• Journal of IKEEE
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• v.7 no.2 s.13
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• pp.210-217
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• 2003

A novel characteristic value extraction method based on mathematical morphology is proposed. Morphological spatial frequency defined by morphological pattern distribution function is introduced and applied to define a new feature called ‘average height.' The average height is used to define a characteristic value which is to be used to generate an index key value for content-based image retrieval. Superiority of the method was proved for various images by experiment. Furthermore the fact that the proposed method does not need threshold to obtain binary image provides its applicability to content-based image retrieval.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2004.07a
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• pp.266-267
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• 2004

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 2003.05a
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• pp.238-239
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• 2003

• 한국과학교육학회:학술대회논문집
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• 2008.01a
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• pp.118.1-118.1
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• 2008

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.5
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• pp.73-79
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• 2014

In this paper, we proposed the mechanism which can measure traffic flow and vehicle speed on the highway as well as road by using the video and image processing to detect and track cars in a video sequence. The proposed mechanism uses the first few frames of the video stream to estimate the background image. The visual tracking system is a simple algorithm based on the sum of absolute frame difference. It subtracts the background from each video frame to produce foreground images. By thresholding and performing morphological closing on each foreground image, the proposed mechanism produces binary feature images, which are shown in the threshold window. By measuring the distance between the "first white line" mark and the "second white line"mark proceeding, it is possible to find the car's position. Average velocity is defined as the change in position of an object divided by the time over which the change takes place. The results of proposed mechanism agree well with the measured data, and view the results in real time.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.835-838
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• 1998

본 연구에서는 칼라 CCD 센서를 제어하여, shading과 .gamma. correction 된 데이터를 읽어 들여, 이를 이진레벨 데이터로 바꾼후, 원래의 다치레벨 또는 이진레벨 데이터를 SCSI나 DMA I/F를 통해 전달하는 ASIC을 설계하였다. 본 ASIC에서는 이진화를 위하여 문자 모드에서는 simple threshold와 LAT(local adaptive threshold) 알고리즘을, 그림모드에서는 stucki error diffusion 알고리즘을 적용하였다. 그리고, 구성은 CCD센서 제어블락, 스텝 모타 제어제어블락, 이미지 축소블락, 데이터 이진화 블락, 그리고 DATA I/F 블락 등으로 이루어져 있다. 또한 사용된 technology는 삼성 0.5um CMOS standard cell이며, 크기는 45K gates(내부 메모리 제외)이고, 160QFP package로 구현되었다. ㅎㅁㅅㄷㄴ (soqn apa

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.15 no.8
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• pp.678-688
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• 1990

In this paper, pSDF-based referance image is realized. Using BJTC(binary joint transform correlator) as the spatial plane correlator, optical pattern recognition for intraclass indentification is performed. Computer simulation shows that the correlation performance of BJTC is superior to that of JTC. Experimental results using BJTC reveal that correlation peak intensity is constant within the error range from 4.1% to 9.6% in intraclass indentification.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.116-118
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• 2018

본 논문에서는 기존의 동영상을 그랩컷(GrabCut) 알고리즘과 유니티3D를 이용하여 상호작용이 가능한 동영상을 제작하는 기법을 제안한다. 그랩컷 알고리즘을 이용하여 동영상에서 재생 프레임 단위로 원하는 객체 영역을 추출하고 흑백의 이미지로 이진화한다. 이진화된 결과물과 원본 동영상을 유니티3D에서 동시에 재생하면서 선택 영역의 이진화 픽셀 정보를 기반으로 사용자의 입력을 감지하는 동영상의 제작이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.134-136
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• 2015

영상 역 하프토닝은 입력된 하프톤 영상으로부터 그레이 영상을 복원시키는 것으로, 하프톤 영상으로 처리하지 못하는 다양한 영상처리를 가능하게 해주는 방법이다. 기존의 참조표를 이용한 역 하프토닝 방법은 다양한 하프톤 영상과 원본 그레이 영상으로부터 추출한 정보를 이용해 입력 영상을 복원시키는데, 본 논문에서는 이를 바탕으로 하여 영상의 질을 전반적으로 향상시킬 수 있는 국부적인 이진 패턴 기반 참조표를 이용한 영상 역 하프토닝 방법을 제안한다. 먼저 참조표를 이용한 역하프토닝 방법을 이용해 영상을 복원한 후 각 픽셀에서의 국부 이진패턴을 계산하여 각 픽셀 값을 패턴에 따라 분류한다. 분류된 패턴 정보에 따라 국부 이진 패턴 기반 참조표를 생성하고 이를 통해 입력 하프톤 영상에 대한 역 하프토닝을 수행한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 오류 확산법에 의해 변환된 하프톤 이미지를 역 하프토닝 했을 때, 기존의 역 하프토닝 방법에 비해 더 나은 PSNR을 달성하는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.553-555
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• 2000

기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.