 코너 점의 픽셀을 3*3으로 나누어 RGB중의 픽셀의 합을 하는 단계, 그 코너 값을 데이터베이스와 비교하는 단계, 최대 500개까지의 추출된 이미지를 데이터베이스에 저장되는 단계로 이루어지며 다음 단계는 원 이미지를 그레이스케일로 변환 등질화하는 단계, 히스토그램 정보 획득하는 단계, 8*8 개의 빈으로 나누어 최대 색상정보 값을 추출하는 단계, 그리고 최대 색상정보 영역을 1단계 결과 값과 비교하여 정확한 검색을 얻는 단계로 구성되며 시뮬레이션 결과는 우수한 정확도를 보여 주고 있다.

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Hue를 이용한 내용기반 검색 (Content-based image retrieval using color)

  • 김동우;장언동;김영길;송영준
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.480-483
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    • 2005
  • 본 논문은 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 영역기반 컬러 히스토그램 영상 검색 방법을 제안한다. 기존의 컬러 히스토그램 검색 방법은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지는 단점이 있다 이를 해결하기 위해 색상 정보를 HSV로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구해 명암, 이동, 회전등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 컬러 영상을 사용해 실험한 결과 기존의 방법들 보다 좋은 정확성을 보였다.

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스테레오 코딩을 위한 스테레오 영상의 밸런싱 방법 (A Balancing Method of Stereo Pairs for Stereo Coding)

  • 김종수;최종호;김태용;최종수
    • 한국컴퓨터정보학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.173-177
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    • 2007
  • 3D 디스플레이 기술이 발전함에 따라 스테레오 영상의 전송시 요구되는 비트레이트의 감소가 절실히 필요하다. 하지만, 스테레오 영상은 서로 다른 카메라에 의해 취득되기 때문에 잠재적으로 서로 차이가 있고, 이것은 디스패리티 추정시 큰 오차를 유발할 수 있으며 전송될 비트레이트에 영향을 줄 수 있다. 따라서 스테레오 영상들 사이의 밸런싱이 필요하다. 스테레오 영상의 밸런싱을 위해, 본 논문에서는 히스토그램 Specification 방법과 타깃 영상의 국부정보, 스테레오 영상간의 오차 분포를 이용한다. 히스토그램 Specification 방법은 그레이레벨의 맵핑관계를 정의한다. 따라서 이를 통해 맵핑될 레벨의 맵핑 구간을 구할 수 있다. 그 구간에서, 맵핑될 기준영상의 히스토그램 분포와 스테레오 오차값의 분포는 서로 모양이 유사할 것이다. 그러나, 폐색된 영역이나 노이즈에 의해 그 모양이 변하므로 우리는 맵핑될 픽셀들을 오차영상에서 그 픽셀들의 근방에서 구한 평균들과 오른쪽 영상(타깃 영상)에서 맵핑될 픽셀의 근방에서 구한 평균이 최소 값을 갖는 위치 값으로 맵핑한다. 제안된 방법은 실험에서 기존 방법보다 향상된 결과를 나타내는 것을 보여 준다.

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MPEG-7을 위한 에지 히스토그램 서술자 (An Edge Histogram Descriptor for MPEG-7)

  • 박동권;전윤석;박수준;원치선
    • 방송공학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.31-40
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    • 2000
  • 본 논문에서는 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 영상의 에지 정보를 효과적으로 표현하기 위한 에지 히스토그램 서술자를 제안한다. 영상에서 추출된 에지 정보를 효율적으로 서술하기 위하여 영상 전체(global), 부분 영역(semi-global), 그리고 국부(local) 영역에 대한 에지 히스토그램으로 구분하여 에지 히스토그램 서술자의 구조를 채택하였다. 또한, 제안된 서술자의 에지 검출 기법은 기존의 픽셀단위 검출 방법과는 달리 블록단위 에지 검출을 사용함으로써 에지 특징의 추출 속도를 높이며 블록을 압축의 기본단위로 하는 MPEG-1, 2의 압축 비트스트림에서도 빠른 속도로 직접 에지 특징을 검출할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법이 MPEG-7의 비균질 질감 서술자로써 같은 부류에 속하는 웨이브릿 기반 서술자 및 국부 에지 기반 서술자와 비교하여 검색 효율과 특징 추출 속도가 모두 우수함을 실험을 통해 확인하였다.

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히스토그램 특징과 영역기반의 에지 특징에 의한 장면 전환 검출에 관한 연구 (A study on Scene-Change Detection Using Histogram Characteristic and Region-based Edge Characteristic)

  • 이득재;최기호
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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    • pp.110-113
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    • 2002
  • 통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.

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얼굴 특징자들의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용한 얼굴 표정 인식 알고리즘 (Face Expression Recognition Algorithm Using Geometrical Properties of Face Features and Accumulated Histogram)

  • 김영일;이응주
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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    • pp.293-296
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    • 2000
  • 본 논문에서는 얼굴의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용하여 다양한 정보를 포함하고 있는 얼굴의 6가지 표정을 인식하는 알고리즘을 기술하였다. 표정 인식을 위해 특징점 추출 전처리 과정으로 입력 영상으로부터 에지 추출, 이진화, 잡음 제거, 모폴로지 기법을 이용한 팽창, 레이블링 순으로 적용한다. 본 논문은 레이블 영역의 크기를 이용해 1차 특징점 영역을 추출하고 가로방향의 누적 히스토그램 값과 대칭성의 구조적인 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확하게 눈과 입을 찾아낸다. 또한 표정 변화를 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점들의 눈과 입의 크기, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 정보를 이용하여 표정을 인식한다. 1, 2차 특징점 추출 과정을 거치므로 추출률이 매우 높고 특징점들의 표정에 따른 변화 거리를 이용하므로 표정 인식률이 높다. 본 논문은 안경 착용 영상과 같이 복잡한 얼굴 영상에서도 표정 인식이 가능하다.

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