• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.225-230
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• 2009

영상처리 분야에서 필터링은 특정 목적에 따른 영상의 화질 개선을 위해 사용되고 있으며, 자기공명영상 분야에서도 여러 가지 필터들이 영상의 질적 향상을 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는 최근 연구되어진 변형된 Fermi-Direc 필터를 여러 가지 형태로 다시 변형해 보고 가장 최적화된 형태를 도출해 보았다. 또한 이렇게 제작된 필터를 현재 병원에서 사용되고 있는 MR장비로 환자를 통해서 얻어진 임상 영상(original image)에 적용하였다. 그 결과 임상 영상(original image)들이 필터를 통과한 후 육안으로 보았을 때 화질이 개선되어진 것을 알 수 있었으며, 이들의 정량적인 평가를 위해 각 영상들의 R, G. B 채널의 히스토그램을 구하였다. 결론적으로, 질환에 따른 차이는 다소 있었으나 original image에 비해 필터를 적용한 후 얻어진 영상의 명암비와 선명도가 더 우수한 결과를 보였다. 따라서 변형된 Fermi-Filter의 사용이 실제 환자의 질병을 정확히 진단하여 치료하는데 기여할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.97-100
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• 2013

본 논문은 복잡한 배경 영상에서 필기체가 아닌 수평, 수직 성분이 많이 포함된 문자 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 검출하고자 하는 문자는 코너 성분이 많이 밀집되어 있으며 배경 영상은 그에 비해 코너 성분이 적고 드문드문하다는 특징을 이용하여 먼저 해리스 코너 검출기를 이용하여 전체 영상에서 코너를 검출한다. 검출된 코너들의 위치 정보를 이용해 밀집되어 있는 코너들을 클러스터링 함으로써 문자 영역을 검출한다. 검출된 문자 영역간의 위치 정보와 히스토그램 분포를 비교하여 비슷한 특징을 갖는 영역들을 합치고 문자 성분의 특징을 갖지 않는 영역은 필터링 하여 문자 영역을 개선한다. 문자 영역에서 R채널, G채널, B채널 각각의 채널에 대한 히스토그램 분포를 분석하여 문자를 검출한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.579-586
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• 2002

영상의 에지정보를 이용한 내용기반 영상 검색 방법은 현재 MPEG-7(Moving Picture Experts Group) 에서 제안된 에지 서술자(edge descriptor)가 대표적인 방법이며, 이때 사용된 에지의 정보는 영상의 명암도에 따른 에지히스토그램을 이용하고 있다. 본 논문에서는 새로운 컬러 에지 추출 방법을 제시하고, 제안된 방법에 의해 컬러 에지히스토그램을 특징 값으로 하는 내용기반 영상검색 방법을 제시하였다. 아울러 제안된 방법에 기반하여 인터넷 쇼핑몰에서 사용되는 e-카탈로그 상품 영상 검색에 적용하였다. 성능평가를 위하여 기존 MPEG-7에서 제시된 에지히스토그램에 의한 영상검색 방법과 비교하여 보았으며 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 우수함을 입증할 수 있었다. 컬러에지의 추출은 컬러 영상의 R,G,B 채널의 각 성분의 벡터적 결합방법과 에지 맵의 벡터 노름(norm) 특성화를 통하여 이루어진다. 결과적으로 내용기반 영상 검색은 생성된 최종 에지모델이 갖는 에지의 방향성을 이용한 컬러 에지히스토그램을 통하여 수행된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.71-72
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• 2014

최근 들어 드라마나 영화 속 인물 들의 얼굴을 다른 얼굴로 교체하고자 하는 시도들이 주목을 받고 있고, 사용자들의 관심 또한 증가하고 있다. 이러한 연구는 오래 전부터 많이 연구되어 왔으나, 조명 변화에 강인한 피부 톤 변환 문제는 여전히 주요 이슈로 자리하고 있다. 본 논문에서는 히스토그램 명세화 기법을 응용하여 피부 톤을 자연스럽게 변환 시켜줄 수 있는 기법을 제안한다. 두 얼굴 영상의 R, G, B 채널에 대한 히스토그램을 각각 생성하고 이들을 누적분포함수로 각각 변환한다. 변환된 누적분포함수들을 이용하여 두 얼굴 영상의 히스토그램을 근사 시킬 수 있는 변환 표를 생성하고 이를 이용하여 얼굴 영상의 피부 톤을 변환시킨다. 조명 변화로 인해 발생하는 전반사 영역은 선형 보간 법을 사용하여 제거한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 조명 변화에 적응적으로 대처하면서 자연스럽게 피부 톤을 변환 시켜줄 수 있음을 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.143-148
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• 2003

본 논문에서는 통계적 방법에 기초한 사과 선별시스템을 이용하여 사과의 색깔을 식별하고자 한다. 이를 위해 T-검정을 이용하여 에지를 검출하였고 검출된 에지로부터 체인코드를 이용하여 사과 영상의 경계선과 환상대 영역을 구하였다. 우리는 주어진 사과영상의 환상대 영역으로부터 R, G, B 채널상에서 히스토그램과 평균 명암값을 구하여 색깔 판정용 표준사과로부터 얻은 기준값들과 비교함으로서 사과의 색깔을 식별하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.364-367
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• 2013

본 논문은 모폴로지 연산을 이용하여 얼굴의 잡티를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저, 입력받은 RGB 3채널 영상에서 각 채널의 픽셀 값을 이용하여 피부 영역을 검출한다. 피부 영역의 R, G, B 각 채널 영상에 대한 히스토그램을 만들어 각 채널 당 빈도수가 많은 픽셀 값 3개를 저장한다. 그 후, 피부 영역에 블랙햇 연산을 하여 잡티를 찾아낸다. 잡티로 검출된 픽셀은 자신의 픽셀 값과 8방향 이웃 픽셀 값, 앞에서 선택된 픽셀 3개의 평균으로 그 값을 변경한다. 그리고 잡티 부분의 픽셀에 중간값 필터를 이용하여 블러링을 한다. 잡티가 있는 얼굴 사진을 테스트 영상으로 실험한 결과 제안된 시스템은 얼굴의 잡티를 제거하여 얼굴 피부를 보정하는 방법은 단순히 영상을 밝게 하여 얼굴 피부를 보정하는 방법보다 효율적이다.