• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.6
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• pp.753-758
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• 2002

This paper proposes the color Cross-correlogram and its extraction method for efficient image retrieval. Color cross-correlogram represents the probability that different colors are existed at any two pixels whose distance is fixed in an image. Color cross-correlogram doesn't have the information about the region size that has a color, so color cross-correlogram can have good performance in retrieving images that have different size color regions. The experiments say that we can get the good retrieval results in the images that have various size color regions, and get the better retrieval results when using color cross-correlogram than those of retrieval using color correlogram.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.4
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• pp.933-943
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• 1997

In this paper, a conernt-based image retrival system with color assigments has been stueide and implment-ed. The color of images has been extracted after changing RGB color space to HSV(hue, saturation, value)that is the most compatible color for peop]e's feeling. In the color extracting, an image is divided into 9 different areasand 3 major colors for each area are selected by using color histograms. It is possible to chose the class of umages by keywords. We are evaluate four different types of queries such as an image input, keywords with color assignments, combining an image input and keywords with color assinments, and selecting specific part of an umage. Experimental rusults show that four different query types privide precision/recall 0.55/0.37, 0.57/0.43, 0.59/0.45 and 0.63/0.61, respectively. With color assignments, the retrieval system has been able to obtain high performance and validity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.255-258
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• 2000

정보 산업의 발달에 의해 여러 가지 형태의 정보 전달이 가능하게 되었으며 최근에 칼라 화상의 정보 전달에 있어서 빠른 전송과 압축기법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 칼라 화상을 압축하는데 있어 개선된 SOM 알고리즘을 이용하여 칼라 이미지에 대한 벡터 양자화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 LBG 알고리즘을 이용한 벡터 양자화 기법에 비해 블록화 현상을 줄일 수 있었으며 이미지 전체에 대해 블록의 수만큼 계속해서 반복하지 않고 동적으로 코드북을 생성시킴으로써 실행 시간도 줄일 수 있었다. 또한 웨이블릿을 칼라 화상에 적용시켜 화상의 특징을 더욱더 두드러지게 함으로써 개선된 SOM을 적용시 재생의 효과를 높일 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.161-164
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• 2001

본 논문에서는 배경과 색 정보를 이용하여 얼굴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 영상에서의 얼굴 추출에 관한 방법에는 칼라 영상을 가정한 방법, 농담 영상을 가정한 방법, 얼굴의 회전에 덜 민감한 방법, 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법 등이 연구되어 있다. 본 논문에서는 배경생성을 통해 물체를 구분하고 칼라 정보(HSI 칼라 모델)를 이용하여 얼굴을 추출한다. 배경생성은 각 픽셀 위치에서의 밝기 값을 장시간 평균하거나 혹은 장시간 누적된 밝기 값들 중 최빈 값을 사용하는데 이 방법은 영상 내 물체의 이동이 정체가 별로 없이 원활한 곳에서는 질 좋은 배경을 생성 할 수 있다. 하지 만 배경의 밝기 값을 누적하는 과정에서 물체의 정지상황이 장시간 반영될 경우 배경 영상의 질이 낮아지는 난점이 있다. 따라서, 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 물체의 탐지 결과를 이용하여 움직임이 없는 부분에 대해서만 배경생성에 반영함으로써 좀 더 나은 배경을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 배경을 이용해서 입력 영상과의 배경차이를 하게되면 영상 내에서 배경이 아닌 모든 물체를 추출할 수 있다. 물체를 추출 한 후 얼굴 색깔과 유사한 칼라 영역을 분리하고 추출된 물체의 윗 부분에 얼갈이 위치한다는 가정 하에 일괄을 추출한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.12
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• pp.3265-3274
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• 1998

