• Title/Summary/Keyword: 히스토그램 분할

Search Result 274, Processing Time 0.026 seconds

Reconstruction of Damaging Binary Images using Histogram based Otsu and Fuzzy Binaarization and Hopfield Network (히스토그램 기반 오츠 이진화 및 퍼지 이진화 방법과 홉필드 네트워크를 이용한 손상된 이진 영상 복원)

  • Kamg, Kyeung-min;Jung, Young-Hun;Seo, Ji-Yeon;Kim, Kwang Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
    • /
    • 2016.10a
    • /
    • pp.626-628
    • /
    • 2016
  • 본 논문에서는 이진 영상에서 일부 정보가 손실된 경우에 히스토그램을 분석하여 구간을 분할한 후, 오츠 이진화와 퍼지 이진화 기법을 적용하여 원 영상을 이진화 한 후에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 그레이 영상에서 히스토그램을 분석하여 픽셀 값의 변화의 폭이 큰 부분들을 분석하여 구간들을 분할하고 변화의 폭이 큰 부분의 지점에 속하는 영역은 오츠 이진화 기법을 적용하여 이진화하고 그 외의 구간들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한다. 그리고 이진화 된 영상을 홉필드 네트워크를 적용하여 학습한다. 실험 영상에 정보 손실이 발생한 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용한 결과, 대부분의 정보 손실이 있는 영상에서 모두 복원되는 것을 확인하였다.

  • PDF

A study on Scene-Change Detection Using Histogram Characteristic and Region-based Edge Characteristic (히스토그램 특징과 영역기반의 에지 특징에 의한 장면 전환 검출에 관한 연구)

  • 이득재;최기호
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
    • /
    • 2002.11b
    • /
    • pp.110-113
    • /
    • 2002
  • 통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.

  • PDF

Scene Change Detection Using Local $X^2$ (지역적 $X^2$를 이용한 장면전환검출 기법)

  • Shin, Seong-Yoon;Baik, Seong-Eun;Pyo, Seong-Bae;Rhee, Yang-Won
    • KSCI Review
    • /
    • v.15 no.1
    • /
    • pp.203-207
    • /
    • 2007
  • 본 논문에서는 비디오의 분할을 위하여 먼저 기존에 제안되었던 차이 값 추출방법들의 단점들을 극복하고 장점을 최대한 활용할 수 있으며 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 예측할 수 있는 강건하고 복합적인 차이 값 추출방법에 대해서 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^2$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^2$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^2$-테스트를 변형하였고, 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^2$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^2$-테스트와 제안된 지역적 $X^2$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.

  • PDF

An Extended Color Histogram Intersection for Matching Adaptively Quantized Color Distribution (상이한 칼라로 구성된 영상의 정합을 위한 확장 칼라 히스토그램 인터섹션 방법)

  • 박소연;김성영;김민환
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
    • /
    • 2003.05b
    • /
    • pp.415-418
    • /
    • 2003
  • 칼라 히스토그램 인터섹션 방법은 칼라 분포간의 유사도를 측정하는데 널리 사용된다 하지만 이 방법은 칼라 공간을 고정된 칼라수로 양자화시킨 경우에만 유효하므로 칼라 공간에 대한 분할 문제와 양자화 레벨의 결정 문제를 내포하고 있다. 이에, 본 논문에서는 고정 양자화된 칼라 분포뿐만 아니라 적응적 양자화되어 상이한 칼라분포를 갖는 영상간의 정합에 적용 가능한 확장 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 제안한다. 제안된 방법은 생산자가 생산된 상품을 소비자에게 공급하는 동안 생산효율을 계산하여 경제적 이익을 최대화 시키기 위한 생산자-소비자 모델로 간주되어질 수 있다 실험을 통해 우리는 제안된 방법이 두 칼라 분포간의 유사도를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다

  • PDF

Convergence research of low-light image enhancement method and vehicle recorder (영역 분할과 로컬 히스토그램을 이용한 저조도 환경의 영상 향상 방법과 차량 블랙박스 융합)

  • Hwang, Woo-Sung;Choi, Myung-Ryul
    • Journal of the Korea Convergence Society
    • /
    • v.7 no.6
    • /
    • pp.1-6
    • /
    • 2016
  • In this paper, we propose an image enhancement method for vehicle recorder by dividing the images into sub-images and finding local histograms of the sub-images. The proposed method includes the following steps. Firstly, the input image is divided into ($N{\times}M$) pieces. And the sub-images are used to make groups using the adjacent piece-images (eg. piece-imagei,j, piece-imagei,j+1, piece-imagei+1,j and piece-imagei+1,j+1). Secondly, the contrast enhancement processes are executed using the local histogram of the sub-images. Finally, overall image is reconstructed by using a transfer function that reflects the characteristics of the sub-image. The proposed method might achieve more enhanced images for vehicle recorder by suppressing excessive image contrast.

