• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.77-79
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• 2010

본 논문은 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 효과적으로 보상하기 위한 히스토그램 매칭 기법의 성능을 향상시키는 영상의 에지 방향성을 고려한 전처리 기법을 제안하였다. 다시점 비디오는 카메라 간 서로 다른 위치와 방위로 인해 인접한 시점 영상 간에 존재하는 동일 물체에 색상 차이가 발생할 수 있다. 히스토그램 매칭 기법은 모든 시점 영상의 히스토그램을 정해진 참조시점 영상의 히스토그램에 매칭시켜 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 보상하는 방법이다. 본 논문에서는 히스토그램 매칭을 수행하기 전에 ELA(Edge-based Line Averaging) 선형 보간 기법과 Cosited 대표 값 추출 필터를 결합한 전처리 필터를 선행하여 조명 보상 효과와 다시점 부호화 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 일반적인 다시점 비디오 부호화에 비해 약 2 dB의 평균 PSNR 향상과 34%의 비트율 절감 효과를 가짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.162-165
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• 2004

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉 히스토그램을 보일 때는 최적의 임계치를 한기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 자기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제시한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.73-76
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• 2002

비디오 시청을 원하는 사용자들은 비디오의 전반적인 개요를 짧은 시간에 시청하여 보고싶은 비디오를 쉽게 선택하기를 바란다. 본 논문에서는 전환 검출 방법과 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 χ2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 히스토그램의 차이값을 측정과 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.583-587
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• 2002

비디오를 시청하기 위하여 원하는 비디오를 선택하고자 할 때 사용자들은 비디오의 전반적인 내용을 알 수 있는 방법이 많지 않다. 따라서 비디오 시청을 원하는 사용자들에게 비디오의 전반적인 개요를 보여주어 선택 할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 전환 검출 방법과 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\times$2 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 히스토그램의 차이값을 측정과 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.197-200
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• 2006

A scene changing detection using histogram and header information of H.264 video stream is presented in this paper. The method using histogram is normal to be detect the changing scene. But this technique results in a lot of processing time because video data is compressed and decompressed to video stream and calculated the difference of histogram between scenes on the each frame. The method using H.264 header information is available to detect the scene change at real time without the process of calculation. Histogram and header information is more rapid for scene change detection with being the same performance in precision and recall.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.145-147
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• 2014

대부분 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위해 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명암 차이가 큰 경우는 분할을 위해 양봉 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것으로도 양호한 임계치를 찾을 수 있지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 이 문제점을 개선하기 위해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화 하는 퍼지 이진화 방법이 제안되었다. 퍼지 이진화 방법은 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 기존의 퍼지 이진화 방법은 a-cut값을 경험적으로 설정하기 때문에 다양한 영상을 이진화하는 과정에서 정보 손실이 많이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 퍼지 이진화 방법의 a-cut값을 동적으로 설정하여 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 영상에 적용한 결과, 배경과 물체의 명암도 차이가 크게 나지 않는 영상의 경우에는 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 상태로 이진화되는 것을 확인하였다.

• 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 Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.84-87
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• 2017

주변 픽셀간의 명도 차이가 작을수록 같은 경계를 구성하고 있을 가능성이 크다. 따라서 주변 픽셀간의 명도를 고려하여 경계 추출기를 활용한다면 보다 정확한 경계선 추출이 가능하다. 하지만 한가지의 히스토그램 평활화와 k-means 군집화를 사용하는 기존 알고리듬은 평활화에 의한 이미지 왜곡이나, 명도 차이가 큰 픽셀이 같은 그룹에 속하는 경우 혹은 명도 차이가 작은 픽셀이 각각 다른 그룹에 속하는 경우와 같이 그룹화의 오류가 있기 때문에 원본 이미지에 없던 불필요한 경계선이 발견되었다. 본 논문은 하나의 이미지에 대해서 여러 가지 히스토그램 평활화 방법으로 각각 다른 명도 분포를 얻어내어 적응적으로 경계선을 판단하는 알고리듬을 제안한다. 이는 기존 알고리듬에서 나타나는 불필요한 경계선을 제거하였으며 기본 경계 추출기의 효과를 향상시켰다.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.173-177
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• 2007

3D 디스플레이 기술이 발전함에 따라 스테레오 영상의 전송시 요구되는 비트레이트의 감소가 절실히 필요하다. 하지만, 스테레오 영상은 서로 다른 카메라에 의해 취득되기 때문에 잠재적으로 서로 차이가 있고, 이것은 디스패리티 추정시 큰 오차를 유발할 수 있으며 전송될 비트레이트에 영향을 줄 수 있다. 따라서 스테레오 영상들 사이의 밸런싱이 필요하다. 스테레오 영상의 밸런싱을 위해, 본 논문에서는 히스토그램 Specification 방법과 타깃 영상의 국부정보, 스테레오 영상간의 오차 분포를 이용한다. 히스토그램 Specification 방법은 그레이레벨의 맵핑관계를 정의한다. 따라서 이를 통해 맵핑될 레벨의 맵핑 구간을 구할 수 있다. 그 구간에서, 맵핑될 기준영상의 히스토그램 분포와 스테레오 오차값의 분포는 서로 모양이 유사할 것이다. 그러나, 폐색된 영역이나 노이즈에 의해 그 모양이 변하므로 우리는 맵핑될 픽셀들을 오차영상에서 그 픽셀들의 근방에서 구한 평균들과 오른쪽 영상(타깃 영상)에서 맵핑될 픽셀의 근방에서 구한 평균이 최소 값을 갖는 위치 값으로 맵핑한다. 제안된 방법은 실험에서 기존 방법보다 향상된 결과를 나타내는 것을 보여 준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.191-194
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• 2009

본 논문에서는 효율적인 다시점 비디오 부호화를 위해 히스토그램(histogram)을 이용한 다시점 비디오의 휘도(luminance)와 색차(chrominance)성분 보상 기법을 제안한다. 다시점 비디오는 카메라의 기하학적인 위치 차이와 여러 대의 카메라가 동일한 특성을 가지도록 완벽히 조정되지 못함으로 인해 동일한 시간대에 촬영된 인접한 시점 영상 간에 휘도와 색상의 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 시점간 움직임 예측 시에 오정합의 원인이 되어 부호화 효율을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 효율적인 다시점 비디오 부호화를 위해 시점간의 히스토그램을 비교하여 정합하는 휘도 및 색차 보상 기법을 수행한다. 일정한 시간 대역(time interval)에서 다시점 비디오의 평균 누적 히스토그램을 이용하여 참조 영상을 생성하고 각 시점별로 정합 함수를 통해 다시점 영상 간의 휘도와 색상의 불일치성을 보상한다. 제안하는 조명 보상 기법을 통하여 다시점 비디오 부호화 효율을 높일 수 있었다.