Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.7
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pp.1503-1508
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2009
This study applied image processing techniques, constructed to real-time, to thermal infrared camera image. Thermal infrared image data was utilized for hot mapping, cool mapping, and rainbow mapping according to changing temperature. It was histogram image processing techniques so that detected shade contrast function of the thermal infrared image, and the thermal infrared image's edge was extracted to classification of object. Moreover, extraction of temperature from image was measured by using the image information program.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.484-486
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2002
패턴의 이동, 회전, 크기변화에 영향을 받지 않는 불변 패턴 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴인식에서 오랫동안 다루어온 문제이다. 본 논문에서는 픽셀간의 거 리를 히스토그램으로 나타냄으로써 2차원 이진 패턴을 1차원 신호로 표현하는 방법을 제시한다. 제시되는 방법을 디스토그램(Distogram)이라 부르며 6개 로마문자의 이동, 회전, 크기 변화된 이미지를 테스트해봄으로써 디스토그램의 식별 능력을 테스트해본다.
In this paper, we have proposed an image contrast control method using brightness preserving on the FPD(Flat Panel Display). The proposed method can be easily applied to the FPD required real-time processing, since hardware complexity is greatly reduced using linear approximation method of CDF(Cumulative Density Function). For effective processing of the proposed algorithm, we have utilized the sample value of CDF and Barrel Shift. Visual test and standard deviation of their histogram have been introduced to evaluate the resultant output images of the pro-posed method and the original ones.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.633-636
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2002
기존에 얼굴인식이나 얼굴영역을 추출하는 방법들은 대부분 얼굴의 외곽선은 고려하지 않은 상태에서 얼굴의 특징인 눈, 코, 입 부분만을 추출하는 경우가 많아 정확한 얼굴을 추출하기가 어려웠다. 본 논문에서는 얼굴의 색상과 영역분할 기법(Region Segmentation technique)을 함께 사용해서 얼굴부분과 얼굴의 특징을 추출하여 보다 정확한 얼굴 부분을 분할하고자 한다. 얼굴추출방법을 대표색상 추출과정과 실제 영역을 분할하여 얼굴부분을 추출하는 과정으로 나누어 히스토그램을 이용하여 대표색상을 추출한 후, 영역분할 기법을 이용하여 대표색상을 포함하고 있는 영역에 대해 얼굴이라는 가정을 배제하고, 이미지들을 객체(Object)화 하여 조건에 맞지 않는 객체들을 모두 제거함으로써, 정확한 얼굴부분을 분할해 낸다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.529-532
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2001
본 논문에서는 보안 시스템에서 사람 인식을 위한 중요한 단서 중의 하나인 사람의 키를 측정하는 알고리즘으로, 이미지 시퀀스에서 사람의 영역을 추출하고 기하학적 정보를 이용해 추출된 사람의 키를 측정하고자 한다. 이를 위해 단일 이동 물체 사람을 대상으로 하여 시퀀스 이미지에서 사람의 움직임 정보를 추출하고, 추출된 영역에서 수직 히스토그램 투영을 하여 사람의 중심선을 찾아 머리와 발의 좌표점을 추출한다. 추출된 좌표점들은 소실점과 소실선의 기하학적 해석과 미리 입력한 다른 물체의 기준높이를 가지고 실세계에서의 사람의 키를 측정하게 된다.
