• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.299-308
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• 2018

본 연구는 타 병원 전원 시 발급받는 의료영상이 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 PACS상의 영상화질에 영향을 미칠 수도 있다는 점을 착안하였다. A 대학병원 영상을 DICOM 파일로 복사하여 B 대학병원 PACS상에 등록하였고 해당 대학병원에서 사용하는 소프트웨어의 압축에 따른용량과 화질을 SNR, CNR, 히스토그램을 통해 평가하였다. 압축률이 커질수록 SNR, CNR은 떨어졌고, 주목할 점은 No Compression에 비해 Lossless Compression은 용량은 1/2로 줄었지만 SNR, CNR은 변화가 없었다. 히스토그램은 압축률이 높아질수록 언더플로우 현상에 의한 정보손실이 눈에 띄게 나타났다. 타 병원 전원 시 병원마다 다른 시스템을 사용하기 때문에, 압축하여 영상을 등록하면 영상의 화질이 저하되고 정보량이 손실되므로 비압축 또는 무손실 압축방식을 사용해야 한다. 결론적으로 업로드 시 대기시간과 경제적 효율성을 고려하면, 무손실 압축방식 사용이 유용하다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.96-108
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• 2014

기존 히스토그램 평활화 방법을 사용하여 영상의 명암대비를 증가시킬 경우 과도한 밝기 변화로 인한 과포화 현상(over-enhancement), 계조현상(false contouring) 및 영상의 세부 정보가 없어지는 등의 왜곡이 발생한다. 특히 밝기 분포가 특정한 밝기 레벨에 밀집되어 있는 경우 이러한 왜곡이 두드러지게 나타나게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 임계치를 이용한 히스토그램 클리핑을 통해 입력 히스토그램을 변형하는 개선된 평활화 방법들이 제시되었지만, 입력영상의 히스토그램 특성을 고려하지 않고 전체 히스토그램에 대해 동일한 임계치를 적용하기 때문에 명암대비 향상효과가 감소하고, 입력 영상의 특성을 유지하지 못해 부자연스러운 영상이 얻어지기도 한다. 본 논문에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여 입력영상의 히스토그램의 빈도수에 따른 차별적 압축방법을 적용하여 과도한 밝기 변화가 발생하는 문제를 억제하면서도 입력영상의 특성을 유지하는 새로운 평활화 방식을 제 안한다. 또한 입력영상의 특성에 따라 압축률의 강도를 제어하여 보다 효과적으로 명암대비 향상을 수행하는 방법을 제시한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1771-1774
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• 2003

Image segmentation is very important technique as preprocessing. It is used for various applications such as object recognition, computer vision, object based image compression. In this paper, a method which segments the multidimensional image using a hierarchical histogram approach, is proposed. The hierarchical histogram approach is a method that decomposes the multi-dimensional situation into multi levels of 1 dimensional situations. It has the advantage of the rapid and easy calculation of the histogram, and at the same time because the histogram is applied at each level and not as a whole, it is possible to have more detailed partitioning of the situation.

• 방송공학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.453-467
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• 2014

일반적인 히스토그램 평활화는 화질향상을 위한 명암대비 향상 효과가 뛰어나다. 하지만 과도한 밝기 값의 변화가 나타나기 때문에 영상의 평균밝기가 프레임 단위로 변화하는 TV와 같은 동영상 응용분야에 적용하기에는 부적합하다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 히스토그램 평활화의 변형된 방법에 대한 다양한 연구가 이루어져 왔다. 그러나 기존의 방법들은 과포화현상(over-enhancement), 계조 현상(false-contouring)과 같은 화질 열화를 보인다. 본 논문에서는 차별적 히스토그램 압축방법을 기반으로 하는 목표 평균 밝기값을 이용한 분할 히스토그램 평활화를 통해서 개선된 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 평균 밝기값을 기준으로 히스토그램을 분할하고, 각 영역에 대해 히스토그램을 빈도수에 따라 차별적으로 압축한다. 그리고 변형된 히스토그램을 목표 평균 밝기값 기준으로 평활화한다. 이를 통하여 화질 열화를 억제하고, 동영상의 각 프레임의 평균밝기 변화를 유지하면서 명암대비를 개선시킨다. 실험 결과 제안방법은 기존 방법에 비해 동영상에서 각 프레임의 평균밝기를 잘 유지하고, 화질 열화 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.159-162
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• 2000

