• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.249-256
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• 2015

디지털 영상에서 그림자는 영산 분석에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 이동물체 검출 및 추적을 위해서는 그림자 제거가 필수적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 색도 영상, 밝기 변화 및 이동물체의 그림자 방향 특성을 이용해 그림자를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성이 되며, 첫 번째 단계로 현재 영상의 색도와 밝기 변화를 이용해 그림자 후보 영역을 제거하고, 두 번째 단계에서 이동물체의 최하위 화소 위치를 구하여그림자의 방향에 해당하는 그림자를 제거하였다. 그림자는 이동물체의 아래 영역에 위치하기 때문에 이동물체의 최하위 화소와 그림자의 방향을 알면 그림자를 제거할 수 있다. 실험 결과, 실제 이동물체 영역과 그림자 영역의 분리가 효과적으로 이루어졌으며, 이동물체 검출 및 추적 성능이 향상되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.751-761
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• 2014

색각 이상자들은 채도와 명도가 낮은 색채들에 대해 분별력을 갖지 못할 뿐 아니라 감성 왜곡과 관련하여 부정적인 감성을 표출한다. 감성의 기본이 되는 감각에 대한 왜곡을 바로 잡고자 함은 색각이상자들이 디지털 문화콘텐츠에 접할 때 느끼는 부정적인 감성보다 긍정적인 감성을 높이기 위해서이다. 대비는 채도와 명도간의 변환되는 방향이 다르게 하여 높이고, 이를 통해 원본 이미지가 전달하는 동적과 정적, 선명함과 칙칙함이라는 감각 왜곡을 감소시켜 색각 이상자에게 전달한다. 이를 색변환이 이뤄지는 영역에 대하여 채도와 명도를 변환하는 대비기반 색변환 방법을 제안하고 이 방법이 감각 왜곡을 감소시킨다는 것을 색변환 시뮬레이션과 사용자 테스트를 사용하여 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권1C호
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• pp.36-45
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• 2006

본 논문에서는 효과적인 3차원 영상 디스플레이를 위한 다시점 영상왜곡 보정처리 시스템 구현을 제안한다. 본 논문에서 제안한 보정처리 시스템은 기존의 스테레오 방식에서 확장된 4시점으로 카메라를 구성하여 영상을 획득하고 다시점 영상 간에 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡, 카메라 오차 및 크기, 카메라 간 밝기 및 색상, 영상 간 밝기 균일도 등의 영상의 보정 신호처리에 대한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안된 시스템에서는 카메라 간 밝기 및 색상 보상은 각 영상의 특징점과 대응점을 찾아 영상 전체에 대한 대응점을 추출하여 색 변환을 통해 영상을 보정하였고 밝기 및 균일도 처리는 각 영상의 밝기차이 맵을 생성하여 보상하였다. 또한 렌즈의 구면수차로 인한 왜곡은 각 영상의 패턴을 검출한 후 렌즈 왜곡을 보정하고 카메라의 오차 및 크기 보상을 통해 다시점 3차원 디스플레이시 발생되는 왜곡현상을 해결하여 보다 효과적인 3차원 입체 디스플레이가 가능하도록 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.587-599
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• 1996

In general fractal imge compression, each range block is approximated by a contractive transform of the matching domain block under the mean squared error criterion. In this paper, a distortion measure reflecting the properties of human visual system is defined and applied to a fractal image compression. the perceptual distortion measure is obtained by multiplying the mean square error and the noise sensitivity modeled by using the background brightness and spatial masking. In order to compare the performance of the mean squared error and perceptual distortion measure, a simulation is carried out by using the 512*512 Lena and papper gray image. Compared to the results, 6%-10% compression ratio improvements under improvements under the same image quality are achieved in the perceptual distortion measure.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제18권6호
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• pp.868-872
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• 2005

Individual management of the animal is the first step towards reaching the goal of precision livestock farming that aids animal welfare. Accurate recognition of each individual animal is important for precise management. Electronic identification of cattle, usually referred to as RFID (Radio Frequency Identification), has many advantages for farm management. In practice, however, RFID implementations can cause several problems. Reading speed and distance must be optimized for specific applications. Image processing is more effective than RFID for the development of precision farming system in livestock. Therefore, the aim of this paper is to attempt the identification of cattle by using image processing. The majority of the research on the identification of cattle by using image processing has been for the black-and-white patterns of the Holstein. But, native Japanese and Korean cattle do not have a consistent pattern on the body, so that identification by pattern is impossible. This research aims to identify to Japanese black cattle, which does not have a black-white pattern on the body, by using image processing and a neural network algorithm. 12 Japanese black cattle were tested. Values of input parameter were calculated by using the face image values of 12 cows. The face was identified by the associate neural memory algorithm, and the algorithm was verified by the transformed face image, for example, of brightness, distortion, noise and angle. As a result, there was difference due to a transformation ratio of the brightness, distortion, noise, and angle. The algorithm could identify 100% in the range from -30 to +30 degrees of brightness, -20 to +40 degrees of distortion, 0 to 60% of noise and -20 to +30 degree of angle transformed images.

