• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.125-128
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• 2015

본 논문에서는 지역 최빈값과 가중치를 이용하여 새로운 히스토그램 평활화 방법을 제안한다. 여러 개의 평균명도값을 사용하여 히스토그램을 분할하는 기존 방식과는 달리 지역 최빈값과 전체 평균명도값을 사용하여 히스토그램을 분할한다. 지역 최빈값 산출 과정에서 지역의 범위를 조정할 수 있어 융통성 있는 히스토그램 분할 처리가 가능하다. 또한 히스토그램 분할 영역을 가중치에 기반해 새로운 영역의 히스토그램으로 분할한다. 해당 방법을 통해 발생빈도가 높은 명도의 과도한 변화 없이 화질개선 면에서 기존 히스토그램 평활화보다 좋은 효과를 얻을 수 있다. 다양한 크기와 히스토그램 분포를 가지는 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존 히스토그램 평활화보다 광범위하게 사용될 수 있음을 확인하였고 특히 한쪽으로 치우쳐진 영상에 있어 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권11호
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• pp.856-860
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• 2009

본 논문은 Wang-Ward의 WTHE(Weighted and Thresholded Histogram Equalization) 방법에 히스토그램 분할 개념을 적용한 새로운 영상 화질 개선 방법(DWTHE: Decomposable WTHE)을 제안한다. DWTHE는 먼저 영상의 평균 자기 값 또는 명도 균등 분할점을 기준으로 입력 히스토그램의 영역을 분할하고, 분할된 각 영역의 확률밀도 값을 가중치로 사용하여 새로운 히스토그램을 만든 후, 히스토그램 평활화 과정을 수행하게 된다. 하나의 가중치를 사용하는 WTHE 방법과 다르게, 제안 방법은 히스토그램 분할로 인한 복수외 가중치 값을 사용하게 되며, 실험 결과 제안 방법은 기존 방법에 비해 우수한 화질 개선 효과를 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1442-1445
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• 2015

본 논문은 SAR 영상에서 객체를 추출하는 새로운 방법으로 특징점 기반 분할 히스토그램 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 히스토그램에서 객체로 추정될 수 있는 영역을 세밀하게 추출하기 위해 영상에서 특징점을 추출한 후, 특징점의 밝기를 기준으로 히스토그램을 분할한다. 분할 히스토그램이 배경과 객체 성분을 모두 포함하고 있을 경우 해당 영역의 혼합 확률밀도함수가 교차되는 임계점을 계산한다. 계산된 임계점을 기준으로 현재 영역이 전체 영상에서 차지하는 비율을 비교하여 배경과 객체 여부를 판단한다. 제안하는 방법은 무인 감시 정찰 시스템 등 다양한 응용 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.173-185
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• 2009

본 논문에서는 두 가지 영상 콘트라스트 향상 기법인 RSWHE (Recursively Separated and Weighted Histogram Equalization)와 RSWHS (Recursively Separated and Weighted Histogram Specification)를 새롭게 제안한다. RSWHE는 히스토그램 평활화 방법에 히스토그램 분할과 가중치 개념을 적용하였고, RSWHS는 히스토그램 명세화 방법에 히스토그램 분할과 가중치 개념을 적용하였다. 제안 방법은 1) 입력 영상의 평균 명도 값을 기준으로 히스토그램을 분할하고, 2) 분할된 각 서브히스토그램(sub-histogram)이 차지하는 확률밀도 값을 계산하며, 3) 계산된 확률밀도 값을 가중치로 사용하여 각 서브히스토그램을 변형한 후, 4) 변형된 각 서브히스토그램을 독립적으로 평활화 하거나 (RSWHE 방법인 경우) 또는 명세화 하게 (RSWHS 방법인 경우) 된다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 두 방법이 기존의 다른 방법들에 비하여 콘트라스트 향상과 평균 명도 보존 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.283-286
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• 2007

