• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.589-591
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• 2011

채색화 기법은 일부 픽셀의 색상 정보를 이용하여 흑백의 이미지에 색상 정보를 추가하는 기법이다. 이러한 채색화 기법을 기반으로한 색상 이미지 압축기법들이 연구되고 있다. 색상 평면에서 대표적인 픽셀들을 소스 픽셀로 자동적으로 선택하고, 이 소스 픽셀들의 위치와 색상 정보만을 디코더에 압축하여 전송한다. 본 논문에서는 밝기 변화량을 이용하여 소스 픽셀의 위치를 결정함으로써, 디코더에서도 동일한 작업으로 소스 픽셀의 위치를 결정할 수 있다. 따라서 소스 픽셀에 대한 위치정보를 전송하기 위한 비트량을 줄임으로써 압축 효율을 높였다. 제안알고리듬은 디코더에서 색상정보의 복원에 이용하는 채색화 기법의 특성에 맞추어서 밝기가 평평하고 넓은 영역에서 먼저 소스픽셀을 선택하여, 이웃의 비슷한 밝기를 가지는 픽셀에 대한 색상 정보를 효율적으로 압축한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.66-67
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• 2012

본 논문에서는 고정된 카메라로 촬영한 동영상에서 수퍼픽셀(superpixel)을 이용하여 전경 객체 영역을 효과적으로 검출하는 기법을 제안한다. 기존의 픽셀 기반 전경 객체 검출 기법들은 단위 픽셀에 대한 전/배경 판단을 수행하므로 실제 전경 객체 영역에 대한 정확한 검출이 어려운 단점을 지닌다. 수퍼픽셀은 성질이 유사한 픽셀들의 집합을 의미하며 영상의 과도한 분할에 주로 사용되었다. 본 논문에서는 이러한 수퍼픽셀을 이용하여 동영상의 각 프레임을 과도 분할하고, 분할된 각각의 수퍼픽셀을 전경 객체와 배경의 판단 단위로 이용한다. 제안하는 알고리듬을 적용하여 실험한 결과 기존의 픽셀 단위 검출 기법에서 나타났던 오검출을 줄임과 동시에 전경 객체의 형태를 보다 충실하게 검출함을 확인 할 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.16 no.12
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• pp.85-92
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• 2018

When using complicated image processing algorithms, we use superpixels to reduce computational complexity. Superpixel segmentation is a method of grouping pixels having similar characteristics into one group. Since superpixel is used as a preprocessing of image processing, it should be generated quickly, and the edge components of the image should be well preserved. In this paper, we propose a method of generating superpixels with a small amount of computation while preserving edge components well. In the proposed method, superpixels of an image are generated by using the existing k-mean method, and similar superpixels among the generated superpixels are merged to make final superpixels. When merging superpixels, the similarity is calculated only for superpixels. Therefore, the amount of computation is maintained small. It is shown by experimental results that the superpixel images produced by the proposed method are conserving edge information of the original image better than those produced by the existing method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.64-65
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• 2013

본 논문에서는 슈퍼픽셀(superpixel) 단위의 그래프 컷 알고리즘을 적용하여 객체 추적의 정확도를 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 먼저 영상 분할 기법을 사용하여 입력 영상을 슈퍼픽셀로 분할하고 각 슈퍼픽셀에서 색상 히스토그램을 이용한 특성 벡터를 생성한다. 그리고 특성 벡터에 지지벡터기계(support vector machines)를 사용하여 각 슈퍼픽셀의 객체 확률 값을 추정한다. 객체 확률 값을 데이터 항(data term)으로, 이웃한 슈퍼픽셀 간의 특성 벡터 차 값을 스무드 항(smooth term)으로 하여, 그래프 컷(graph cuts) 알고리즘으로 슈퍼픽셀들을 객체와 배경으로 분류하고 객체 슈퍼픽셀을 최대한으로 포함하는 객체 윈도우를 찾는다. 실험 결과는 제안하는 기법이 기존 기법들보다 객체 추적 성능이 우수함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.209-212
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• 2010

본 논문에서는 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상 픽셀과 확대된 결과 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 영상 확대시, 발생하는 문제점인 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.1
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• pp.95-99
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• 2018

