• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.707-715
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• 2008

본 논문에서는 엔트로피 부호화기를 통해 그레이레벨 이미지에서의 효율적인 압축 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 핵심은 원래의 그레이레벨 이미지 정보를 특정 순위 정보로 변환하는 것이다. 이를 위해 먼저, 그레이레벨 값을 가지는 정보를 부호화하기 전에 이웃하는 주변 픽셀(그레이레벨) 값들에 대해서 상호 발생 빈도수를 계산한다. 그런 후, 이미 계산된 상호 발생 빈도수에 따른 특정 순위를 각 그레이레벨 값에 적용한다. 마지막으로, 엔트로피 부호화기를 통해 순위 정보를 전송하여 압축을 수행한다. 제안하는 기법은, 영상의 통계적 발생 빈도에 따른 정보를 토대로, 그레이레벨 이미지를 순위 영상으로 변환함으로써 기존의 엔트로피 코딩 기법의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 8비트의 그레이레벨 이미지에 대해서 제안하는 기법이 기존의 엔트로피 부호화기에 비해 최대 37.85%까지 압축 성능을 더 향상시킴을 알 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권4호
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• pp.1035-1041
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• 2016

Internal cracks in products are invisible and can lead to fatal crashes or damage. Since X-rays can penetrate materials and be attenuated according to the material’s thickness and density, they have rapidly become the accepted technology for non-destructive inspection of internal cracks. This paper presents a robust crack filter based on local gray level variation and multiscale analysis for automatic detection of cracks in X-ray images. The proposed filter takes advantage of the image gray level and its local variations to detect cracks in the X-ray image. To overcome the problems of image noise and the non-uniform intensity of the X-ray image, a new method of estimating the local gray level variation is proposed in this paper. In order to detect various sizes of crack, this paper proposes using different neighboring distances to construct an image pyramid for multiscale analysis. By use of local gray level variation and multiscale analysis, the proposed crack filter is able to detect cracks of various sizes in X-ray images while contending with the problems of noise and non-uniform intensity. Experimental results show that the proposed crack filter outperforms the Gaussian model based crack filter and the LBP model based method in terms of detection accuracy, false detection ratio and processing speed.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권3호
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• pp.91-102
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• 1994

For the analysis of textured image, it requires large storage space and computation time to calculate the matrix features such as SGLDM(Spatial Gray Level Dependence Matrix). NGLDM(Neighboring Gray Level Dependence Matrix). NSGLDM(Neighboring Spatial Gray Level Dependence Matrix) and GLRLM(Gray Level Run Length Matrix). In spite of a large amount of information that each matrix contains, a set of several correlated scalar features calculated from the matrix is not sufficient to approximate it. In this paper, we propose a new classifier for textured images based on these matrices in which the projected vectors of each matrix on the meaningful directions are used as features. In the proposed method, an unknown image is classified to the class of a known image that gives the maximum similarity between the projected model vector from the known image and the vector from the unknown image. In the experiment to classify images of agricultural products, the proposed method shows good performance as much as 85-95% of correct classification ratio.

• Journal of Information Display
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• 제2권2호
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• pp.32-38
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• 2001

PDP(plasma display panel) represents the gray levels by the pulse number modulation technique that results in undesirable dynamic false contours on moving images. This paper proposes a LUT(Look-up table) based error diffusion algorithm for reduction of the dynamic false contours. A quantitative measure of the dynamic false contours is defined first. The measure of the dynamic false contours is calculated through simulation of every gray level combination of two consecutive frames. Based on the calculated measures, a modified gray level for a pair of gray levels of two consecutive frames is chosen to reduce the dynamic false contours. The chosen gray levels serve as contents of a gray level conversion LUT. Given a pair of gray levels of two consecutive frames, the gray level of current frame is modified based on the gray level conversion LUT. The new gray level is displayed on PDP. An error diffusion algorithm is, then, applied to compensate for the differences in the gray levels.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권5호통권98호
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• pp.48-57
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• 1999

Applications of thresholding technique are based on the assumption that object and background pixels in a digital image can be distinguished by their gray level values. For the segmentation of more complex images, it is necessary to resort to multiple threshold selection techniques. This paper describes a new method for multiple threshold selection of gray level images which are not clearly distinguishable from the background. The proposed method consists of three main stages. In the first stage, a probability distribution function for a gray level histogram of an image is derived. Cluster points are defined according to the probability distribution function. In the second stage, fuzzy partition matrix of the probability distribution function is generated through the fuzzy clustering process. Finally, elements of the fuzzy partition matrix are classified as clusters according to gray level values by using max-membership method. Boundary values of classified clusters are selected as multiple threshold. In order to verify the performance of the developed algorithm, automatic inspection process of ball grid array is presented.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1347-1359
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• 2005

본 논문에서는 공간 명암도 의존 행렬을 이용하여 문서영상의 다양한 블록들을 상세하게 분류해 낼 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 블록분류 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화하여 평활화 기법을 적용함으로써 명암도 영상의 질감특징을 이용하여 분할하는 것보다 신속하게 블록을 분할하고 동시에 그 위치정보도 구할 수 있도록 하였다. 분할된 각 블록들의 공간 명암도 의존 행렬로부터 문서블록들의 7가지 질감특징을 구하고, 이를 정규화한 다음 역전파 신경회로망를 이용하여 문서블록들을 분류하였다. 문서블록들을 큰 문자, 중간 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등 여섯 가지 유형으로 상세 분류하였다. 또한 명암도 문서영상의 2차 통계 질감특징을 얻기 위해 공간 명암도 의존 행렬을 구할 때, 기존의 사진과 같은 일반 영상분할에서와는 달리, 문서블록 고유의 특징이 잘 반영되도록 하였다. 즉, 분할된 각 블록을 하나의 마스크로 정하여 수평 한 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구함으로써 고속의 질감특징추출과 상세 블록분류가 가능하도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.420-438
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• 2004

이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정의이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 자기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산 값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권3호
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• pp.893-900
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• 1999

We use statistical tests which are useful for two-sample problem for detecting edges in gray-level images. An edge is detected by examining changes in gray-level value between adjacent pixel neighborhoods. Some experimental results show that nonparametric detectors such as Mann-Whitney test median test and Kolmogorov-Smirnov test perform effectively in both noisy and noise-free images while parametric T test is sensitive to noise.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.502-511
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• 2005

본 논문에서는 자연 이미지에 포함되어 있는 텍스트를 추출하기 위해 명도 정보를 사용한 하이브리드 분석 방법(HAM)을 제안하였다. 즉, 제안한 방법은 명도 정보 분석(Gray-intensity Information Analysis)과 분할/합병 분석(Split/Merge Analysis)을 결합하였다. 제안한 방법의 추출 결과를 보면 단순한 영상과 복잡한 영상 모두에서 기존의 연구 결과보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.77-80
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• 2000

In this paper, we present a new automatic thresholding algorithm based on maximum entropy of two-dimensional pixel histogram. While most of the previous algorithms select thresholds depending only on the histogram of gray level itself in the image, the presented algorithm considers 2D relational histogram of gray levels of two adjacent pixels in the image. Thus, the new algorithm tends to leave salient edge features on the image after thresholding. The experimental results show the good performance of the presented algorithm.