본 논문에서는 인간의 칼랄 인식 특성인 명도, 채도 및 색조의 관계를 학습시킨 신경회로망을 이용하여 열화된 영상의 채도 부분을 향상하는 칼라영상향상법으 제안하였다. 제안한 방법은 우선 표준영상으로부터 여러 단계 열화된 영상들로부터 얻은 다양한 명도, 채도 및 색조의 관계를 신경회로망의 입력으로 하고 표준영상의 채도를 목표차로 해서 신경회로망을 학습시킨다. 그리고 이렇게 학습된 신경회로망에 열화된 영상의 명도, 채도, 색조 그리고 향상시킨 명도를 입력하면 향상된 채도를 얻을 수 있는 칼라영상향상방법이다. 본 논문에서는 제안한 방법이 기존의 칼라영상향상법에서 가장 문제가 되었던 영상 향상 시 칼라범위를 초과하는 문제와 채도 향상비의 인위적 선택문제를 해결하고 채도의 대비를 향상시켜 선명한 영상을 얻을 수 있는 방법임을 밝혔다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.809-812
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• 2001

내용에 기반한 동영상 검색에서, 하나의 장면을 나타내는 대표 프레임을 자주 이용한다. 이를 위해 동영상의 장면전환을 검출하는 기술이 필요하며, 일반적으로 칼라 히스토그램 비교방법이 많이 쓰인다. 그러나 이는 급격한 밝기변화에 민감하고 칼라 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장면전환을 놓칠 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램 비교방법과 엔트로피를 복합적으로 이용하여 이러한 단점을 보완하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존의 칼라 히스토그램을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.747-750
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• 2001

효과적인 내용기반 영상검색을 위한 특징 추출 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 최근 칼라 영상을 효과적으로 검색하기 위해 칼라 코렐로그램을 이용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 얻어지는 칼라 코렐로그램을 이용하여 보다 효과적으로 영상을 검색하기 위해 크로스 코렐로그램 영역을 이용하여 영상을 검색하는 방법을 제안하였다. 크로스 코렐로그램이란 오토코렐로그램 이외의 영역을 말하는 것으로 영상에 존재하는 외각선 정보를 포함하는 부분이다. 크로스 코렐로그램을 이용하여 영상검색을 했을 경우, 기존의 칼라 코렐로그램보다 우수한 영상검색 결과를 나타냄을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.225-228
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• 2001

We propose a method which has effective scalable indexing characteristics of large color image archives. Color key and energy key method which uses provides high performance of fast accessing and has almost constant query response time over DH size.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.3 s.106
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• pp.275-282
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• 2006

For the efficient image retrieval, the method has studied that uses color distribution and relations between pixels. This paper presents the color descriptor that stands high above the others in image retrieval capacity. It is based on color co-occurrence histogram that the diagonal part and the non-diagonal part are attached the weight and modified to energy of color co-occurrence histogram, and the number of bins with petty worth have little influence is curtailed. It's verified by analysis that the diagonal part carries size information of homogeneous color region and the non-diagonal part does information about the coherence of it, Moreover the non-diagonal part is more influential than diagonal part in survey of similarity between images. So, the non-diagonal part is attached more weight than the diagonal part as a result of the research. The experiments validate that the proposed descriptor shows better image retrieval performance when the weight for non-diagonal part is set to the value between 0.7 and 0.9.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.7
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• pp.305-317
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• 2008

As a mobile computing environment is rapidly changing, increasing user demand for multimedia-over-wireless capabilities on embedded processors places constraints on performance, power, and sire. In this regard, this paper proposes color media instructions (CMI) for single instruction, multiple data (SIMD) parallel processors to meet the computational requirements and cost goals. While existing multimedia extensions store and process 48-bit pixels in a 32-bit register, CMI, which considers that color components are perceptually less significant, supports parallel operations on two-packed compressed 16-bit YCbCr (6 bit Y and 5 bits Cb, Cr) data in a 32-bit datapath processor. This provides greater concurrency and efficiency for YCbCr data processing. Moreover, the ability to reduce data format size reduces system cost. The reduction in data bandwidth also simplifies system design. Experimental results on a representative SIMD parallel processor architecture show that CMI achieves an average speedup of 6.3x over the baseline SIMD parallel processor performance. This is in contrast to MMX (a representative Intel's multimedia extensions), which achieves an average speedup of only 3.7x over the same baseline SIMD architecture. CMI also outperforms MMX in both area efficiency (a 52% increase versus a 13% increase) and energy efficiency (a 50% increase versus an 11% increase). CMI improves the performance and efficiency with a mere 3% increase in the system area and a 5% increase in the system power, while MMX requires a 14% increase in the system area and a 16% increase in the system power.