• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.105-107
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• 2004

In this work, we suggested the method which improves the efficiency of the face detection algorithm using Pulse-Coupled Neural Network. Face detection algorithm which uses the color information is independent on size, angle, and obstruction of a face. But the use of color information encounters some problems arising from skin-tone color in the background, intensity variation within faces, and presence of random noise, and so on. Depending on these conditions, we obtained the mean and variance of skin-tone colors by experiments. Then we introduce a preprocess that the pixel with a mean value of skin-tone colors has highest level value(255) and the other pixels in the skin-tone region have values between 0 and 255 according to a normal distribution with a variance. This preprocess leads to an easy decision of the linking parameters.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.661-663
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• 2016

영상 신호를 처리하는 과정에서 열화가 발생하며, 열화는 영상 내의 화소 값을 변화시켜 원래의 정보를 훼손시킨다. 특히, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. AWGN을 제거하기 위한 대표적인 필터에는 MF(mean filter), WF(wiener filter), AWMF(adaptive weighted mean filter) 등이 있다. 그러나 기존의 평균 필터에 의해 처리한 영상은 에지 영역에서 보존 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차에 임계값을 적용하여 처리하며, 표준편차가 임계값 보다 작은 경우 필터링하지 않고 임계값 보다 큰 경우 표준편차를 이용한 가중치를 사용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.417-426
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• 2023

To improve the effect of image restoration and solve the image detail loss, an image dehazing enhancement algorithm based on mean guided filtering is proposed. The superpixel calculation method is used to pre-segment the original foggy image to obtain different sub-regions. The Ncut algorithm is used to segment the original image, and it outputs the segmented image until there is no more region merging in the image. By means of the mean-guided filtering method, the minimum value is selected as the value of the current pixel point in the local small block of the dark image, and the dark primary color image is obtained, and its transmittance is calculated to obtain the image edge detection result. According to the prior law of dark channel, a classic image dehazing enhancement model is established, and the model is combined with a median filter with low computational complexity to denoise the image in real time and maintain the jump of the mutation area to achieve image dehazing enhancement. The experimental results show that the image dehazing and enhancement effect of the proposed algorithm has obvious advantages, can retain a large amount of image detail information, and the values of information entropy, peak signal-to-noise ratio, and structural similarity are high. The research innovatively combines a variety of methods to achieve image dehazing and improve the quality effect. Through segmentation, filtering, denoising and other operations, the image quality is effectively improved, which provides an important reference for the improvement of image processing technology.

• 치과방사선
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• 제25권2호
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• pp.375-387
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• 1995

The purpose of this study was to quantitatively evaluated experimental tooth root resorption for digital radiography. For this study, experimentally three root sites were used, and radiograms were taken with standardized apparatus. Digital imaging system were consisted of NEC PC-980l(computer), TRINITRON(monitor), SONY XC-711 CCD camera. The display monitor had a resolution of 512X512 pixels. The obtained results were as follows: 1. In the difference of the four X-ray film of the contrast correction, the contrast difference was one gray scale variation at mean value. 2. Viewing of the view box of the periapical radiographs, experimental tooth root resorption of the periapical area of the first premolar, middle of mesial surface of the first molar mesial root, middle of lingual surface of the first molar distal root were recognized by increased diameter. 3. On the analysis by histogram, the periapical area of the first premolar, the middle of mesial surface of the first molar mesial root were each recognized tooth root resorption of the 5,6,7 pixel, 2,4,5 pixel by increased diameter. 4. On the analysis by histogram, the middle of lingual surface of the first molar distal root was each recognized tooth root resorption of the none, 3,6 pixel by increased diameter.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.21-29
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• 2011

사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.1-10
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• 2012

본 논문은 물체 추적에 적합한 새로운 형식의 히스토그램 모델을 제안한다. 제안하는 색상 히스토그램은 양자화 된 각 색상요소에 대해 픽셀의 개수뿐만 아니라 평균 위치 정보 그리고 평균 위치로부터 일정하게 떨어진 영역에 속하는 픽셀들의 색상평균값을 포함한다. 또한 제안하는 히스토그램간의 유사도를 나타내기 위하여 Bhattacharyya 거리를 기본으로 새로운 유사도 함수를 정의하고 mean shift 기법에 적용한다. 기존의 mean shift 기반 기법들과는 달리 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 물체 주변 배경 영역에 물체와 비슷한 색상이 존재하더라도 강건한 물체 추적이 가능하다. 실험 결과는 기존 기법들과의 비교를 통하여 개선된 추적 결과를 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2830-2837
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• 1999

Image processing steps are consist of image acquisition, preprocessing, region, segmentation and recognition. But image corrupted commonly by noise reduction methods, many filters were proposed like mean filter, median filter, weighted median filter, Cheikh filter, and Kyu-cheol lee filter as spatial noise reduction filtering. We propose a new edge detection algorithm so that we find out edge existence and nonexistence. In non-edge area, we selectively apply weighted median filter based upon using information of difference value between weighted median filter's value and center pixel's value. As a result, we finally prove a better performance of noise reduction by applying adaptive weighted median filter and improvement of processing time through using simple algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.313-321
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• 2005

연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 방법을 해프토닝이라 한다. 이와 같은 해프토닝 방법 중 오차확산법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적인 공간 정보를 이용하여 에지를 강조하는 방법을 제안한다 제안 방법은 인간의 시각이 한 점을 인식하지 않고 국부 평균을 인식함을 고려하여 한 화소와 인접 화소의 평균을 이용한 비율 값을 국부 평균에 가중치로 적용하고 에지 강조 정보량(EEI : Edge enhancement information)을 구한다. 이때 국부 평균에 적용되는 가중치는 원 화소와 3$\times$3 블록의 평균과의 차이 값과 공간 활성도(LAM : Local activity measure)의 비율을 이용하여 계산된다 공간 활성도는 국부 공간의 변화량을 표현하는 척도로 3$\times$3 블록의 평균과 블록의 화소의 차이 값의 제곱의 합으로 구한다 EEI를 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안 방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다. 또한 눈에 거슬리는 규칙적 패턴도 줄어 개선된 화질을 보여주었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권1호
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• pp.60-65
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• 2014

This paper describes an efficient framework for the extraction of a brain tumor from magnetic resonance (MR) images. Before the segmentation process, a median filter is used to filter the image. Then, the morphological gradient is computed and added to the filtered image for intensity enhancement. After the enhancement process, the thresholding value is calculated using the mean and the standard deviation of the image. This thresholding value is used to binarize the image followed by the morphological operations. Moreover, the combination of these morphological operations allows to compute the local thresholding image supported by a flood-fill algorithm and a pixel replacement process to extract the tumor from the brain. Thus, this framework provides a new source of evidence in the field of segmentation that the specialist can aggregate with the segmentation results in order to soften his/her own decision.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.504-509
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• 1987

In this paper a characteristics of image which can be segmented based on the thresholding technique using a histogram was investigated employing 3 parameters: the variance of pixel value, the average mean difference between target and background and the target size. The threshold value for the histogram segmentation was determined by applying the hypothesis testing theory. The performance of the selected threshold was evaluated by computing a probability of error. Since a priori probability can be easily obtained from the histogram, it was found that the Bayes decision rule which theoretically guarantees the minimum probability of error works better than the minimax criterion rule.