• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.229-232
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• 2005

본 논문에서는 새로운 HAC(Histogram Area Calculation)방법과 영상의 객체분할 방법을 소개한다. 히스토그램을 이용한 영상은 색상 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하여 빛의 강도에 따라 유사성이 저하되는 경우가 있다. 또한 공간적 정보를 가지고 있지 않아, 전혀 다른 모양의 영상일지라도 칼라 분포가 같은 영상으로 볼 수 있다. 이 논문에서 제안한 방법은 히스토그램 영역을 임의의 영역으로 나눠, 영역들의 유사성을 매칭(matching) 시킨다. 2차 검색방법으로 원 영상에서의 색상 질감 정보가 동일한 영역을 군집화 하여, 영상 분할된 객체들을 이용하여 검색하는 방법이다. 실험 결과, 제안한 방법이 전통적인 히스토그램 방법보다 검색 성능이 효율적인 결과를 얻었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.1
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• pp.99-104
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• 2002

Existing methods of object tracking use template matching, re-detection of object boundaries or motion information. The template matching method requires very long computation time. The re-detection of object boundaries may produce false edges. The method using motion information shows poor tracking performance in moving camera. In this paper, a robust object tracking algorithm is proposed, using projected motion and histogram intersection. The initial object image is constructed by selecting the regions of interest after image segmentation. From the selected object, the approximate displacement of the object is computed by using 1-dimensional intensity projection in horizontal and vortical direction. Based on the estimated displacement, various template masks are constructed for possible orientations and scales of the object. The best template is selected by using the modified histogram intersection method. The robustness of the proposed tracking algorithm has been verified by experimental results.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.117-120
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• 2017

본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 3 차원 영상을 제공하기 위한 과정에서 중요한 변위 지도 생성 과정의 개선을 목적으로 한다. 변위 지도란, 서로 다른 시점의 두 영상 내에 매칭되는 대응점을 찾고 이와 같은 대응점들 간의 차를 통해 상대적 거리정보를 얻은 후, 이를 정규화하여 픽셀 값으로 나타낸 지도이다. 이에 본 논문에서는 변위 지도 생성 시, 물체들 간 대응점 매칭율을 높이기 위해 물체들의 외곽을 보존하여 형태를 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 제안한다. 제안하는 방안은 제한 적응 히스토그램 평활화를 통해 물체들의 세부적인 특징들을 부각시키고, 양방향 필터를 통해 외각을 뚜렷하게 하는 전처리 과정을 포함한다. 본 논문에서는 제한 적응 히스토그램 평활화와 양방향 필터의 처리 과정을 분석하고, 실험결과를 통해 제안하는 전처리 과정을 검증하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.56-63
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• 2014

This paper deals with a binarization for plate number recognition. The binarization process converts an image into a binary image and plays an important role for automatically recognizing plate number. The rear license plate has often a shadowed image which causes erroneous binarized image due to non-uniform illumination. In this paper, a binarization method is proposed in which the shadow line is detected in a rear plate with a shadow. And then the histogram matching is conducted for the two image separated by the shadow line. After histogram matching, two images are joined and finally Otsu method is applied for the binarization. In the experiment, the proposed algorithm shows robust performance compared to the conventional method in the presence of estimation error in the shadow line.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.4
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• pp.47-55
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• 2010

In this paper, we proposed a recognition system of smile facial expression for smile treatment training. The proposed system detects face candidate regions by using Haar-like features from camera images. After that, it verifies if the detected face candidate region is a face or non-face by using SVM(Support Vector Machine) classification. For the detected face image, it applies illumination normalization based on histogram matching in order to minimize the effect of illumination change. In the facial expression recognition step, it computes facial feature vector by using PCA(Principal Component Analysis) and recognizes smile expression by using a multilayer perceptron artificial network. The proposed system let the user train smile expression by recognizing the user's smile expression in real-time and displaying the amount of smile expression. Experimental result show that the proposed system improve the correct recognition rate by using face region verification based on SVM and using illumination normalization based on histogram matching.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.376-379
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• 2008

This paper presents an image retrieval algorithm based on feature vector using color of histogram refinement for a faster and more efficient search in the process of content based image retrieval. First, we segment each of R, G, and B images from RGB color image and extract their respective histograms. Secondly, these histograms of individual R, G and B are divided into sixteen of bins each. Finally, we extract the maximum pixel values in each bins' histogram, which are calculated, compared and analyzed, Now, we can perform image retrieval technique using these maximum pixel value. Hence, the proposed algorithm of this paper effectively extracts features by comparing input and database images, making features from R, G and B into a feature vector table, and prove a batter searching performance than the current algorithm that uses histogram matching and ranks, only.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.6
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• pp.127-136
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• 2010

In multi-view video, illumination disharmony between neighboring views can occur on account of different location of each camera and imperfect camera calibration, and so on. Such discrepancy can be the cause of the performance decrease of multi-view video coding by mismatch of inter-view prediction which refer to the pictures obtained from the neighboring views at the same time. In this paper, we propose an efficient histogram-based prefiltering algorithm to compensate mismatches between the luminance and chrominance components in multi-view video for improving its coding efficiency. To compensate illumination variation efficiently, all camera frames of a multi-view sequence are adjusted to a predefined reference through the histogram matching. A Cosited filter that is used for chroma subsampling in many video encoding schemes is applied to each color component prior to histogram matching to improve its performance. The histogram matching is carried out in the RGB color space after color space converting from YCbCr color space. The effective color conversion skill that has respect to direction of edge and range of pixel value in an image is employed in the process. Experimental results show that the compression ratio for the proposed algorithm is improved comparing with other methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.49-53
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.827-829
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• 2013

생체인식을 통한 개인 인증방법에는 지문인식과, 홍채인식 등이 활발하게 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 생체인식을 통한 개인 인증 방법 중 우측 검지손가락 정맥을 이용한 방법을 사용하였다. 적외선 LED 8개를 이용하여 적외선을 손가락에 투과하여 CMOS카메라를 통하여 영상을 획득하는 정맥인식장치를 개발하고 영상을 채집한다. ROI영역을 추출하여 손가락 정맥인식을 위한 영상부분만 추출한다. 추출된 영상을 통하여 미디언 필터를 이용하여 noise를 제거하고 히스토그램 평활화를 통한 정맥영역을 부각시킨다. 특히 지역적 히스토그램 평활화를 통해서 보다 정확한 정맥의 영역을 찾는다. 지역적 히스토그램 평활화를 통한 영상을 이진화를 시키고 세선화를 통해서 이후 패터매칭을 통한 개인 인증방법에 대한 전처리 영상을 구한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.65-68
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• 2011

이 논문에서는 모래의 주성분을 분석하여 콘크리트 배합설계용의 적합성을 판별하는 시험방법을 제안한다. 주성분을 분석하는 방법은 자연모래와 부순 모래, 그리고 혼합모래에 포함된 유해물(점토, 마사토, 염화물)의 패턴을 분석하여 정지영상에서 유해물 비율을 나타내고자 한다. 영상으로 판독된 유해물 비율은 도로공사 품질시험기준에 의해 시험된 데이터와 비교하여 근접한 값을 도출해 내어 건설 자재인 모래에 섞여있는 유해물질을 검출해 내는 알고리즘을 제시한다.