• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권3호
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• pp.1121-1139
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• 2015

In texture-plus-depth format, depth map compression is an important task. Different from normal texture images, depth maps have less texture information, while contain many homogeneous regions separated by sharp edges. This feature will be employed to form an efficient depth map coding scheme in this paper. Firstly, the histogram of the depth map will be analyzed to find an appropriate threshold that segments the depth map into the foreground and background regions, allowing the edge between these two kinds of regions to be obtained. Secondly, the two regions will be encoded through rate distortion optimization with a shape adaptive wavelet transform, while the edges are lossless encoded with JBIG2. Finally, a depth-updating algorithm based on the threshold and the depth range is applied to enhance the quality of the decoded depth maps. Experimental results demonstrate the effective performance on both the depth map quality and the synthesized view quality.

• 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.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권2호
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• pp.79-84
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• 2021

Detecting brain tumors of different sizes is a challenging task. This study aimed to identify brain tumors using detection algorithms. Most studies in this area use segmentation; however, we utilized detection owing to its advantages. Data were obtained from 64 patients and 11,200 MR images. The deep learning model used was RetinaNet, which is based on ResNet152. The model learned three different types of pre-processing images: normal, general histogram equalization, and contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE). The three types of images were compared to determine the pre-processing technique that exhibits the best performance in the deep learning algorithms. During pre-processing, we converted the MR images from DICOM to JPG format. Additionally, we regulated the window level and width. The model compared the pre-processed images to determine which images showed adequate performance; CLAHE showed the best performance, with a sensitivity of 81.79%. The RetinaNet model for detecting brain tumors through deep learning algorithms demonstrated satisfactory performance in finding lesions. In future, we plan to develop a new model for improving the detection performance using well-processed data. This study lays the groundwork for future detection technologies that can help doctors find lesions more easily in clinical tasks.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.316-324
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• 2012

본 논문에서는 영상의 그래디언트의 히스토그램 (HOG)에 기반한 적응적 평활화 필터를 이용하여 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.51-57
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• 2010

이 논문에서는 데이터 은닉기법을 적용하여 BTC 영상을 압축하는 방법을 제안한다. BTC는 일반적인 디지털 영상을 2진 영상으로 압축하는 알고리즘이며 프린터와 같은 응용에서도 사용이 가능하다. BTC 알고리즘에서 이진영상과 함께 전송되는 부가정보의 크기가 이진영상의 크기와 같을 정도로 크므로 이 정보를 정보은닉 기법을 이용하여 줄임으로서 전체적인 전송량을 줄이고자 한다. 하지만 일반적인 BTC 영상에서 데이터 은닉을 위한 공간이 충분하지 않으므로 본 논문에서는 Adaptive AMBTC 알고리즘을 적용하여 생성된 이진영상에 가상 히스토그램을 구한 후 히스토그램 변형을 통하여 부가정보의 양을 줄이고자 한다. 논문에서 제공하는 알고리즘은 기존의 BTC 또는 Adaptive AMBTC 알고리즘에서 생성된 영상과 화질의 차이를 크게 보이지 않는 범위 내에서 파일 크기를 6-11%정도 줄일 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1978-1984
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• 2016

본 논문에서는 영상의 대비효과를 부각시키는 CLAHE(Contrast-Limit Adaptive Histogram Equalization)를 적용한 Adaboost 기반 방법을 통해 우천 상황에서 강인한 차량 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차량 검출의 효과적인 실시간 동작을 위해 2가지를 제안하였다. 먼저 영상의 RGB값을 통해 우천 상황 여부를 판단하여 검출 방법을 선택할 수 있도록 하여 연산량을 줄이는 것과 CLAHE를 이용한 영상 처리를 통해 영상 내에 차량의 후미등을 검출하여 관심영역을 지정해주는 방법을 제안했다. 또한 본 논문에서는 기존에 차량 검출 방법으로 제시되었던 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model), 옵티컬 플로우(Optical Flow)와 Adaboost(Adaptive boosting)의 우천 상황에서의 차량 검출율을 비교하여 최종적으로 Adaboost를 선택한 이유를 설명했다. 본 논문 실험 결과는 CLAHE 미적용 시 정확율과 재현율은 각각 0.83, 0.77 이었고, CLAHE 적용 시 0.85, 0.87로 적용했을 때 정확율과 재현율에서 약 2%, 13% 향상되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.781-784
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• 1998

An image segmentation approach based on the fuzzy worm searching and MIN-MAx clusterng algorithm is proposed in this paper. This algorithm deals with fuzzy worm value and min-max node at a gross scene level, which investigates the edge information including fuzzy worm action. But current segmentation methods based edge extraction methods generally need the mask information for the algebraic model, and take long run times at mask operation, wheras the proposed algorithm has single operation ccording to active searching of fuzzy worms. In addition, we also genetic min-max clustering using genetic algorithm to complete clustering and fuzyz searching on grey-histogram of image for the optimum solution, which can automatically determine the size of rnages and has both strong robust and speedy calculation. The simulation results showed that the proposed algorithm adaptively divided the quantized images in histogram region and performed single searching methods, significantly alleviating the increase of the computational load and the memory requirements.

• ETRI Journal
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• 제40권5호
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• pp.677-686
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• 2018

A novel data hiding technique based on modified histogram shifting that incorporates multi-bit secret data hiding is proposed. The proposed technique divides the image pixel values into embeddable and nonembeddable pixel values. Embeddable pixel values are those that are within a specified limit interval surrounding the peak value of an image. The limit interval is calculated from the number of secret bits to be embedded into each embeddable pixel value. The embedded secret bits can be perfectly extracted from the stego image at the receiver side without any overhead bits. From the simulation, it is found that the proposed technique produces a better quality stego image compared to other data hiding techniques, for the same embedding rate. Since the proposed technique only embeds the secret bits in a limited number of pixel values, the change in the visual quality of the stego image is negligible when compared to other data hiding techniques.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권4호
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• pp.49-54
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• 2014

This paper proposes a new color segmentation method of vehicle license plates in the RGB color space. Firstly, the proposed method shifts the histogram of an input image rightwards and then stretches the image of the histogram slide. Secondly, the method separates each of the three RGB color components and performs the adaptive threshold processing with the three components, respectively. Finally, it combines the three components under the condition of making up a segment color and removes noises with the morphological processing. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real vehicle images. The results show that the proposed algorithm is successful for most vehicle images. However, the method fails in some vehicles when the body and the license plate have the same color.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.18-19
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• 2024

High Dynamic Range 는 디지털 카메라에 내장된 영상 보정 장치인 Image Signal Processor 의 주요 기능 중 하나로서, 영상의 밝고 어두운 정도의 범위를 넓혀, 피사체가 더 또렷하게 보이도록 한다. 초당 수십 프레임을 촬영하는 경우, 실시간 보정처리를 위해 ISP 에 사용되는 기능 및 알고리즘은 신속성과 효율성이 요구된다. 본 연구는 ISP 에 적합한 HDR 알고리즘을 선정을 목표로 하여, Histogram Equalization 과 Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 을 소개한다. 이어 해당 알고리즘들을 컴퓨터 프로그래밍으로 구현, CMOS 이미지 센서를 통해 추출한 raw image 를 보정하여 각 알고리즘의 성능을 검토하였다.