• 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 IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2387-2390
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• 2003

움직이는 물체의 자동 분할은 컴퓨터 비젼의 여러 응용분야에서 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 감시 시스템에서 에지와 적응적 임계값을 이용한 효과적인 자동 움직임 분할 방법을 제안하였다. 먼저 연속 영상에서 현재 영상과 배경 영상과의 차를 얻어서 그 히스토그램을 만든다. 이 때 앞에서 얻은 히스토그램은 영상 잡음의 평균이 0 인 가우시안 분포를 가진다고 가정한다. 그리고, 이 히스토그램을 이용하여 영상잡음의 분산을 찾는다 이 분산 값을 이용하여 적응적 임계값과 움직임 영역창을 결정한다. 적응적 임계값에 의한 결과 영상에서 움직이는 물체를 분할하기 위해 본 논문에서는 움직임 영역창을 이용하는 방법을 제안하였다. 이 움직임 영역창에 의해 더욱 효과적인 움직임 분할이 이루어진다. 또, 잡음의 제거를 위해 수학적 모폴로지(mathematical morphology)와 화소의 연결성이 이용된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.11
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• pp.1305-1318
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• 2012

Image segmentation is one of the difficult research problems in machine vision and pattern recognition field. A commonly used segmentation method is the Otsu method. It is simpler and easier to implement but it fails if the histogram is unimodal or similar to unimodal. And if some target area is smaller than background object, then its histogram has the distribution close to unimodal. In this paper, we proposed an improved image segmentation method based on 1D Otsu method for a small target detection. To overcome drawbacks by unimodal histogram effect, we depressed the background histogram using a logarithm function. And to improve a signal to noise ratio, we used a local average value by the neighbor window for thresholding using 1D Otsu method. The experimental results show that our proposed algorithm performs better segmentation result than a traditional 1D Otsu method, and needs much less computational time than that of the 2D Otsu method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.4
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• pp.263-270
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• 2009

Histogram Equalization (HE) is a very popular technique for enhancing the contrast of an image. HE stretches the dynamic range of an image using the cumulative distribution function of a given input image, therefore improving its contrast. However, HE has a well-known problem : when HE is applied for the contrast enhancement, there is a significant change in brightness. To resolve this problem, we propose An Adaptive Contrast Enhancement Algorithm using Subhistogram Area-Ratioed Histogram Redistribution, a new method that helps reduce excessive contrast enhancement. This proposed algorithm redistributes the dynamic range of an input image using its mean luminance value and the ratio of sub-histogram area. Experimental results show that by this redistribution, the significant change in brightness is reduced effectively and the output image is able to preserve the naturalness of an original image even if it has a poor histogram distribution.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.189-192
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• 2005

비디오 분할의 목적은 같은 내용들을 가지는 프레임들의 순서를 표현하는 각 샷의 비디오 순서 분할을 위한 것이다. 그리고 색인에 대한 각 샷으로부터 키 프레임을 선택한다. 존재하는 비디오 분할 방법들은 2가지 그룹들로 분류될 수 있다. 먼저 경계값이 할당되어야만 하는 샷 전환 검출(SCD) 접근과 클러스터 수의 사전 지식이 요구되는 클러스터 접근이다. 본 논문에서는 컬러-$x^2$명도 히스토그램 기반 FCM(fuzzy c-means) 클러스터링 알고리즘을 사용하는 비디오 분할 방법을 제안하였다. 이 알고리즘은 앞에서 기술한 2가지 접근의 혼합이다. 그리고 이것은 두 가지 접근들의 결점을 극복하도록 설계 되었다. 실험 결과들은 컬러-$x^2$명도 히스토그램 기반 FCM 클러스링 알고리즘이 강건하고 비디오 시퀀스들의 다양한 형태들에 응용할 수 있다고 제안한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.4
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• pp.453-467
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• 2014

