• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1140-1151
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• 2003

본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법과 Hu 모멘트를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전, 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안하는 변형 Otsu 이진화 방법은 기존의 Otsu 이진화 방법으로부터 또 다른 문턱치 값을 결정하고 이로부터 얻어진 이진 얼굴 영상 2개를 사용함으로써 이진 영상 하나보다 고차원의 특징벡터를 추출할 수 있고, 기존의 Otsu 이진화 방법과 마찬가지로 밝기 및 명암도 변화에 강인한 속성을 가지고 있다. 특징 값으로는 Hu 모멘트를 사용함으로써 크기, 회전, 위치 변화에 강인한 특성을 추가로 가지고 있다 기존의 주요 성분 분석(Principal Component Analysis, PCA) 방법과 제안한 방법을 비교 실험한 결과, 위에서 언급한 5가지 다양한 환경 변화에 대하여 PCA 방법의 평균 인식률은 olivetti Research Laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스에 대해서 각각 68.4%와 51.2%이고, 제안한 방법의 평균 인식률은 각각 93.2%와 81.4%로서 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.18-25
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• 2011

이미지로부터 중요 객체를 추출하는 것은 추적, 분할, 적응적 압축, 내용기반 검색과 같은 멀티미디어 처리에 있어서 매우 중요한 부분이며, 현재 이에 관한 많은 연구가 진행 되고 있다. 중요 객체 추출을 위한 방법으로 Saliency Map을 이용한 방법이 있다. 이 방법에서는 일반적으로 이진화된 Saliency Map을 이용하여 어떤 화소가 중요 객체 내부인가 아닌가를 표시한다. 따라서 이 방법은 이진화를 위한 임계값의 선택이 성능에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존 연구에서는 일반적으로 휴리스틱 방법을 이용하여 임계값을 결정하거나 매개변수로 임계값을 조정하는 방법이 사용되었다. 그러나 하나의 임계값 적용은 이미지 안의 다수의 객체가 포함되어 있는 경우 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선할 수 있는 Otsu 임계값을 이용한 전역적인 최적 임계값을 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 Otsu 임계화 방법은 단일-계층에 적용할 수 있는 Otsu 방법과 이를 확장하여 다중-계층에도 적용할 수 있는 Otsu 방법이다. 제안한 방법을 기존의 Saliency Map 모델에 적용한 결과 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.123-127
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• 2008

본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.149-156
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• 2003

본 논문에서는 변형 Otsu 이진화 방법, Hu 모멘트 및 선형 판별 분석(linear discriminant analysis, LDA)를 기반으로 밝기, 명암도, 크기, 회전 위치 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 제안한 변형 Otsu 이진화를 사용하여 밝기 및 명암도에 불변한 이진 영상들을 만든다. 그런 후 생성된 얼굴 영상의 경계 영상 및 다단계 이진영상으로부터 총 17개의 Hu 모멘트를 계산한 다음 LDA 방법을 적용하여 최종 특징 벡터를 추출한다. 특히 제안하는 얼굴 인식 방법은 Hu 모멘트를 이용함으로써 크기, 회전 및 위치 변화에도 강인한 특성을 갖고 있다. Olivetti research laboratory (ORL) 데이터베이스와 AR 데이터베이스의 총 100명의 얼굴 영상에 대해 기존의 주요 성문 분석(Principal component analysis, PCA) 방법 및 PCA와 LDA를 결합한 얼굴 인식 방법과 비교 실험한 결과, 제안한 얼굴 인식 방법은 대체적으로 기존 방법보다 뛰어난 인식 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2924-2932
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• 2015

영상 이진화 기술은 객체와 배경을 분할하는 과정으로 영상 분석 및 인식 분야에 널리 적용되고 있다. 기존의 이진화 방법은 임계치를 설정하는 과정에서 객체와 배경의 명암 차이가 크지 않을 경우에 불확실성이 존재한다. 이러한 문제점을 개선한 퍼지 이진화는 객체의 특징을 효과적으로 이진화 하지만 ${\alpha}$-cut값을 정적으로 설정하기 때문에 객체의 특징들이 손실된 상태로 이진화 되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균, 반복, Otsu 이진화 방법들의 임계치를 이용한 퍼지 소속 함수를 구하여 ${\alpha}$-cut값을 동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존의 이진화 방법 및 퍼지 이진화 방법보다 배경과 객체들의 손실이 적은 상태로 이진화된 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.9-17
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• 2009

자동차 번호 인식에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔으나, 번호판 이진화 방법들에 대한 비교 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이로 인하여 관련 연구자들마다 효과적인 이진화 방법을 찾기 위하여 유사한 시행착오를 겪어 왔다. 본 연구에서는 이러한 시행착오를 줄일 수 있도록 기존의 번호판 이진화 방법들을 구현하여 성능을 양적으로 비교 제시하였다. 이진화 성능 측정은 저수준 척도와 고수준 척도를 모두 사용함으로써 이진화 자체에 대한 평가뿐만 아니라 후속 단계에서의 유용성을 함께 고려하였다. 그리고 이진화 방법들의 특성을 파악하기 위하여 조도의 특성에 따라 번호판 영상을 세 그룹으로 분류하여 이진화 성능을 측정하였다. 실험 결과 조도의 강도보다는 조도의 균일성 여부가 이진화 성능에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조도가 균열한 영상은 Otsu의 방법이 가장 효과적이었으며, 조도가 불균일한 영상은 파라미터를 보정한 Niblack 방법이 가장 좋은 결과를 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.125-127
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• 2010

