• 대한산업공학회지
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• 제26권4호
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• pp.363-375
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• 2000

In this paper we propose a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. Simulation results illustrate the above method provides 77.5 percent precision rate without relevance feedback and increased precision rate using relevance feedback for overall queries. We also present a new indexing method that supports fast retrieval in large image databases. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.9 percent of the images from direct comparison.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.237-245
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• 2017

This paper presents a fire detection algorithm using color and motion models from video sequences. The proposed method detects change in color and motion of overall regions for detecting fire, and thus, it can be implemented in both fixed and pan/tilt/zoom (PTZ) cameras. The proposed algorithm consists of three parts. The first part exploits color models of flames and smoke. The candidate regions in the video frames are extracted with the hue-saturation-value (HSV) color model. The second part models the motion information of flames and smoke. Optical flow in the fire candidate region is estimated, and the spatial-temporal distribution of optical flow vectors is analyzed. The final part accumulates the probability of fire in successive video frames, which reduces false-positive errors when fire-like color objects appear. Experimental results from 100 fire videos are shown, where various types of smoke and flames appear in indoor and outdoor environments. According to the experiments and the comparison, the proposed fire detection algorithm works well in various situations, and outperforms the conventional algorithms.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.6-8
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• 2022

딥러닝을 활용한 객체 인식으로 이미지를 사용하는 많은 시스템에서 기존에 제공하던 방식을 넘어서 다양한 솔루션이 제공되고 있다. 많은 연구를 통하여 그 활용성을 입증하고 있으며, 실제 관제 시스템에서는 이를 사용하여 사람의 업무를 더욱 편리하게 하는 등 가능성을 보여주고 있다. 하지만, 하드웨어에 집중된 성능에 따라 모델의 개발도 일부 한계를 맞이하고 있으며 새롭게 업데이트되지 못한 많은 모델의 사용과 추가적 활용에 따른 용이성이 떨어지고 있다. 본 논문에서는 기존의 정형화된 객체 인식의 결괏값 이후에 인식된 국소 이미지 데이터의 HSV 색상 히스토그램을 통한 학습과 가중치를 활용하여 색상의 감성적 영역 및 객체의 추가적 정보를 제공하여 활용도와 정확성을 높일 방법을 제안한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.292-298
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• 2022

역광 조명에서 촬영된 영상은 한 장면에 지나치게 밝은 부분과 어두운 부분이 혼재되어 있어서 이를 전역적인 처리로 화질을 개선하는데는 한계가 있다. 본 논문은 역광 촬영된 사진을 각각 어두운 영역과 밝은 영역을 개선하는 두 장의 가상 영상으로 만들어 이를 원본 영상과 함께 라플라시안 피라미드로 융합하여 사진의 품질을 개선하는 방안에 대해 소개한다. 제안된 기법은 두 장의 가상 영상을 만들 때 LUT로 단순화할 수 있는 히스토그램 스트레칭과 감마변환을 활용하여 연산 부담을 저감하였다. 또한 색상 강화된 영상을 얻기 위해 HSV 좌표계를 사용하여 휘도에 대해서만 명암 변환을 실시하였다. 제안된 기법은 표준 영상 데이터 세트를 사용하여 몇 가지의 NIQA 지표를 산출하여 그 효용성을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.71-79
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• 2008

칼라 코렐로그램은 계산량이 많아지고 저장 공간이 커져서 검색하는 시간이 길어지므로 일반적으로 64*64 로 양자화 하여 사용되어지는데, 본 논문에서는 메디안 픽셀 특징에 공간정보를 이용하여 9*9 로 양자화 하였다. 기존 알고리즘의 경우 메디안 값이 중복되는 경우 중복된 값들을 정렬하여 그 중 가운데 값을 특징자 값으로 정하였으나, 제안된 알고리즘에서는 중복된 값들을 정렬하여 그 중 공간정보가 가장 작은 값을 특징자 값으로 정하였다. 그리고 코렐로그램을 적용하여 특징자 테이블을 구성하고 이를 이용하여 비교하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 테스트 하였고 그 결과 기존 알고리즘 보다 더 나은 검색성능을 나타내게 되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.65-84
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• 2006

