• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.05a
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• pp.377-381
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• 2005

본 연구에서는 내용기반 이미지 검색을 위한 에지 히스토그램 분석기법을 제안하여 20종류의 다양한 에지에 대한 에지 히스토그램을 분석한다. 전체영역에 대한 수평방향 에지 히스토그램을 분석하고, 전체 영역을 몇 개의 부분영역으로 분할하고 각 부분영역에 대한 에지 히스토그램을 수행하여 영역별 특징을 추출한다. 그리고 각각의 수평방향 에지 히스토그램에서 20종류의 에지 성분의 발생 패턴을 추출한다. 본 연구에서 제안한 에지 히스토그램 분석기법은 일반적으로 사용되는 5종류의 에지 성분을 사용한 방법보다 다양한 형태의 에지를 분석을 가능하게 함으로서 내용 기반 이미지 검색을 수행하는데 있어서 다양한 에지 특징을 추출함으로서 내용 기반 이미지 검색을 효과적으로 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.85-88
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• 2016

대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.379-380
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• 2009

히스토그램 스트레칭이나 히스토그램 균등화 등 기존 대비 향상 기법들과 히스토그램 균등화 기반의 수많은 방법들은 저대비에 소수의 화소들이 넓게 퍼져 있는 영상에 대해서 만족할만한 결과를 내지 못한다. 따라서 본 논문은 군집화 방법을 이용한 새로운 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 히스토그램의 군집수는 원영상의 히스토그램을 분석하여 얻을 수 있다. 히스토그램 성분들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화한다. 그리고 히스토그램 군집 범위와 군집의 화소수 비율을 비교하여 히스토그램 스트레칭과 히스토그램 균등화를 선택적으로 적용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 대비 향상 기법들보다 더 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.532-534
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• 2003

본 논문에서는 인쇄체 우편주소 영상에서 smearing과 히스토그램 분석을 이용한 고속의 문자열 기울기 보정 및 분할 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 영상을 가분할 하고, 각각의 가분할 영상에 대한 수평 히스토그램을 분석하여 기울기 측정 및 보정을 수행하였다. 문자열 분할 단계에서는, 기울기가 보정된 영상에 smearing을 수행하고, 영상에 존재하는 잡영 및 각종 바코드를 제거하고, 수평 히스토그램 분석을 통해 최종 문자열 분할 결과를 도출하였다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 2,000 장의 테스트 영상 중 1,989장의 영상에서 정확한 문자분할 결과를 얻을 수 있었으며, 제안한 방법이 유효함을 보였다.

• The Mathematical Education
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• v.62 no.2
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• pp.237-255
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• 2023

The objective of this study is to explore the meaning generated through discourse in three different types of 1st-grade middle school textbooks in Korea and CMP textbook in the United States, specifically focusing on histograms. Through a discursive perspective, the study aims to analyze the characteristics of questioning within the stages of statistical problem-solving found in histogram tasks. The findings highlight several significant points. Firstly, variations exist in the definitions of histograms between Korean and US CMP textbooks. Secondly, diverse discursive structures contribute to the interpretation and understanding of histograms in textbooks. Thirdly, limitations are observed in the stages of statistical problem-solving reflected in histogram tasks. Lastly, distinctions are identified in the types of questioning employed in histogram tasks between Korean and US CMP textbooks. Building on these insights, the study suggests concrete ideas for enhancing the process of defining histograms and refining the questioning in histogram tasks.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.96-99
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• 2015

본 논문에서는 중복되지 않는 서로 다른 카메라의 영상을 활용한 동일 객체 판단 및 추적 기술에 대하여 소개한다. 영상분석에서 색상 정보는 가장 기본이 되는 중요한 정보라 할 수 있다. 특히 색상 정보를 이용하는 히스토그램은 일반적으로 추적, 인식 등에 많이 사용되고 있으나 이동 객체나 조도 변화 등에 따라 성능에 차이를 보인다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 동일 객체 판단을 위해 대표적으로 사용되는 히스토그램 정합의 두 알고리즘(HSV 공간에서의 Histogram matching 방법과 RGB 공간에서의MCSHR 알고리즘) 결합을 통해 분할 히스토그램은 객체를 3조각으로 나누어 전체와 각각의 히스토그램을 구하며 MCSHR을 RGB공간이 아니 Hue 공간 히스토그램으로 변경하여 유사도를 도출 하였으며 조도 변화에 강인한 모델을 만들기 위해 Controlled equalization기법을 사용하여 원 영상의 히스토그램의 확률과 평활화한 히스토그램의 확률 융합을 시도 하였다. 해당 실험의 비교 결과 기존 HSV공간에서 Histogram matching을 통한 유사도 비교보다 12.9% 향상된 정합율의 결과를 보였다. 또한 영상 정보와 스마트 기기를 통한 인식 방법의 융합을 통해 영상 내에서 동일 객체 판단에 대한 추가 정보 제공에 대해 방법론 적인 부분을 제안 하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.10 no.4
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• pp.239-244
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• 2009

Image contrast enhancement has an important role in image processing applications. Conventional contrast enhancement techniques, histogram stretching and histogram equalization, and many methods based on histogram equalization often fail to produce satisfactory results for broad variety of low-contrast images. So, this paper proposes a new image contrast enhancement method based on the clustering method. The number of cluster of histogram is found by analysing the histogram of original image. The histogram components is classified using K-means algorithm. And then these histogram components are performed histogram stretching and histogram equalization selectively by comparing cluster range with pixel rate of cluster. From the expremental results, the proposed method was more effective than conventional contrast enhancement techniques.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.510-513
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• 2002

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.6
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• pp.808-816
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• 2017

360 VR video systems has become important to provide immersive effect for viewers. The system consists of stitching, projection, compression, inverse projection, viewport extraction. In this paper, an efficient luminance compensation technique for 360 VR video sequences, where feature extraction and histogram equalization algorithms are utilized. The proposed luminance compensation algorithm enhance the performance of stitching in 360 VR system. The simulation results showed that the proposed technique is useful to increase the quality of the displayed image.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.425-426
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• 2022

Many CCTVs are installed around the area for the purpose of preventing crime. In this case, it is necessary to sound an alarm when a specific situation occurs because many people cannot be watching CCTV. It is necessary to analyze the video data to determine what kind of behavior it is. In this study, we propose a scene change detection technique through histogram operation, paying attention to the change of the histogram due to a sudden movement.