Efficient Lane Detection Using Histogram Based Segmentation (히스토그램을 이용한 효율적인 차선검출)

  • 남기환;배철수
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
    • /
    • v.7 no.5
    • /
    • pp.1062-1067
    • /
    • 2003
  • A vision system for Intelligent vehicles here. The system exploits the characteristics of the gray level histogram of the road to detect lane markers. Each lane maker is then analyzed using a decision tree, and finally the relations between lane markers are analyzed to create structures defining the lane boundaries. The resulting system also generates images that can be used ae preprocessing stages in lane detection, lane tracking or obstacle detection algorithm. The system runs in realtime ay rates of about 30Hz.

Shot Detection robust to object movement and brightness changes (객체이동 및 밝기변화를 고려한 샷 전환 탐지 알고리즘)

  • Lee, Joon-Goo;Han, Ki-Sun;You, Byoung-Moon;Hwang, Doo-Sung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2012.11a
    • /
    • pp.531-534
    • /
    • 2012
  • 기존의 히스토그램을 이용한 샷 전환 탐지 방법은 연속적인 두 프레임의 전체 또는 대응되는 동일한 크기의 소 영역의 히스토그램을 사용하며, 객체의 이동이나, 프레임의 밝기 변화에 취약한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점들을 해결하기 위하여 연속적인 두 프레임(현재와 참조 프레임)을 소영역으로 분할한 후, 현재 프레임의 소 영역과 두 프레임사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려한 참조 프레임에서의 소 영역의 비교, 그리고 참조 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램에 밝기 변화를 보상한 후, 현재 프레임의 소 영역에서 얻은 화소 밝기 히스토그램과 비교하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영화와 뉴스 같은 비디오 데이터에 좋은 결과를 보였다.

Character Segmentation Using Side Profile Pattern (측면 윤곽 패턴을 이용한 접합 문자 분할법)

  • 정민철
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
    • /
    • v.4 no.3
    • /
    • pp.248-251
    • /
    • 2003
  • In this paper, a new segmentation method of machine printed character string with arbitrary length is proposed. Character recognition requires character segmentation as a previous step. However character segmentation itself requires a character recognition capability for less error segmentation. It is necessary to attack both these problem simultaneously. It is proposed that a new recognition-based segmentation method, which recognizes a character in touching characters with help of defined side-profiles. The match of ‘side-profiles of touching characters' with ‘side-profiles of prototypes' gives single character candidates in touching characters. It segments touching characters according to cutting costs.

  • PDF

Adaptive Skin Segmentation based on Region Histogram of Color Quantization Map (칼라 양자화 맵의 영역 히스토그램에 기반한 조명 적응적 피부색 영역 분할)

  • Cho, Seong-Sik;Bae, Jung-Tae;Lee, Seong-Whan
    • Journal of KIISE:Software and Applications
    • /
    • v.36 no.1
    • /
    • pp.54-61
    • /
    • 2009
  • This paper proposes a skin segmentation method based on region histograms of the color quantization map. First, we make a quantization map of the image using the JSEG algorithm and detect the skin pixel. For the skin region detection, the similar neighboring regions are set by its similarity of the size and location between the previous frame and the present frame from the each region of the color quantization map. Then we compare the similarity of histogram between the color distributions of each quantized region and the skin color model using the histogram distance. We select the skin region by the threshold value calculated automatically. The skin model is updated by the skin color information from the selected result. The proposed algorithm was compared with previous algorithms on the ECHO database and the continuous images captured under time varying illumination for adaptation test. Our approach shows better performance than previous approaches on skin color segmentation and adaptation to varying illumination.

Eyebrow Detection Algorithm Using the Histogram Analysis (히스토그램 분석을 이용한 눈썹 검출 알고리즘)

  • 이강호
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
    • /
    • v.7 no.4
    • /
    • pp.46-51
    • /
    • 2002
  • In this paper, I proposed a eyebrow detection algorithm in human face, that is important element in facial recognition. The proposed algorithm consists of four processes: face region detection using color region segmentation. eye detection by template matching, eyebrow candidate region detection in detected eye region, and eyebrow detection by thresholding using the modified histogram that gets luminance value in the candidate region. The test results show that the proposed algorithm can detect eyebrow region very effectively in facial image.

  • PDF