금석문의 영상데이터를 디지털 형태로 검출하고, 영상신호처리 알고리즘을 사용하여 신호의 특성을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 대상체는 비석에 음각된 문자로 하였다. 대전 주변의 백제권에서 몇몇 유형의 음각 문자를 형태별로 분류하여 디지털 이미지화한 다음, 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출하였다. 먼저 칼라 이미지를 grey tone으로 변환한 후, 전처리 과정을 거쳐 이미지의 노이즈나 불명확성을 제거하고 히스토그램 전 영역에 걸쳐 스케일 확장시켰다. 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역을 구분하여 무작위로 소이미지 샘플을 취득하고 각 소이미지의 신호패턴을 분석하였다. 그 결과를 중첩의 원리를 이용하여 합성한 후 영역별 신호분석 패턴을 정형화하였다. 유형별로 다소 차이를 보이나 두 영역의 이미지 분석 결과는 차별성을 보였다. 문자 영역은 grey level 범위가 좁고 한정되며 일관성을 보이는데 비해, 바탕영역은 범위가 넓고 광범위하였다. 두 영역의 교차 레벨 범위는 극히 제한적이었으며 패턴 분리에 큰 영향을 끼치지 못하였음이 밝혀졌다. 이 일련의 과정은 알고리즘화되어, 1-2분 정도의 사전 작업만 하면 프로그램에 의해 문자를 추출할 수 있다. 이러한 사실들은 종래 무리한 탁본 작업에만 전적으로 의존하던 금석학 분야의 디지털화를 가능케 할 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.8
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pp.1759-1764
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2012
This paper describes FPGA design and realization using the shading correction algorithm for a CCD scan image enhancement. The shading algorithm is used by LUT (Look-up Table). The image enhancement results from that the histogram minimum value and maximum with respect to all pixels of the CCD image should be extracted, and the shading LUT is constructed to keep constant histogram with offset data. The output of sensor be converted to corrected LUT image in preprocessing, and the converting system is realized by FPGA to be enabled to operate in real time. The result of the experimentation for the proposed system is showed to take the scanning time 2.4ms below. The system is presented to be based on a low speed processor system to scan enhanced images in real time and be guaranteed to be low cost.
Kim, Mi-Jeong;Kim, Jae-Kun;Park, Choong-Shik;Kim, Kwang-Baek
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.369-374
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2008
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점자 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업 시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 Hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보구성 기초들을 이용하여 악보 구성 기호들이 속하는 마디의 위치 정보를 각각 저장하고 향후에 악보 구성 기호의 편집과 수정이 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 Hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.155-160
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2014
There are many image processing based algorithms and applications that fail when illumination change occurs. Therefore, the illumination change has to be detected then the illumination change occurred images need to be enhanced in order to keep the appropriate algorithm processing in a reality. In this paper, a new method for detecting illumination changes efficiently in a real time by using local region information and fuzzy logic is introduced. The effective way for detecting illumination changes in lighting area and the edge of the area was selected to analyze the mean and variance of the histogram of each area and to reflect the changing trends on previous frame's mean and variance for each area of the histogram. The ways are used as an input. The changes of mean and variance make different patterns w hen illumination change occurs. Fuzzy rules were defined based on the patterns of the input for detecting illumination changes. Proposed method was tested with different dataset through the evaluation metrics; in particular, the specificity, recall and precision showed high rates. An automatic parameter selection method was proposed for contrast limited adaptive histogram equalization method by using entropy of image through adaptive neural fuzzy inference system. The results showed that the contrast of images could be enhanced. The proposed algorithm is robust to detect global illumination change, and it is also computationally efficient in real applications.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.35-38
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2004
기존의 내용기반 이미지 검색 시스템은 색상, 질감, 모양등과 같은 특징 벡터를 추출하여 검색하는 방법이 많이 연구되어 왔다. 특히 색상 정보는 이미지를 검색하기 위하여 중요한 정보로 사용되고 있다. 따라서 색상 이미지를 검색하기 위해서 평균 RGB, HSI값을 이용하거나 히스토그램을 이용하는 방식이 많이 사용 되어왔다. 본 논문에서는 사람이 시각적으로 보고 느끼는 색상(H), 채도(S), 명도(I) 방식을 이용한 HSI값을 사용하여 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색 기법을 제안하고 알고리즘을 설명한다. 색상 의미(Color Semantics)란 사람의 시각적인 특징을 기반으로 칼라 이미지에 적용하여 감성 형용사 기반으로 검색할 수 있는 방법이다. 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색은 색상-기반 질의(color-based retrieval)를 제공할 뿐만 아니라 인간의 감성이나 느낌에 의한 의미-기반 질의(semantic-based retrieval)방식을 가능하게 한다. 즉, "시원한 이미지" 혹은 "부드러운 이미지"를 검색하는 방식이다. 따라서 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있으며, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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