임계값을 이용한 영상 분할은 대표적인 영상 분할 기법으로 Otsu의 임계값 결정법, Fuzzy 엔트로피를 이용한 H&W의 기법 및 Clustering을 이용한 Kwon의 기법 등 많은 방법이 있다. 대부분의 임계값 결정 기법은 영상에서 얻어진 빈도수 히스토그램의 분석을 통해서 임계값을 결정한다. 특히 Otsu의 임계값 결정 기법은 빈도수 히스토그램의 분산을 최대화하는 방법으로 임계값을 결정하는 빈도수 히스토그램에 기반한 대표적 기법이다. 하지만 영상 기술이 발전함에 따라서 하나의 임계값으로부터 영상을 이진화 하는 기법은 효용성이 떨어지고 있다. 따라서 다중의 임계값을 결정하는 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 그레이 레벨간의 관계성을 파악하고 이러한 관계성으로부터 다중의 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성은 모의실험에서 다중 임계값을 사용한 분할영상을 통해서 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.150-153
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• 2014

영상 표시 장치에서 대조 이미지의 왜곡 현상을 보완하기 위해 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)와 플래토 평활화(Plateau Equalization)가 사용된다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 이용하여 명암대비를 증가 시킬 경우 과도한 이미지의 밝기 변화에 따른 과포화 현상이 발생하며 실시간 시스템에서는 물체 추적에 왜곡 현상이 발생한다. 특히, 적외선 영상(infrared image)과 같이 명암비가 한쪽으로 치우쳐 있는 영상들을 명암비를 개선하기 위해서는 플래토 평활화(Plateau Equalization)와 같은 영상 개선 방법이 필수적이다. 플래토 평활화에서는 임계값을 사용하는 방법이 제시되고 있지만 실험에 의한 최적 임계값을 찾아내는 방식이며, 이 방법은 입력되는 새로운 영상마다 임계값을 실험에 의해 매번 반복해서 도출해야 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 과포화 되는 이미지 영역의 문제를 해결하기 위해 제시하는 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)의 동적 분할하는 알고리즘에 근거하되, 입력 영상에따라 적응적으로 임계값을 설정하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 실시간 영상에서 기존의 동적분할 히스토그램에 비해 자연스럽게 명암비를 개선하여 과포화 되거나 중요한 정보를 누락하여 왜곡 되지 않게 자연스러운 화면을 재생하는 방법을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.46-54
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• 2003

본 논문에서는 T1 강조 영상, T2 강조 영상 그리고 PD 영상의 히스토그램 특징을 상호 보완적으로 이용한 영상 분할 방법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 3단계로 이루어지는데, 첫 번째 단계에서는 T1과 T2, PD 영상으로부터 각각의 대뇌 영상을 추출하고, 두 번째 단계에서는 대뇌 영상의 히스토그램에서 봉우리 범위를 추출하고, 마지막 단계에서는 클러스터링을 이용하여 대뇌 영상을 분할한다. 본 논문에서는 봉우리 범위에 따른 분할결과와 수행 시간을 비교하고 기존의 분할 방법에 의한 실험 결과와 수행시간을 비교하여 보이는데 제안한 방법의 분할결과가 기존의 방법에 의한 결과보다 더 나은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.431-436
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• 2014

세포 분할 작업은 세포 이미지의 배경으로부터 세포 영역을 추출하는 작업으로 배양과정에 있는 살아있는 세포를 이미지화하여 분석하는 바이오 이미징 분야에서 기초적인 작업들 중 하나이다. 선명한 이미지의 경우 바이모덜 히스토그램 분포를 가지므로 Otsu와 같은 전역임계값 알고리즘을 이용하여 쉽게 세포분할 작업을 수행할 수 있지만 희미한 이미지의 경우는 정확한 세포 분할을 하기가 어렵다. 본 논문에서는 입력된 세포이미지의 히스토그램을 분석하여 히스토그램 분포에 따라 분류한 후 바이모덜 분포를 가지는 이미지의 경우 전역임계값 알고리즘을 적용하고 유니모덜 분포를 가지는 이미지의 경우 영역을 분할하여 부분 영역별로 다른 임계값을 적용하는 새포 분할 시스템을 개발하였다. 실험결과 제안한 시스템은 바이모덜 분포를 가지는 세포이미지 뿐만 아니라 유니모덜 분포를 가지는 세포 이미지에 대해서도 정확한 세포 분할 작업을 수행하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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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.