• 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.

• 전기학회논문지P
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• 제62권2호
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• pp.90-94
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• 2013

In this paper, we propose a new algorithm to improve the contrast ratio, to preserve information of bright regions and to maintain the color of backlight image that appears with a great relative contrast. Backlight images of the natural environment have characteristics for difference of local brightness; the overall image contrast improvement is not easy. To improve the contrast of the backlight images, MSR (Multi-Scale Retinex) algorithm using the existing multi-scale Gaussian filter is applied. However, existing multi-scale Gaussian filter involves color distortion and information loss of bright regions due to excessive contrast enhancement and noise because of the brightness improvement of dark regions. Moreover, it also increases computational complexity due to the use of multi-scale Gaussian filter. In order to solve these problems, a linear MSR is performed that reduces the amount of computation from the HSV color space preventing the color distortion and information loss due to excessive contrast enhancement. It can also remove the noise of the dark regions which is occurred due to the improved contrast through edge preserving filter. Through experimental evaluation of the average color difference comparison of CIELAB color space and the visual assessment, we have confirmed excellent performance of the proposed algorithm compared to conventional MSR algorithm.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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• pp.209-214
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• 2006

Adjustable reflective color gamut RGBW transflective liquid crystal display (ARC RGBW TRLCD) applied simple manufacture process and image processing algorithm to achieve high brightness and good color performance both in transmissive and reflective mode. With appropriate modification higher transmittance but no color distortion happens in transmissive mode. Moreover, base on superior reflectance total brightness and color gamut also can be modified under different ambience. It provides the flexibility not only for any environments but also for variant personal hobbies. It is the best technique used both at indoor and outdoor.

• 한국레이저가공학회지
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• 제17권1호
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• pp.17-21
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• 2014

Head up display is in increasing demand for advanced devices in the modern luxury vehicles. It helps drivers focus on driving environment on the road. While HUD technology with LED has advanced, the brightness in daylight can be still an issue to be resolved. Laser light source is a possible solution to overcome the brightness problem and optimal optics design is required for the best performance. Sample design of optics is proposed and detail procedure of lens design evaluation is presented in this paper. The results were characterized by using a ray tracing method and qualitative analysis for spot and DEE is also presented. The overall error or image distortion remained in the target range of $25{\mu}m$ and the simulated image demonstrated possible use in the automotive applications.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제29권4호
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• pp.341-346
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• 2004

Recent livestock people concern not only increase of production, but also superior quality of animal-breeding environment. So far, the optimization of the breeding and air environment has been focused on the production increase. In the very near future, the optimization will be emphasized on the environment for the animal welfare and health. Especially, cattle farming demands the precision livestock farming and special attention has to be given to the management of feeding, animal health and fertility. The management of individual animal is the first step for precision livestock farming and animal welfare, and recognizing each individual is important for that. Though electronic identification of a cattle such as RFID(Radio Frequency Identification) has many advantages, RFID implementations practically involve several problems such as the reading speed and distance. In that sense, computer vision might be more effective than RFID for the identification of an individual animal. The researches on the identification of cattle via image processing were mostly performed with the cows having black-white patterns of the Holstein. But, the native Korean and Japanese cattle do not have any definite pattern on the body. The purpose of this research is to identify the Japanese black cattle that does not have a body pattern using computer vision technology and neural network algorithm. Twelve heads of Japanese black cattle have been tested to verify the proposed scheme. The values of input parameters were specified and then computed using the face images of cattle. The images of cattle faces were trained using associate neural network algorithm, and the algorithm was verified by the face images that were transformed using brightness, distortion, and noise factors. As a result, there was difference due to transform ratio of the brightness, distortion, and noise. And, the proposed algorithm could identify 100% in the range from -3 to +3 degrees of the brightness, from -2 to +4 degrees of the distortion, and from 0% to 60% of the noise transformed images. It is concluded that our system can not be applied in real time recognition of the moving cows, but can be used for the cattle being at a standstill.