본 연구는 발생률 2위에 머무르고 있는 위암의 자동검출 알고리즘을 제시하였다. 증상이 진행된 염증과 암은 비교적 쉽게 판단 가능하지만 초기의 경우 주의 깊게 보지 않는 이상 병변의 진단이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 진행 중인 위암 뿐 아니라 조기 진단에 효과적인 자동검출 알고리즘 네 가지를 제시하였다. 연구엔 정상인의 위, 조기 위암과 진행성 위암 환자의 내시경 영상을 사용하였다. 첫 번째, 우선 연구에 사용될 각각의 내시경 영상에 표면 음영 기법의 유무를 결정한다. 기본영상에 표면 음영 기법을 넣거나 제거함으로써 종양의 유무를 색으로 쉽게 판별가능하게 한다. 이 때 각각의 수치 값은 동일하게 유지한다. 표면 음영의 제거, 추가는 각자의 기호에 달렸으나 연구에서는 음영을 넣은 것으로 진행한다. 두 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 침식 필터를 거쳐 잡음을 제거하여 진찰에 유의하게 한다. 세 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 특정 부위의 선 윤곽 그래프 검출하여 증상 정도에 따른 RED 값을 추출한다. 네번째, 각 환자의 내시경 영상을 세분화 그래프로 나타내 RED 그래프 값을 포함한 후 색을 반전시켜 종양의 위치를 붉게 표시하는 알고리즘을 제안함으로써 위암 뿐 아니라 나아가 타 암과 염증의 진단에도 도움이 되고자 했다.
많은 적용과 응용을 하더라도 얼굴 검출의 이미지 분석은 상당히 어렵다. 본 논문으로 불규칙한 조명의 영향으로 미검출되는 얼굴에 조명이 고루 분포되도록 얼굴영역을 검출하였으며, 기존의 정면 얼굴만을 검출하던 결과를 보완하였다. LAB 컬러조명보정으로 기존의 아다부스트 얼굴 검출에 비해 32% 향상된 얼굴검출 결과를 보였다. 입력된 두 영상의 차를 구해 Glassfire 라벨링을 실시했다. Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이 되면 제안한 LCFD시스템 알고리즘인 RGB평활화와 LAB영상보정을 하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴영역 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. 본 논문으로 기울어진 얼굴영역과 멀리 떨어져 있는 얼굴영역, Multi-view 얼굴영역 검출까지 가능하였다. 또한 조명의 방향에 관계없이 높은 검출률을 보였으며, 사용자 인증 분야 등에 일반 PC만으로 적용 가능함이 입증되었다.
근래 휴대 단말기용 모뎀 칩셋이나 멀티미디어 프로세서의 CPU성능은 노트북PC에 버금가는 수준으로 향상되면서 휴대단말기가 전자기기의 컨버전스화를 주도하는 아이콘으로 떠오르고 있다. 더불어 DMB, 디지털 카메라, 화상통화, 인터넷 검색 등이 기본적으로 제공되면서 소형크기의 휴대 단말기용 디스플레이에서도 화질에 대한 관심이 높아지고 있다. 휴대단말기의 경우 야외에서 태양광과 같은 주변광원의 변화로 동일한 영상이 열화 또는 과도하게 밝아져 보이는 야외 시인성 문제를 해결해야 하며, 더구나 최근 터치방식 패널이 휴대단말기 디스플레이 장치에 사용되면서 ITO 필름에 의한 투과율 손실로 디스플레이 화면의 컨트라스트 저하가 더해지고 있다. 본 논문에서는 휴대 단말기용 영상개선 SoC를 위해 영상 개선 알고리즘을 개발하였고 이에 대한 성능 비교를 수행하였다. 컨트라스트 개선을 위해 적응형 기법으로 Clipped Histogram Stretching을, 정적 기법으로 S형 곡선조정과 Gain 조정 기법을 사용하였고 야외 시인성 개선을 위해서는 CIELCh 색공간에서 외부 조도센서의 정보에 따라 명도(Lightness)와 채도(Chroma)가 조절될 수 있도록 하였다. 개발한 알고리즘에 대한 성능평가는 결과영상의 히스토그램, RGB 화소값 분포도, 엔트로피 그리고 동적영역 확장비 등을 통해 분석을 진행하였다.
