• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.623-628
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• 2008

본 논문에서는 비전 기반 게임 인터페이스를 위한 배경영역으로부터 전경영역을 추출하기 위해 빠르고 강건한 새로운 방법을 소개한다. Background Subtraction 방법은 추적하고자 하는 이미지의 특징을 추출하기 전에 필수적으로 거쳐야 하는 전처리 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 이미지를 지역 셀로 나누어 가우시안 커널이 적용된 Local Histogram을 계산하고 히스토그램의 Bhattacharyya 거리를 계산하여 전경확률을 결정한다. 이처럼 지역적 히스토그램에 기반한 방법은 급격한 조명변화나 잡음 또는 작은 배경오브젝트의 움직임에 부분적으로 강간함을 보인다. 히스토그램을 계산하는데에서 Multi-Scaled Integral Histogram을 사용하여 잡음을 억제하면서 계산의 속도를 높였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권8호
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• pp.1964-1981
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• 2012

In this paper a reversible data hiding scheme based on histogram shifting of host image blocks is presented. This method attempts to use full available capacity for data embedding by dividing the image into non-overlapping blocks. Applying histogram shifting to each block requires that extra information to be saved as overhead data for each block. This extra information (overhead or bookkeeping information) is used in order to extract payload and recover the block to its original state. A method to eliminate the need for this extra information is also introduced. This method uses maximum gap that exists between histogram bins for finding the value of pixels that was used for embedding in sender side. Experimental results show that the proposed method provides higher embedding capacity than the original reversible data hiding based on histogram shifting method and its improved versions in the current literature while it maintains the quality of marked image at an acceptable level.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.195-208
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• 2004

히스토그램은 여러 가지 응용적인 측면에서 매우 유용한 방법이며, 단순한 계산법과 편리성이 강조되면서, 오늘날 디지털 이미지 프로세싱에서는 기본적인 방법이 되었다. 하지만 히스토그램을 사용하는 방법의 근본적인 한계점은 영상에서 픽셀의 공간적인 위치 정보를 없애 버린다는 것이다. 본 논문은 공간적인 위치정보를 포함한 히스토그램(공간 히스토그램)을 제시하여 영상을 재해석한다. 또한 그 결과를 이용하여 레벨 순서별 Recursive 메디안 필터를 구현 하였다. 제안한 Recursive 메디안 필터는 기존의 Recursive 메디안 필터와 비교 했을 때, 에지 보존 측면에서 상당 부분 개선된 결과를 보였다.

• ETRI Journal
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• 제39권1호
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• pp.76-86
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• 2017

In this study, we propose an automatic contrast enhancement method based on transfer function modification (TFM) by histogram equalization. Previous histogram-based global contrast enhancement techniques employ histogram modification, whereas we propose a direct TFM technique that considers the mean brightness of an image during contrast enhancement. The mean point shifting method using a transfer function is proposed to preserve the mean brightness of an image. In addition, the linearization of transfer function technique, which has a histogram flattening effect, is designed to reduce visual artifacts. An attenuation factor is automatically determined using the maximum value of the probability density function in an image to control its rate of contrast. A new quantitative measurement method called sparsity of a histogram is proposed to obtain a better objective comparison relative to previous global contrast enhancement methods. According to our experimental results, we demonstrated the performance of our proposed method based on generalized measures and the newly proposed measurement.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.265-268
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• 2001

내용에 기반한 동영상 검색에서, 대표 프레임을 자주 이용하는데, 이를 위해 우선적으로 동영상의 장면변화를 검출하는 기술이 필요하다. 일반적으로 컬러 히스토그램 비교방법이 많이 쓰이나, 급격한 조명변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장면전환을 놓칠 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 컬러 히스토그램 비교방법과 엔트로피를 복합적으로 이용하여 조명변화에 의해 장면전환이 잘못 검출되는 것을 막을 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법은 컬러 히스토그램 비교방법보다 조명변화에 보다 감격함을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권3호
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• pp.7-13
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• 2010

