• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.270-279
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• 1997

지도 영상에 포함된 문자들을 효율적으로 인식하기 위해서는, 문자 영역만을 추 출하여 독립된 계층으로 만드는 전처리 단계가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 칼라 지도 영상의 색 정보를 대화식 클러스터링 기법에 의해 색 별로 분리하고, 문자 영역 을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 대화식 클러스터링 기법은 칼라 영상 중 에서 사용자가 분리하기 원하는 색을 대화식으로 선택하여 각각의 선택된 색을 중심 으로 클러스터를 형성하고 분리한다. 문자를 추출하는 알고리즘은 문자를 표현하는 색만을 추출한 이전 영상을 벡터 데이터화 한 후 각 원시 요소들의 상호 관계를 고려 하여 직선, 원, 문자의 세 계층으로 분류하는 것으로서, 문자와 직선이 중첩되어, 하 나의 연결 요소를 이루고 있을 때에도 효과적으로 문자를 분리할 수 있다. 알고리즘 의 평가를 위해 1:3,000의 지번약도에 대한 실험을 수행하였으며, 선분과 문자가 중 첩되어 있는 경우에도 각각 분리할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.737-744
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• 2005

본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.173-174
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• 2009

색채의 조화란 조형의 기본 요소인 선, 형태, 색채가 잘 어울리는 것이다. 본 논문에서는 색채 조화론 중에서 요하네스 이텐의 색채 조화론을 구현을 통하여 제시하고자 한다. 노랑, 빨강, 파랑의 1차색을 기준으로 그 사이에 혼합색인 2차색을 배치하고, 다시 1차색과 2차색 사이에 3차색을 배치하여 12색상환을 만들었다. 이 12 색상환을 인식하도록 한다. 또한 에지 추출은 Canny 연산자를 이용하여 추출하도록 하고, 레이블링 및 클러스터링을 통해 색을 표현하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제10권2호
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• pp.1-5
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• 2011

In recent years, worldwide production of solar wafers increased rapidly. Therefore, the solar wafer technology in the developed countries already has become an industry, and related industries such as solar wafer manufacturing equipment have developed rapidly. In this paper we propose the color classification method of the polycrystalline solar wafer that needed in manufacturing equipment. The solar wafer produced in the manufacturing process does not have a uniform color. Therefore, the solar wafer panels made with insensitive color uniformity will fall off the aesthetics. Gaussian mixture models (GMM) are among the most statistically mature methods for clustering and we use the Gaussian mixture models for the classification of the polycrystalline solar wafers. In addition, we compare the performance of the color feature vector from various color space for color classification. Experimental results show that the feature vector from YCbCr color space has the most efficient performance and the correct classification rate is 97.4%.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권10호
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• pp.1038-1045
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• 2000

본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 칼라영상의 한 픽셀은 칼라정보(R.G.B)와 위치정보(x.y)를 가진다. 대개의 칼라공간에서의 클러스터링방법은 픽셀을 (R,G,B)공간으로 변환후 (R,G,B)공간상의 분포만을 이용하지만 여기서는(R,G,B)와 (x.y)모두를 사용하여 클러스터링함으로 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 중력 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법은 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. 중력 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법(K-means)에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.597-603
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• 2004

In retrieving large database of image data, the clustering is essential for fast retrieval. However, it is difficult to cluster a number of image data adequately. Moreover, current retrieval methods using similarities are uncertain of retrieval accuracy and take much retrieving time. In this paper, a suggested image retrieval system combines Fuzzy ART neural network algorithm to reinforce defects and to support them efficiently. This image retrieval system takes color and texture as specific feature required in retrieval system and normalizes each of them. We adapt Fuzzy ART algorithm as neural network which receive normalized input-vector and propose improved Fuzzy ART algorithm. The result of implementation with 200 image data shows approximately retrieval ratio of 83%.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.363-366
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• 2000

이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.277-278
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• 2012

본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이미 많이 알려져 있는 AdaBoost를 이용한 얼굴탐지를 수행한다. 탐지된 얼굴영역에 Lab 컬러시스템을 적용 시킨 후 입술픽셀의 특징에 따른 색상 마커를 사용하여 피부영역을 추출한다. 추출된 피부영역에 대하여 K-means 색상 군집화를 통해 입술영역을 추출한다. 그리고 실험을 통해 입술탐지 결과를 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.180-185
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• 2015

Digital infrared thermal imaging is a non-invasive adjunctive diagnostic technique that allows an examiner to visualize and quantify changes in skin surface temperature. The asymmetry of temperature differences between the diseased and the contralateral healthy body parts can be automatically analyzed and has been studied in many areas of medical science. In this paper, we propose a method for intelligent automatic asymmetry detection based on a K-means analysis and a YCbCr color model. The implemented software successfully visualizes an asymmetric distribution of colors with respect to the patients’ health status.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.103-106
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• 2008

본 논문에서는 지능형 자동차의 주행보조 시스템 중의 하나인 교통 표지판 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 잡음, 회전, 크기 등의 변형된 교통 표지판으로부터 기하학적 방법을 이용하여 변형된 정도를 추정하여 교통 표지판 원형으로 보정한다. 그리고 교통 표지판 인식을 위해서 보정된 표지판 영상으로부터 순차적 색기반 군집화(Sequential color-based clustering)에 의한 주의, 규제, 지시, 보조 등의 1차적 분류에 따라서 해당 교통 표지판의 형태 특징인 인식 심벌을 추출한다. 그리고 추출된 인식 심벌에 원형 추척법을 적용하여 교통 표지판 최종 인식 작업을 수행한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 교통 표지판 영상에 잡음, 회전, 크기 등의 임의 변형을 적용하여 다양한 실험 영상을 만들고, 적용한 결과 단일 변형에서는 95%, 혼합 변형에서는 93% 이상의 인식률을 보인다.