본 논문에서는 동영상에서 비교적 단일 색상의 배경과 문자를 갖는 캡션을 문자인식을 위하여 문자와 배경간의 명암값 결정에 관한 내용이다. 먼저 캡션에 대해 그레이 스케일로 전환을 한 후, Otsu 방법[1]을 이용하여 이진화를 수행한다. 이 후 이진화 영상에서 흰색영역 검은색영역에 대해 각각 최대 내접 정사각형을 산출한다. 다음으로 각각의 영역에서 산출된 최대 내접 정사각형의 분산의 대소를 비교하여 문자영역과 배경영역을 결정한다. 이후 전역적인 잡음을 제거하기 문자영역에 대해 Otsu 방법을 이용하여 최종 문자영역을 결정한다. 제안된 방법의 문자영역의 명암값 결정 정확도는 약 99%로 매우 우수한 성능을 보였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권4호
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• pp.135-142
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• 2023

하천 생태계에서 경관의 변화와 그 영향요인을 연구하기 위해 다양한 원격 탐지 및 영상 분석이 활용된다. 본 연구에서는 다양한 시점에서 위성에서 촬영된 다분광 영상으로 광학 지수를 계산하고, 수역의 경계를 획정하는 임계치를 계산하여 육역과 수역으로 이진화한 지도를 작성하여 시간에 따른 경관 변화를 탐지하는 방법을 개발하였다. 그리고 이 방법을 금강에 적용하여 보 수문 개방에 의하여 형성된 모래톱의 변화를 추적하였다. 먼저 금강에서 보 개방 전후의 다양한 시점에서 Sentinel-2 위성에서 촬영된 10 m × 10 m 해상도의 다분광 영상을 수집하였다. 수집된 영상에서 녹색광과 근적외선 대역으로 정규수분지수 (normalized difference water index, NDWI)를 계산하였다. 수역의 경계를 결정하기 위하여 산출한 NDWI의 Otsu 임계값은 -0.0573부터 0.1367의 범위이었다. 원격탐사에 의하여 결정된 수역의 경계는 실제 영상에서의 경계와 일치하였다. 이 NDWI에 의하여 수역과 육역으로 이진화된 지도를 작성하였다. 이 결과에 따르면 금강의 백제보부터 대청댐까지 종적 범위에서 2017년부터 2021년까지 수행된 3개의 보 수문 개방에 의해 총 379.7 ha의 새로운 모래톱의 서식처가 형성된 것으로 추정되었다. 본 연구에서 제안하는 경관 탐지 방법은 넓은 시공간 범위에서 적은 자원으로도 객관적인 결과를 얻을 수 있는 방법으로 평가된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.283-286
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• 2007

임계값을 이용한 영상 분할은 대표적인 영상 분할 기법으로 Otsu의 임계값 결정법, Fuzzy 엔트로피를 이용한 H&W의 기법 및 Clustering을 이용한 Kwon의 기법 등 많은 방법이 있다. 대부분의 임계값 결정 기법은 영상에서 얻어진 빈도수 히스토그램의 분석을 통해서 임계값을 결정한다. 특히 Otsu의 임계값 결정 기법은 빈도수 히스토그램의 분산을 최대화하는 방법으로 임계값을 결정하는 빈도수 히스토그램에 기반한 대표적 기법이다. 하지만 영상 기술이 발전함에 따라서 하나의 임계값으로부터 영상을 이진화 하는 기법은 효용성이 떨어지고 있다. 따라서 다중의 임계값을 결정하는 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 그레이 레벨간의 관계성을 파악하고 이러한 관계성으로부터 다중의 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성은 모의실험에서 다중 임계값을 사용한 분할영상을 통해서 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.626-628
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• 2016

본 논문에서는 이진 영상에서 일부 정보가 손실된 경우에 히스토그램을 분석하여 구간을 분할한 후, 오츠 이진화와 퍼지 이진화 기법을 적용하여 원 영상을 이진화 한 후에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 그레이 영상에서 히스토그램을 분석하여 픽셀 값의 변화의 폭이 큰 부분들을 분석하여 구간들을 분할하고 변화의 폭이 큰 부분의 지점에 속하는 영역은 오츠 이진화 기법을 적용하여 이진화하고 그 외의 구간들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한다. 그리고 이진화 된 영상을 홉필드 네트워크를 적용하여 학습한다. 실험 영상에 정보 손실이 발생한 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용한 결과, 대부분의 정보 손실이 있는 영상에서 모두 복원되는 것을 확인하였다.