현재 대부분의 영상 압축 기법들은 영상의 특징에 따라 최적화된 전용 압축기법을 사용한다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 특징 정보를 사전에 가지고 있지 않더라도 입력되는 영상의 Histogram을 자동 인식하고, 추출된 Histogram 특성에 따라 각 영상의 특징에 맞는 적응적 압축기법을 적용할 수 있도록 히스토그램특성 분석기준을 제안하였으며, 이를 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.820-823
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• 2013

최근 스마트폰, 카메라, 휴대용 기기 등의 확산으로 다양한 분야에서 영상의 화질 향상의 필요성이 증가하고 있다. 영상의 화질 향상에 큰 영향을 주는 방법이 명암대비 향상이며 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로는 히스토그램 평활화 방법이 있으며 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 히스토그램 평활화 방법은 밝기만을 재조정하는 방법으로써 히스토그램이 한 쪽으로 치우친 영상의 경우 과도한 밝기 변화로 인하여 블록현상과 같은 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 히스토그램 분포의 평균 밝기를 균형 있게 재 분포 및 압축을 통해서 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 과도한 명암대비 증가로 인한 과포화 현상을 억제하기 위하여 히스토그램 빈도수에 따라 히스토그램을 차등 압축 시키며, 한 쪽으로 치우친 히스토그램을 균형 있게 재배열함으로써 영상의 밝기를 균형 있게 한다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 영상의 밝기가 균형적이며 기존 방법에 비해 과포화 현상 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.281-292
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• 2004

공간 질의에 대한 선택율 추정은 가장 효율적인 실행 계획을 찾는데 이용되는 매우 중요한 과정이다. 공간 도메인이 큰 경우, 기존 연구의 요약정보는 상대적으로 적은 정보로 선택율을 추정하기 때문에 좋은 선택율을 유지하기 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 작은 저장공간에 공간요약정보를 압축하는 새로운 기법인 MW 히스토그램을 제안한다. 이 히스토그램은 MinSkew 분할 알고리즘과 웨이블릿 변환이 결합되어 적은 저장공간에서도 타당한 선택율과 압축효과를 얻을 수 있고, 동적 갱신에 대해 효율적으로 대처할 수 있는 구조를 가진다. 실험 결과를 통하여, 버켓 수가 0.3M/6인 MW 히스토그램이 5%-20% 질의에서 평균적으로 좋은 성능을 보이고 있어, MW 히스토그램이 적은 저장공간에서 더 좋은 선택율을 얻을 수 있음을 확인시켜주었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.21-23
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• 2006

Due to development of Internet network environments and data compression techniques, the size and amount of multimedia data has greatly increased. They are compressed before transmission or storage. Dealing with these compressed data such as video retrieval or indexing requires the decoding procedure most of the time. In video retrieval and indexing a color histogram is one of the most frequently used tools. We propose a novel scheme for extracting color histograms from images transformed into the compressed domain using $8{times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform). In this scheme an averaged version of original image is obtained by filtering DCT coefficients with a filter we destined.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권8호
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• pp.369-374
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• 2006

Due to development of internet network environments and data compression techniques, the size and amount of multimedia data has greatly increased. They are compressed before transmission or storage. Dealing with these compressed data such as video retrieval or indexing requires decompression procedure in most cases. This causes additional computations and increases the processing time. In various applications a histogram is one of the most frequently used tools. Efficiency of extracting such histograms will drop down if decompression is involved. We propose a novel scheme for extracting histograms from images that are transformed into the compressed domain by 8x8 DCT(Discrete Cosine Transform). In this scheme an averaged version of original image is obtained by a simple linear combination of DCT coefficients with the sets of coefficients we designed.