본 논문에서는 개선된 영상 생성 모델을 제시하고, 제시된 모델에 기반한 칼라 영상 향상을 제안한다. 제시된 영상 생성 모델에서는 입력 영상을 전역 조명 성분과 국부 조명 성분, 그리고 반사율 성분의 곱으로 표현한다. 제안된 칼라 영상 향상에서는 RGB 입력 칼라 영상을 HSV 칼라 영상으로 변환한 다음, 백색광 조명 상태라는 가정 하에 개선된 영상 생성 모델에 근거하여 V 성분 영상만을 향상한다. 전역 조명 성분은 입력 V 성분 영상에 유효 영역이 넓은 선형 저대역 필터를 적용하여 추정하고, 국부 조명 성분은 입력 V 성분 영상에서 추정된 전역 조명 성분이 제거된 영상에 유효 영역이 좁은 JND (just noticeable difference) 기반의 비선형 저대역 필터를 적용하여 추정한다. 그리고 반사율 성분은 입력 V 성분 영상에 추정된 전역 조명 성분과 국부 조명 성분을 나누어 추정한다. 이어서 이들 추정된 성분에 감마 수정을 각각 적용하고 그 결과들을 곱하여 출력 V 성분 영상을 얻은 다음 히스토그램 모델링을 적용하여 최종 출력 V 성분 영상을 얻는다. 마지막으로 최종 출력 V 성분 영상과 입력 H 성분 영상 및 S 성분 영상으로부터 출력 RGB 칼라 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법은 NASA 홈 페이지로부터 다운받은 칼라 영상과 MPEG-7 CCD 칼라 영상으로 구축한 시험 영상 데이터 베이스에 대하여 후광 효과가 거의 억제되고 색상 변화가 거의 없으면서 전역 대비와 국부 대비를 동시에 잘 증가시키는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1537-1545
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• 2016

실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.306-308
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• 2016

신호등 검출은 지능형 교통 시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 관련한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존의 신호등검출 알고리듬의 문제점은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리듬을 제안한다. 먼저 제안하는 색상지도와 HSV(Hue-Saturation-Value)를 이용하여 신호등의 후보를 검출한다. 검출한 신호등의 후보로부터 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 서술자를 이용하여 특징을 추출한 다음 최종적으로 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 신호등을 검출하는 알고리듬을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.397-398
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• 2006

본 논문에서는 이미지 검색을 위해 가장 기본적인 요소인 이미지 색상에 따른 칼라 분포정보를 이용하고 다양한 요소에 따라 가중치를 부여한 칼라기반의 검색 기술자를 제안하였고 실험적 평가를 통하여 제안 기술자의 성능을 평가하였다. 칼라 히스토그램을 통한 이미지 검색 기술자를 설계하는데 있어 칼라모델은 HSV, 웨이블릿 변환 필터는 D9/7, 웨이블릿 분해는 2 레벨을 적용하였을 때 가장 좋은 검색효율성을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.775-792
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• 2015

Person re-identification is an important and challenging task in computer vision with numerous real world applications. Despite significant progress has been made in the past few years, person re-identification remains an unsolved problem. This paper presents a novel appearance-based approach to person re-identification. The approach exploits region covariance matrix and color histograms to capture the statistical properties and chromatic information of each object. Robustness against low resolution, viewpoint changes and pose variations is achieved by a novel signature, that is, the combination of Log Covariance Matrix feature and HSV histogram (LCMH). In order to further improve re-identification performance, third-party image sets are utilized as a common reference to sufficiently represent any image set with the same type. Distinctive and reliable features for a given image set are extracted through decision boundary between the specific set and a third-party image set supervised by max-margin criteria. This method enables the usage of an existing dataset to represent new image data without time-consuming data collection and annotation. Comparisons with state-of-the-art methods carried out on benchmark datasets demonstrate promising performance of our method.