본 논문은 16비트 칼라 LCD 디스플레이 장치를 갖는 휴대용 단말기에 영상을 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface : GUI)를 제공함에 있어 단말기의 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위하여 대부분 비손실 영상 압축 기법을 사용하는데, 이들 압축 기법의 압축 효과를 높이기 위한 전처리 과정 방법에 대하여 기술한다. 전처리 과정은 일반적인 칼라 영상의 각 8비트로 구성된 R, G, B 컴포넌트를 16비트로 구성된 RGB 비트 수에 맞도록 원 영상의 칼라를 조정, 16비트로 축소된 칼라 영상에서 사용된 칼라 수를 계산하는 단계 칼라 수가 사용자가 입력한 칼라수의 임계값 보다 작은 경우 인덱스 칼라 이미지를 만드는 단계, 인덱스화된 영상과 칼라 수가 임계값 보다 큰 경우 16비트 칼라 영상을 대상으로 영상을 겹치지 않게 분할하는 단계 분할된 영상의 각 블록 단위로 Run의 평균 개수가 가장 많은 스캐닝 방법을 결정하는 단계 그리고 스케닝 순서에 따른 기존의 비손실 압축 기법을 적용의 순으로 이루어진다. 본 논문에서 기술한 전처리 단계를 거친 영상을 JPEG-LS에 적용하였을 경우 동일한 영상에서 약 $10{\sim}20%$의 압축 효율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 Quadtree 구조를 기반으로 한 효율적인 색상 정보 추출과 영상 검색을 수행하는 시스템을 구현한다. 제시한 시스템은 원 영상으로부터 DC영상을 추출하고, DC 영상의 화소들을 RGB에서 HSV의 색상 좌표계로 변환한다. 변환된 영상에서 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포값을 영역의 위치에 따라 Quadtree의 단말 노드에 저장한다. 그리고, 사용자가 질의 영상을 주었을 때 Quadtree에 저장된 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 유사도 측정을 통하여 결과 영상을 보여준다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과 64개의 영역으로 나눈 방법에 비해 비교하는 평균 영역의 개수는 28.9개였고, 검색시간은 2~6초 정도 감소하였다. 또한, 전체 영상의 색상 정보 저장량도 25% 정도 줄어들었지만 질의에 대한 두 방법의 검색 결과는 유사하게 나타났다.
In this paper, we propose a motion picture processor for CSTN-LCD without gamut problem. The proposed method employed CDF(Cumulative Density Function) in order to perform a mutual independent in image gradation and color balance. In addition, the proposed method has solved a gamut problem used by conversion of RGB system and CMY system. Also, we apply the BFI (Black Field Insertion) to the design to compensate for response time of a LC (Liquid Crystal). The proposed hardware architecture has been implemented and verified using a FPGA on prototype board. Visual test and standard deviation of histogram were introduced to evaluate the result of the proposed method and the original ones.
RGB 컬러 좌표계상에서는 각 컬러 성분간의 상관도가 매우 높고, 색을 표현할 때 R, G, B 각 성분에 똑같은 대역폭을 주기 때문에 영상의 압축 관점에서 효율적이지 못하다. 대표적인 영상압축 알고리즘인 MPEG-1,MPEG-2, MPEG-4, H.263, JPEG, JPEG-2000등에서는 압축 효율을 높이기 위해서 YCbCr 컬러 좌표계를 사용하고 있다. 본 논문에서는 좀 더 효율적인 영상 압축을 위해서 새로운 컬러 좌표계를 제안하고자 한다. 제안하는 컬러 좌표계는 DCT 커널에 기반을 두고 있다. DCT 컬러 좌표계는 각각의 커널끼리 직교하며, 빠른 연산이 가능하고, 구조가 간단하다. 실험결과, DCT 컬러 좌표계의 신호들의 분산이 YCbCr 컬러 좌표계의 신호들의 분산보다 작은 경향을 보이며, 동일한 비트율에서 작은 MSE (Mean Square Error)를 가지는 것을 실험적으로 알 수 있다.
Lim, Eun-Kyung;Kim, Young-Ju;Kim, Dae-Su;Kwang-Baek, Kim
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.648-651
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2003
In this paper, we propose the recognition system of a license plate using SOM algorithm. The recognition of license plate was investigated by means of the SOM algorithm. The morphological information of horizontal and vertical edges was used to extract a plate region from a car image. In addition, the 4-direction contour tracking algorithm was applied to extract the specific area, which includes characters from an extracted plate area. Therefore, we proposed how to extract license plate region using morphological information and how to recognize the character string using SOM algorithm. In this paper, 50 car images were tested. The extraction rate obtained by the proposed extraction method showed better results than that from the color information of RGB and HSI, respectively. And the license plate recognition using SOM algorithm was very efficient.
We used a series of Landsat images acquired from 1984 to 2001 to observe decadal changes of the research forest of Kangwon National University. Tree NDVI images of November in 1984, 1986 and 2001 were displayed in RGB color composite. This image enabled us to identify historical change of conifer types and their approximate ages. Conifers were classified into 'old conifer aged more than 25 years', 'young conifer aged 20-25 years' 'very young conifer aged less than 20 years', and recently deforested areas. The results coincide with in situ data very well. Archives of higher resolution images should be used to monitor the change of area for various tree types.
유해 영상 검출은 유해 동영상을 내용 기반으로 검색하고 차단하기 위한 방법의 하나로써, 유해 동영상 추적 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 유해 영상 검출은 웹 사이트 내에 음란 콘텐츠를 추출함으로 유해 사이트를 차단하는데 사용되었으며, 주로 RGB 비율, Histogram 등을 이용한 Skin color와 Edge를 추적한 Texture를 기반으로 유해 영상을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 UCC 유해 동영상과 같이 저화질 영상에서의 유해 여부를 판단하기에는 정확성이 낮다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기에 따른 고/저화질 분류를 이용하여 동영상에서 보다 효과적인 유해 영상 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 고/저화질 분류 사용의 유/무에 따른 검출 실험을 하였으며, 그 결과 분류를 방법이 기존 방법보다 12%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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