• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.473-478
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• 2003

본 논문은 복잡한 영상에서 추출해낸 손 영역으로부터 움직임 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 파 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색깔 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 체인코드를 이용하여 외곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 손의 제스처론 인식한다. 6가지 모양의 손 제스처를 사용한 실험 결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 손 제스처를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95% 이상, 각 제스처별로 99∼100%의 인식률을 얻을 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.258-267
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• 2002

본 논문에서는 저자 등이 질감특징으로 제안한 바 있는 BDIP(block difference of inverse probabilities) 모멘트 특징과 새로이 질감특징으로 제안하는 BVLC(block variation of local correlation coefficient) 모멘트 특징을 기존의 웨이브렛 모멘트 질감특징과 융합하여 칼라영상을 대상으로 검색하는 내용기반 검색법을 제시하였다. 효율적인 융합을 위해 각 특징벡터들에 대한 가중치는 전체 DB에서 각 특징벡터의 성분이 가지는 표준편차와 각 특징벡터가 가지는 차원과의 곱의 역수로 하였다. 시험영상으로는 Corel Draw Photo DB와 Vistex 질감영상 DB를 사용하였다. 실험결과, 제안한 검색기법은 일반영상뿐만 아니라 질감영상에서도 웨이브렛 모멘트 특징보다 7%정도 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.99-107
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• 2019

Retinex-based image enhancement is a technique that utilizes the property that the human visual characteristics are sensitive to the difference from the surrounding pixel value rather than the pixel value itself. These Retinex-based algorithms show different characteristics of the improved image depending on the applied color space or gamma correction. In this paper, we set eight different experimental conditions according to the application of color space and gamma correction, and analyze the objective and subjective performance of each Retinex based image enhancement algorithm and apply it to the implementation of Retinex based algorithm. In the case of gamma correction, quantitative low entropy images and low contrast images are obtained. The application of Retinex technique in HSI color space rather than RGB color space is found to be high in overall subjective image quality as well as maintaining color.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.85-93
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• 2005

본 논문은 복잡한 배경에서 표식없는 손을 추적하여 한글 수화를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 차 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색상 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 윤곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 수화를 인식한다. 6가지 모양의 수화를 사용한 실험결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 수화를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95%이상, 각 수화별로 $90\sim100%$의 인식률을 얻을 수 있다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제39권1호
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• pp.24-30
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• 2022

Background: Texture analysis has been used as a method for quantifying image properties based on textural features. The aim of the present study was to evaluate the usefulness of magnetic resonance imaging (MRI) texture analysis for the evaluation of viable ovarian tissue on the perfusion map of ovarian endometriosis. Methods: To generate a normalized perfusion map, subtracted T1-weighted imaging (T1WI), T1WI and contrast-enhanced T1W1 with sequences were performed using the same parameters in 25 patients with surgically confirmed ovarian endometriosis. Integrated density is defined as the sum of the values of the pixels in the image or selection. We investigated the parameters for texture analysis in ovarian endometriosis, including angular second moment (ASM), contrast, correlation, inverse difference moment (IDM), and entropy, which is equivalent to the product of area and mean gray value. Results: The perfusion ratio and integrated density of normal ovary were 0.52±0.05 and 238.72±136.21, respectively. Compared with the normal ovary, the affected ovary showed significant differences in total size (p<0.001), fractional area ratio (p<0.001), and perfusion ratio (p=0.010) but no significant differences in perfused tissue area (p=0.158) and integrated density (p=0.112). In comparison of parameters for texture analysis between the ovary with endometriosis and the contralateral normal ovary, ASM (p=0.004), contrast (p=0.002), IDM (p<0.001), and entropy (p=0.028) showed significant differences. A linear regression analysis revealed that fractional area had significant correlations with ASM (r²=0.211), IDM (r²=0.332), and entropy (r²=0.289). Conclusion: MRI texture analysis could be useful for the evaluation of viable ovarian tissues in patients with ovarian endometriosis.

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.227-234
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• 2015

본 연구는 간 초음파영상에서 통계적 속성 기반의 밝기 히스토그램에 기초한 픽셀 질감분석 파라미터(평균밝기, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)와 간과 콩팥실질의 밝기 차를 이용한 영상분석을 통해 미만성 간질환의 컴퓨터보조진단 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 실험은 간 초음파영상(정상, 지방간, 간경화)에서 관심영역($50{\times}50$픽셀)을 설정하고 4가지의 픽셀 질감분석 파라미터와 간과 콩팥의 실질 밝기의 차를 이용하여 질환인식률을 평가하였다. 그 결과 평균밝기, 균일도, 엔트로피의 질환인식률은 100%, 왜곡도 96%로 높게 나타났으며, 간과 콩팥의 실질 밝기 차는 정상 $-1.129{\pm}12.410$, 지방간 $33.182{\pm}11.826$으로 뚜렷한 차이를 나타내었으나, 간경화의 경우 $-1.668{\pm}10.081$로 정상과는 다소 작은 차이를 나타내었다. 이러한 결과를 바탕으로 높은 질환인식률을 보인 픽셀 질감분석 파라미터와 실질 밝기 차를 이용한 컴퓨터보조진단은 미만성 간질환의 감별에 유용한 도구로써 임상적인 활용 가능성이 있으며, 판독 오류를 최소화하고 정확한 진단과 치료방향 제시에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.133-138
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• 2015

