• 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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.4
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• pp.316-320
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• 2016

In this paper, we presents a pattern recognition by considering the spatial co-occurrence among micro-patterns of texture images. The micro-patterns of texture image have been extracted by local binary pattern based on median(MLBP) of block image, and the recognition process is based on co-occurrence among MLBPs. The MLBP is applied not only to consider the local character but also analyze the pattern in order to be robust noise, and spatial co-occurrence is also applied to improve the recognition performance by considering the global space of image. The proposed method has been applied to recognized 17 RGB images of 120*120 pixels from Mayang texture image based on Euclidean distance. The experimental results show that the proposed method has a texture recognition performance.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.115-120
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• 2001

본 논문에서는 비닐 튜브의 결함검사에 이용하기 위한 이진화 임계치의 자동 결정방법과 패턴매칭에 이용되는 패턴 모델의 자동 친정방법에 대하여 기술한다. 256 Gray 영상을 받아 들여 이진화 임계치를 결성하기 위해서, 휘도치 분포 곡선에서 2개의 극대값을 찾고, 두 극대 위치의 중간위치를 이진화 임계치로 결정하는 방법을 이용하였다. 그리고 패턴 모델을 생성하기 위하여는 수직, 수평 방향의 누적함(Profile)을 이용하였다. 이 방법은 인쇄물 검사 시스템뿐 아니라 비슷한 휘도치 분포를 같는 반도체 자동 검사 시스템을 비롯한 일반적인 건사 시스템에 적용이 가능하다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.6
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• pp.533-542
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• 2008

Background subtraction from video data is one of the most important task in various realtime machine vision applications. In this paper, a new scheme for background subtraction based on the hexagonal pixel sampling is proposed. Generally it has been found that hexagonal spatial sampling yields smaller quantization errors and remarkably improves the understanding of connectivity. We try to apply the hexagonally sampled image to the LBP based non-parametric background subtraction algorithm. Our scheme makes it possible to omit the bilinear pixel interpolation step during the local binary pattern generation process, and, consequently, can reduce the computation time. Experimental results revealed that our approach based on hexagonal spatial sampling is very efficient and can be utilized in various background subtraction applications.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.2
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• pp.61-74
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• 2012

In this paper, we propose a illumination-robust face recognition system using MCS-LBP and 2D-PCA algorithm. A binary pattern transform which has been used in the field of the face recognition and facial expression, has a characteristic of robust to illumination. Thus, this paper propose MCS-LBP which is more robust to illumination than previous LBP, and face recognition system fusing 2D-PCA algorithm. The performance evaluation of proposed system was performed by using various binary pattern images and well-known face recognition features such as PCA, LDA, 2D-PCA and ULBP histogram of gabor images. In the process of performance evaluation, we used a YaleB face database, an extended YaleB face database, and a CMU-PIE face database that are constructed under varying lighting condition, and the proposed system which consists of MCS-LBP image and 2D-PCA feature show the best recognition accuracy.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.431-434
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• 2001