A typical histogram equalization contrast enhancement effect for improving the image quality is excellent. However, because it appears that excessive changes of the brightness values, The average brightness of the image is changing in units of frames of applications such as a TV video is unsuitable. In order to solve these drawbacks, a modified method of histogram equalization on various studies have been made. But the result images of existing methods sometimes shown visual degradations such as over-enhancement and false contouring. In this paper, we propose improved contrast enhancement method through bi-histogram equalization using target mean brightness based on differential compression method. The proposed method is based on the average brightness value by dividing the histogram, the histogram for each zone, according to the frequency differential of compression. And equalize the modified histogram based on target mean brightness. This allows to suppress deterioration of picture quality, and changes in the average brightness of each frame of video, while maintaining and improving the contrast. Experimental results show that the proposed method compared to the conventional method, the average brightness of each frame from a movie well maintained, and no degradation of the image quality showed a good effect to improve the contrast.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.4
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• pp.38-45
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• 2001

In this paper, we propose an algorithm for moving object tracking from moving camera using histogram back program intersection(HI) and XY-projection The proposed method segments objects using histogram back projection, matches tracing objects using histogram intersection and extracts them using XY- projection. Through the simulation this paper shows that the proposed method segments. matches and tracks objects without significant error image sequences obtained by moving camera.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.419-421
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• 1999

본 논문은 자궁경부암 검사를 위한 전처리 과정인 자궁경부암 세포 영상분할 문제 연구의 결과이다. 자궁경부암 세포 영상은 배경과 세포질 및 세포핵의 구별이 어렵다. 게다가 자궁경부암 검사 시스템은 짧은 시간동안 많은 영상을 처리해야 하기 때문에, 영상의 분석 속도가 빠르고 강력한 영상 분할 기법이 필요하다. 이를 위하여 우리는 thresholding 기법을 연구하였다. 먼저 세포 영상의 각 화소의 명암의 분포를 조사하여 히스토그램을 구하였다. 히스토그램은 0~255 사이에 존재하게 되는데, 0~255의 전 영역에 존재하기 보다는 그 중 일부분에만 존재한다. 우리는 히스토그램이 존재하는 영역을 백분율로 나누고 세포핵 및 세포질이 존재하는 영역의 분포를 구하여 global threshold를 찾았고, 이를 기준으로 각 점을 thresholding 할 때에 주위의 평균값을 보정값으로 두어 local thresholding을 수행하였다. 결과 영상은 핵의 영역을 탐색하기 위한 seed로 사용하기에 적합하다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.154-159
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• 2002

영역 분할과 영역 레이블링은 내용에 기반한 영상 검색이나 영상 이해를 위해 선행되어야 하는 중요한 작업중의 하나이다. 본 논문에서는 칼라-공간 히스토그램의 통계정보를 통해 자연 영상내의 영역을 효율적으로 분할하고 또한 이러한 데이터를 생성규칙으로 만들어 레이블링 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연영상처럼 많지 않은 영역으로 이루어진 경우 매우 효율적임을 보였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.260-263
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• 2003

본 연구에서는 접합 문자를 분할하는 알고리듬을 소개한다. 문자 인식기는 문자를 인식하기 위해 문자 분할을 전 처리 단계에 필요로 하는데, 문자 분할은 높은 수행력을 위해 문자 인식 결과를 필요로 한다. 이 딜레마를 해결하기 위해서는 문자 분할과 문자 인식, 이 두 문제를 동시에 해결하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문자 분할 전에 접합 문자 내에 있는 소속 문자를 인식하고 문자를 분할하는 새로운 문자 분할 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시한 문자 분할 알고리즘은 접합 문자 내에 있는 소속 문자를 문자 분할 전에 인식하기 위해 측면 윤곽을 정의하고, 그 히스토그램을 구해 프로토타입에 있는 단일 문자의 측면 윤곽 히스토그램과 비교 계산하여 가장 적은 거리차를 가지는 단일 문자를 분할 문자의 일차 후보로 내정하여, 분할 비용을 가지고 접합문자를 분할한다.