• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1093-1096
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• 1999

In this paper, video image segmentation algorithm based on color histogram and change detector is proposed. Color histograms are calculated from both changed region which is detected in the previous and current frame and unchanged region. With each histogram, modes and valleys are detected. Then, color vectors are calculated by averaging pixels in modes. Markers are extracted by labeling color vectors that represent modes, the watershed algorithm is applied to determine uncertain region. In growing region, the root mean square(RMS) of the distance between average pixel in marker region and adjacent pixel is used as a measure. The proposed algorithm based on color histogram and change detector segments video image fastly and effectively. And simulation results show that the proposed method determines the exact boundary between background and foreground.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5197-5218
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• 2019

Large-scale retrieval algorithm is problem for visual analyses applications, along its research track. In this paper, we propose a high-efficiency region division-based image retrieve approaches, which fuse low-level local color histogram feature and texture feature. A novel image region division is proposed to roughly mimic the location distribution of image color and deal with the color histogram failing to describe spatial information. Furthermore, for optimizing our region division retrieval method, an image descriptor combining local color histogram and Gabor texture features with reduced feature dimensions are developed. Moreover, we propose an extended Canberra distance method for images similarity measure to increase the fault-tolerant ability of the whole large-scale image retrieval. Extensive experimental results on several benchmark image retrieval databases validate the superiority of the proposed approaches over many recently proposed color-histogram-based and texture-feature-based algorithms.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.547-555
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• 2014

This paper presents a method for hand segmentation using depth information, and adaptive threshold by means of histogram analysis and color clustering in HSV color model. We consider hand area as a nearer object to the camera than background on depth information. And the threshold of hand color is adaptively determined by clustering using the matching of color values on the input image with one of the regions of hue histogram. Experimental results demonstrate 95% accuracy rate. Thus, we confirmed that the proposed method is effective for hand segmentation in variations of hand color, scale, rotation, pose, different lightning conditions and any colored background.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권4호
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• pp.248-253
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• 2008

In this paper, a novel vehicle detection algorithm is proposed that utilizes the color histogram of the image. The color histogram is used to search the image for regions with shadow, block symmetry, and block non-homogeneity, thereby detecting the vehicle region. First, an integral histogram of the input image is computed to decrease the amount of required computation time for the block color histograms. Then, shadow detection is performed and the block symmetry and block non-homogeneity are checked in a cascade manner to detect the vehicle in the image. Finally, the proposed scheme is applied to both still images taken in a parking lot and an on-road video sequence to demonstrate its effectiveness.

• 방송공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.332-345
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• 2010

고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 특히 디스플레이 장치의 크기가 커지고 이에 따라 영상의 해상도가 커지면서 영상에서 나타나는 잡음이나 화질 저하가 이전에 비하여 더욱 더 눈에 띄게 나타나게 되었다. 본 논문에서 고선명 영상과 같이 해상도가 큰 영상의 색상과 명암 대비를 효과적이고 빠르게 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고해상도 영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고해상도 영상을 축소시킨 영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 영상의 색상을 향상시키기 위해 기존의 색채 항상성 방법을 개선시킨 방법을 적용하였고 명암 대비를 향상시키기 위해 경계 영역을 활용한 변형 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 마지막으로 고해상도 영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4472-4477
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• 2013

본 논문은 기존 논문들에서 사용되었던 다양한 색상모델의 연기색상을 비교분석하여, 화재 영상감시 시스템의 연기 검출에 최적인 컬러모델을 제시하기 위한 컬러영상의 연기색상 분석에 대하여 기술한다. 각 표준 색상 모델에서의 연기색상과 비연기 색상간의 분리도 특성을 비교하기 위하여 히스토그램 교차 분석 기법을 사용하였다. 표준색상모델로는 RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV 컬러모델을 사용하였으며, 계산된 히스토그램 교차(Histogram Intersection)값이 작으면 연기와 비연기 영역분할 특성이 우수한 컬러모델이며 큰 값을 가지는 컬러모델에서는 연기분할 특성이 좋지 않다. 4개의 표준 컬러모델을 분석한 결과, RGB 색상모델과 HSV 색상모델이 각각 평균 히스토그램 교차 값이 0.14, 0.156 으로서 연기와 비연기 색상 분리도가 매우 우수하여 컬러영상의 색상기반 연기검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델로 확인되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.1-10
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• 2010

디지털 콘텐츠의 응용분야가 확산되면서 디지털 콘텐츠의 색상을 표준화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 색상을 이용한 영상의 특징을 표현하는 방법도 표준화에 준한 연구가 필요하다. 또한 다양한 응용분야에 사용될 수 있는 색상 특징을 추출하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 디지털 표색계의 근간이 되는 먼셀좌표계를 기본으로 하여 기준색상을 50색상으로 정의하고 영상 내 색상의 분포 특성을 알 수 있는 히스토그램을 구하고 영상을 대표할 수 있는 대표색상을 추출한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 18개의 실험영상을 만들어 기존의 방법과 제안방법을 적용하였으며 일반영상에도 적용하여 그 결과를 분석하였다. 제안방법을 적용한 결과영상은 영상 내에 존재하는 색상의 분포 특성을 잘 나타내주며 대표색상으로 빈도가 집중함으로 영상의 대표색상을 이용하여 다양한 응용분야에 적용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.705-708
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• 2010

An eigen color co-occurrence approach is proposed that exploits the correlation between color channels to identify the degree of image similarity. This method is based on traditional co-occurrence matrix method and histogram equalization. On the purpose of feature extraction, eigen color co-occurrence matrices are computed for extracting the statistical relationships embedded in color images by applying Principal Component Analysis (PCA) on a set of color co-occurrence matrices, which are computed on the histogram equalized images. That eigen space is created with a set of orthogonal axes to gain the essential structures of color co-occurrence matrices, which is used to identify the degree of similarity to classify an input image to be tested for various purposes. In this paper RGB, Gaussian color space are compared with grayscale image in terms of PCA eigen features embedded in histogram equalized co-occurrence features. The experimental results are presented.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.265-270
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• 2005

히스토그램은 컬러공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하며, 이동된 빛의 강도를 가지고 있을때 유사성을 떨어뜨릴 가능성이 커지기 때문에, 본 논문에서는 히스토그램의 영역을 몇 개의 영역으로, 나눠, 그 영역들을 계산하는 HAC(Histogram Area Calculation)라 불리는 새로운 검색 방법을 소개한다. 제안한 방식은 현재 히스토그램이 가지고 있는 특성에 기반하여 히스토그램의 영역을 계산하고, 유사성을 매칭시킴으로써 명암도 변화에 대해서, 기존의 다른 전통적인 히스토그램 방법이나, 병합된 히스토그램 방법보다 제안한 방식의 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.145-148
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• 1998

본 논문은 뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위한 장면 분할 기법 중 Color Histogram에서 각각의 RGB를 따로 계산하여 차이값을 세부화하는 장점과, x2 Histogram에서 차이값을 강조하는 장점을 이용하여 NTSC표준에 따른 가중치를 적용한 새로운 장면 분할 방법을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위한 실험 도메인은 국내 KBS, MBC, SBS 방송의 뉴스 비디오와 국외 CNN, NHK의 뉴스 비디오를 택하였다. 주어진 환경내에서 제안한 방법을 기존의 Color Histogram, x2 Histogram, 그리고 Bin to bin difference (B2B)과의 실험결과와 비교하여 효율적임을 보였으며, 임계치의 자동선택 가능성을 제시 하였다.