단층 퍼셉트론이 처음 개발되었을 때, 간단한 패턴을 인식하는 학습 기능을 가지고 있기 장점 때문에 학자들의 관심을 끌었다. 단층 퍼셉트론은 한 개의 소자를 이용해서 이진 논리를 가중치(weight)의 변경만으로 모두 표현할 수 있는 장점 때문에 영상처리, 패턴인식, 장면인식 등에 이용되어 왔다. 최근에, 역전파학습(Back-Propagation Learning)알고리즘이 이진 공간내의 매핑 문제에 적용되고 있다. 그러나, 역전파 학습알고리즘은 연속공간 내에서 긴 학습시간과 비효율적인 수행의 문제를 가지고 있다. 일반적으로 역전파 학습 알고리즘은 간단한 이진 공간에서 매핑하기 위해서 많은 반복과정을 요구한다. 역전파 학습 알고리즘에서는 은닉층의 뉴런의 수는 주어진 문제를 해결하기 위해서 우선순위(prior)를 알지 못하기 때문에 입력층과 출력층내의 뉴런의 수에 의존한다. 따라서, 3층 신경회로망의 적용에 있어 가장 중요한 문제중의 하나는 은닉층내의 필요한 뉴런수를 결정하는 것이고, 회로망 합성과 가중치 결정에 대한 적절한 방법을 찾지 못해 실제로 그 사용 영역이 한정되어 있었다. 본 논문에서는 패턴 분류를 위한 새로운 학습방법을 제시한다. 훈련입력의 기하학적인 분석에 기반을 둔 이진 신경회로망내의 은닉층내의 뉴런의 수를 자동적으로 결정할 수 있는 NETLA(Newly Expand and Truncate Learning Algorithm)라 불리우는 기하학적 학습알고리즘을 제시하고, 시뮬레이션을 통하여, 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.485-488
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• 2005

The comparison of 3 conventional binarization methods for insect footprints and the result of performance evaluation using a proposed performance criterion are introduced in this paper. The 3 different binarization algorithms for comparison are based on different category each, and the proposed performance criterion is based on the characteristics of insect footprints which have very smaller foreground area than background area. In the experiments, average performance results using 71 test images are compared and analyzed. The higher-order entropy binarization algorithm proposed by Abutaleb showed the best result for pattern recognition applications of insect footprints.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.478-481
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• 2012

구조 광을 이용한 3차원 정보 획득 방법으로는 레이저 스캐닝 기술과 다양한 패턴을 투영 기술, 그리고 컬러 패턴을 이용한 기술 등이 존재한다. 여러 장의 이진 패턴을 사용하는 경우, 여러 장의 패턴영상을 영속적으로 투영해야 하므로 움직이는 물체가 있는 경우 3차원 복원이 불가능한 단점을 지니고 있으며, 이를 보안하기 위해 그레이 혹은 컬러 패턴을 사용하여 패턴의 영상수를 줄일 수는 있으나, 이 경우엔 깊이 맵의 해상도의 한계와 컬러 오브젝트로 인한 에러 발생 문제가 발생 한다. 본 논문에서는 PWM(Pulse Width Modulation)방식을 이용하여 이진 패턴과 컬러 패턴의 문제점을 보완할 수 있게 단일 영상, 즉 "One-Shot"으로 스캐닝 하는 알고리즘을 제시한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.2
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• pp.137-144
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• 1999

Error diffusion is excellent for reproducing grey-scale images to binary images. The output of conventional error diffusion produces correlated pattern. In this paper, a new error diffusion coefficient set is proposed to reduce correlated pattern and to enhance edge through frequency analysis of the error diffusion coefficients. The error diffusion coefficients of the previous line are designed to enhance the edge. The error diffusion coefficient of the previous pixel of the current pixel is selected to symmeterize the coefficient set. Because the proposed coefficient-set consists of 1 and 2, a few computations are required. As results of experiments, it is shown that the binary image using the proposed coefficients have better quality than conventional ones.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.159-160
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• 2012

본 논문에서는 이동 가능한 로봇이 취득한 이진 평면도(binary floor map)의 필터링 알고리즘을 제안한다. 로봇청소기와 같은 가사로봇은 실내를 이동이면서 위치를 0 과 1 의 이진 코드로 기록함으로써 이진 실내 평면도를 생성하는데, 로봇의 위치센서 오류와 각종 장애물 등으로 인하여 이진 영상에 왜곡이 발생한다. 먼저 실내 평면도와 발생하는 왜곡의 특징을 분석하여 이를 효과적으로 검출하는 이진 패턴을 정의한다. 패턴에 기반한 모폴로지 변환(morphological transform)을 반복적으로 수행함으로써, 이진 실내 평면도의 왜곡을 줄이고 실제 평면도에 근사하도록 화질을 개선한다.