본 논문에서는 효율적인 명암도 향상 알고리즘으로 가중치 히스토그램 수정을 제안한다. 명암도 향상을 위하여 히스토그램 평활화와 히스토그램 스트레칭은 효과적인 방법들이다. 하지만, 히스토그램 평활화와 히스토그램 스트레칭은 지나친 명암도 향상을 가져올 수 있다. 가중치 히스토그램 수정을 이용하는 제안하는 방법은 부작용 없이 기존 명함도 향상하는 방법들 보다 자연스럽고 향상된 결과를 가진다.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.73-79
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• 2010

The most popular technique for image retrieval in a heterogeneous collection of color images is the comparison of images based on their color histogram. The color histogram describes the distribution of colors in the color space of a color image. In the most image retrieval systems, the color histogram is used to compute similarities between the query image and all the images in a database. But, small changes in the resolution, scaling, and illumination may cause important modifications of the color histogram, and so two color images may be considered to be very different from each other even though they have completely related semantics. A new method of color feature representation based on the 3-dimensional RGB color map is proposed to improve the defects of the color histogram. The proposed method is based on the three 2-dimensional projection map evaluated by projecting the RGB color space on the RG, GB, and BR surfaces. The experimental results reveal that the proposed is less sensitive to small changes in the scene and that achieve higher retrieval performances than the traditional color histogram.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권2호
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• pp.123-127
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• 2004

The most popular technique for image retrieval in a heterogeneous collection of color images is the comparison of images based on their color histogram. The color histogram describes the distribution of colors in the color space of a color image. In the most image retrieval systems, the color histogram is used to compute similarities between the query image and all the images in a database. But, small changes in the resolution, scaling, and illumination may cause important modifications of the color histogram, and so two color images may be considered to be very different from each other even though they have completely related semantics. A new method of color feature representation based on the 3-dimensional RGB color map is proposed to improve the defects of the color histogram. The proposed method is based on the three 2-dimensional projection map evaluated by projecting the RGB color space on the RG, GB, and BR surfaces. The experimental results reveal that the proposed is less sensitive to small changes in the scene and that achieve higher retrieval performances than the traditional color histogram.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2019

In this paper, we propose an effective dynamic range compression (DRC) method of infrared images. A histogram of infrared images has narrow dynamic range compared to visible images. Hence, it is important to apply the effective DRC algorithm for high performance of an infrared image analysis. The proposed algorithm for high dynamic range divides an infrared image into the overlapped blocks and calculates Shannon's entropy of overlapped blocks. After that, we classify each block according to the value of entropy and apply adaptive histogram modification method each overlapped block. We make an intensity mapping function through result of the adaptive histogram modification method which is using standard-deviation and maximum value of histogram of classified blocks. Lastly, in order to reduce block artifact, we apply hanning window to the overlapped blocks. In experimental result, the proposed method showed better performance of dynamic range compression compared to previous algorithms.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.748-760
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• 2012

영상에서 밝기 분포가 특정한 범위에 밀집되어 있는 경우 영상에 포함된 특징을 구분하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 전역 히스토그램 평활화와 지역 히스토그램 평활화를 적용한다. 전역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 밝기 분포의 밀집 정도를 고려하지 않고 전체 히스토그램 정보를 사용하기 때문에 지나치게 밝아지거나 어두워질 수 있으며 부분적인 명암값을 개선시키는 것이 어렵다. 지역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 영상의 전체 밝기 분포를 고려하지 않고 지역적인 영상의 밝기 정보만을 사용하기 때문에 블록 간의 명암값의 차가 커져서 블록화 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램의 영역에 가우시안 혼합 모델을 적용하여 모델링을 한 후, EM 알고리즘을 반복적으로 적용하여 각 영역의 범위를 결정한다. 그리고 분할된 영역별로 히스토그램 평활화를 적용하여 유사한 밝기값을 갖는 영역이 과도하게 평활화 되는 것을 방지하며 명암대비를 향상시킨다.