본 논문에서는 비균일 양자화에 기반을 둔 영상의 질감분석에 널리 이용되고 있는 gray level co-occurrence matrix(GLCM)의 성능개선을 제안하였다. 여기서 비균일 양자화는 평균자승오차의 최소화를 위한 반복계산 기법인 Lloyd 알고리즘을 이용하였다. 이는 영상에서의 비균일 양자화 과정으로 얻어지는 비선형의 명암레벨을 GLCM의 생성에 이용함으로써 행렬의 차원을 감소시켜, GLCM의 생성과 질감특성 파라미터들의 계산에 따른 부하를 줄이기 위함이다. 제안된 기법을 30개의 $120{\times}120$ 픽셀의 256 그레이 레벨을 가진 영상들을 대상으로 적용하여 angular second moment, contrast, variance, entropy, correlation, inverse difference moment 6개의 질감특성 파라미터들을 각각 계산한 실험결과, 양자화를 수행하지 않은 256 레벨 GLCM에 비해 계산시간과 저장 공간에서 개선된 성능이 있음을 확인하였다. 특히 48, 32, 16, 12, 8의 비균일 양자화 레벨 중에서 16일 때 가장 우수한 질감특성분석 성능이 있음을 알 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.258-271
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• 2020

A correlation exists between luminance samples and chrominance samples of a color image. It is beneficial to exploit such interchannel redundancy for color image compression. We propose an algorithm that predicts chrominance components Cb and Cr from the luminance component Y. The prediction model is trained by supervised learning with Laplacian-regularized least squares to minimize the total prediction error. Kernel principal component analysis mapping, which reduces computational complexity, is implemented on the same point set at both the encoder and decoder to ensure that predictions are identical at both the ends without signaling extra location information. In addition, chrominance subsampling and entropy coding for model parameters are adopted to further reduce the bit rate. Finally, luminance information and model parameters are stored for image reconstruction. Experimental results show the performance superiority of the proposed algorithm over its predecessor and JPEG, and even over JPEG-XR. The compensation version with the chrominance difference of the proposed algorithm performs close to and even better than JPEG2000 in some cases.

• 방송공학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.35-43
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• 1996

본 논문에서는 복호화시 정확한 복원이 가능하며 윤곽 상태에 따라 효율적으로 부호화하는 여섯 방향 윤곽부호화 기법을 제안하였다. 먼저 방향벡터의 확률적 분포가 수평 수직 진행 방향과 대각선 진행 방향에서 서로 다르다는 사실에 근거하여 현재의 진행 방향을 두 상태로 나누고, 각 상태별로 다른 코드를 이용하여 부호화하였다. 그리고 부호화 효율을 더욱 높이기 위해 윤곽 상태를 현재 방향벡터와 이진 진행 방향벡터에 따라 다섯 가지로 구분하여 부호화하였다. 또한, 단말 코드워드를 제거함으로써 전체 코드워드 발생 횟수를 줄였다. 실험을 통하여 단말 코드를 제거하고 두 상태 및 다섯 상태로 나누었을 때 전체 엔트로피는 실영상에 대해서는 각각 12%, 14%정도, 합성영상에 대해서는 각각 10%, 26%정도로 크게 감소함을 확인할 수 있었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.7-14
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• 2018

다중 뷰 비디오로부터 두드러진 정보 추출은 인터뷰, 인트라 뷰간 상관관계와 계산 비용 때문에 매우 어려운 영역입니다. 매우 높은 계산 복잡성을 지닌 멀티 뷰 비디오에서 키프레임을 추출하기 위해 개발된 몇 가지 기술이 있습니다. 이 논문에서, 우리는 내부에 존재하는 엔트로피와 복잡한 정보를 사용하여 멀티 뷰 비디오의 키프레임 추출 접근 방식을 제시합니다. 첫 번째 단계에서는 프레임 사이의 SSIM값을 기반으로 각 보기에서 전체 비디오의 대표 샷을 추출합니다. 두 번째 단계에서는 서로 다른 보기의 모든 샷 프레임에 대한 엔트로피와 복잡성 점수가 계산됩니다. 마지막으로 엔트로피와 복잡성 점수가 가장 높은 프레임은 키 프레임으로 간주됩니다. 제안된 시스템은 사용 가능한 Office벤치마크 데이터 세에서 주관적으로 평가되며, 정확성과 시간 복잡성의 측면에서 결과는 편리합니다.