In this paper, we propose an efficient pixel value prediction algorithm that can accurately predict pixel value using neighboring pixel values scanned in reverse s-order in the image. Generally, image has similarity with similar values between adjacent pixel values, and may have directional edge characteristics. In this paper, we proposed a method to improve pixel value prediction accuracy by improving GAP(Gradient Adjacent Pixel) algorithm for predicting pixel value by using similarity between adjacent pixels and edge characteristics. The proposed method increases the accuracy of the predicted pixel value by precisely predicting the pixel value using the positional weights of the neighboring pixels. Experiments on real images confirmed the superiority of the proposed algorithm. The proposed algorithm is useful for applications such as reversible data hiding, reversible watermarking, and data compression applications.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.12
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• pp.1520-1527
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• 2019

Superpixel methods are widely used in the preprocessing stage as a method to reduce computational complexity by simplifying images while maintaining the characteristics of images in the field of computer vision. It is common to generate superpixels with a regular size and form based on the pixel values rather than considering the characteristics of the image. In this paper, we propose a method to generate superpixels considering the characteristics of an image according to the application. The proposed method consists of two steps, and the first step is to oversegment an image so that the boundary information of the image is well preserved. In the second step, superpixels are merged based on similarity to produce the desired number of superpixels, where the form of superpixels are controlled by limiting the maximum size of superpixels. Experimental results show that the proposed method preserves the boundaries of an image more accurately than the existing method.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.2
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• pp.147-157
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• 2017

In recent years, Super-pixels have become very popular for use in computer vision applications. Super-pixel algorithm transforms pixels into perceptually feasible regions to reduce stiff features of grid pixel. In particular, super-pixels are useful to depth estimation, skeleton works, body labeling, and feature localization, etc. But, it is not easy to generate a good super-pixel partition for doing these tasks. Especially, super-pixels do not satisfy more meaningful features in view of the gestalt aspects such as non-sum, continuation, closure, perceptual constancy. In this paper, we suggest an advanced algorithm which combines simple linear iterative clustering with fuzzy clustering concepts. Simple linear iterative clustering technique has high adherence to image boundaries, speed, memory efficient than conventional methods. But, it does not suggest good compact and regular property to the super-pixel shapes in context of gestalt aspects. Fuzzy similarity measures provide a reasonable graph in view of bounded size and few neighbors. Thus, more compact and regular pixels are obtained, and can extract locally relevant features. Simulation shows that fuzzy similarity based super-pixel building represents natural features as the manner in which humans decompose images.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.16 no.3
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• pp.249-255
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• 2022

Positron emission tomography for small animals has very high spatial resolution for imaging very small organs. To achieve good spatial resolution, the system must be constructed using very small scintillation pixels. When a detector is constructed using very small scintillation pixels, the size of the applicable array varies depending on the photosensor pixel. In a previous study, a study was conducted to find the maximum scintillation pixel arrangement according to the size of the photosensor. In this study, a detector with a light guide was designed to configure the detector using a more extended array of scintillation pixels, and try to find the maximum arrangement in which all scintillation pixels are imaged. The detector was designed using DETECT2000, which can simulate a detector made of a scintillator. Simulations were performed by configuring the detectors from an 11 × 11 scintillation pixel array to a 16 × 16 array. After obtaining a flood image by collecting the light generated from the scintillation pixel with a photosensor, the largest arrangement without overlap was found through image analysis. As a result, the largest arrangement in which all scintillation pixels could be distinguished without overlapping was a 15 × 15 arrangement.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.12-13
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• 2013

본 논문은 비가 오는 장면을 촬영한 동영상에서 빗줄기를 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 광흐름 검출 기법을 이용하여 인접한 프레임에서 현재 프레임의 픽셀에 대응하는 픽셀을 검출하고, 확률에 따라 해당 프레임의 픽셀 적용 유무를 결정한다. 빗줄기로 검출된 픽셀을 인접한 프레임의 픽셀 값으로 대체함으로써 영상 내 빗줄기를 제거한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 동영상에서 효과적으로 빗줄기를 제거할 수 있음을 확인한다.