• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.855-858
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• 2004

본 논문에서는 원영상 영역내 포함된 우성의 에지에 대한 구체적 정보를 이용하기 위하여 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출한다. 추출된 에지영상에 얼굴영역을 검출하기위해 이진화된 영상에 설정된 임계값을 통하여 얻은 이진영상으로부터 얼굴영역을 검출하기 위하여 얼굴의 일반적인 구조적 정보와 처리시간이 빠른 수평, 수직히스토그램 분석법을 이용하였다. 얼굴영역을 분리한 영상에 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용하여 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.77-80
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• 2000

In this paper, we propose a method of detecting the distance between two vehicles by computing the disparity of the close-rang vehicle stereo image using two digital cameras. The boundary(or edge) of the object considered the vehicle is obtained by using the modified wavelet transform which has multi-resolution characteristics. We analyze the histogram using the coarse-to-fine method considering a whole feature and increase the resolution to obtain the exact disparity. From the results, the distance of the close-range vehicle is detected effectively by using our proposed method.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.7
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• pp.1503-1508
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• 2009

This study applied image processing techniques, constructed to real-time, to thermal infrared camera image. Thermal infrared image data was utilized for hot mapping, cool mapping, and rainbow mapping according to changing temperature. It was histogram image processing techniques so that detected shade contrast function of the thermal infrared image, and the thermal infrared image's edge was extracted to classification of object. Moreover, extraction of temperature from image was measured by using the image information program.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.656-659
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• 2004

최근 많은 연구에서, 동일한 영상그룹들로부터 추출된 저수준의 특징들을 이용해서 고수준의 정보를 분석한 뒤, 이를 이용해서 영상을 분류하는 방법들을 소개하고 있다. 이러한 연구는 CBIR의 인덱싱에서 저수준의 특징만을 사용할 때 발생하는 의미적인 차이(semantic gap)문제를 해결하여, 검색의 효율을 높일 수 있게 한다. 하지만 이들 연구는 대부분 전경(scenery)영상만을 대상으로 하고 있다. 한편 영상을 객체 단위로 다루는 것은 CBIR의 성능을 크게 향상 시킬 수 있는 요인이 된다. 왜냐하면 대부분의 사용자는 관심있는 객체가 포함된 영상을 검색하기 원하기 때문이다. 본 논문에서는 영상의 객체를 인공객체와 자연객체로 분류하는 방법을 제안한다. 인공객체의 경우 자연객체에 비해 상대적으로 직선형태의 에지가 많이 발견되며 객체를 구성하는 패턴이 규칙적이고 방향성을 가진다. 또한 인공객체는 자연객체에 비해 객체영역의 경계가 직선에 의한 단순한 형태로 나타난다. 이러한 특징들을 EDH(edge Direction Histogram)의 에너지, EDAS(Energy Difference of Adjacent Sector)와 가버 필터를 통해 추출하여 분류에 이용한다. 실험을 통하여 각 특징들을 개별적으로 사용해서 76%에서 84% 사이의 분류 정확성을 얻었으며, 제안한 머징 방법을 이용하여 최종적으로 약 90%의 정확성으로 분류하였다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.14 no.4
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• pp.169-176
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• 2018

In this study, we propose a new Fire Flame Region Extraction using Block Homogeneity Segmentation method of the Fire Image with irregular texture and various colors. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role. The Color Image with fire flame is divided into blocks and edge strength for each block is computed by using modified color histogram intersection method that has been developed to differentiate object boundaries from irregular texture boundaries effectively. The block homogeneity is designed to have the higher value in the center of region with the homeogenous colors or texture while to have lower value near region boundaries. The image represented by the block homogeneity is gray scale image and watershed transformation technique is used to generate closed boundary for each region. As the watershed transform generally results in over-segmentation, region merging based on common boundary strength is followed. The proposed method can be applied quickly and effectively to the initial response of fire.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.168-174
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• 1993

A new digital image processing method for measuring of the flank wear of cutting tool is presented. The method is based on computer vision technology in which the tool is illuminated by two halogen lamps and the wear zone is visualized using a CCD camera. The image is converted into digital pixel and processed to detect the wearland width. As a conclusion, it has been proved that the average wearland area and mzximum peak values of the flank wear width can monitored effectively to a measuring resolution of 0.01mm.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.135-138
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• 2008

본 논문은 의료 영상에 대한 효과적인 분류와 검색을 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 분류와 검색을 위해서 MPEG-7 표준 기술자인 색 구조 기술자와 경계선 히스토그램 기술자를 사용해 영상들에 대한 특징 값을 추출한다. 이렇게 구해진 특징 값들을 의료 영상의 분류와 검색에 적용해 본 결과 비교적 낮은 성능을 보여줌을 확인하고 앞서 구해진 특징 값들을 교사 학습 방법인 SVM(Support Vector Machine)과 비교사 학습 방법인 FCM(Fuzzy C-means Clustering)에 적용시켰다. 기존 연구에서는 SVM과 FCM의 통합으로 의료 영상에 대한 분류와 검색을 시행하였지만 본 논문에서 실험한 결과 SVM과 MPEG-7 시각 기술자 중에 하나인 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 가중치 선형 결합하여 실험한 결과가 더 정확한 분류와 높은 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.431-432
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• 2024

Otsu 알고리즘은 픽셀 값의 분포를 분석해 이미지를 두 개의 클래스로 나누는 최적의 임계값을 산출하는 기법으로, 주로 의료 영상 처리, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 객체를 구분 지을 때 활용되고 있다. 이미지마다 적합한 임계값을 계산하는 Otsu 알고리즘을 통해 객체 구분에 널리 활용되는 엣지 검출 가속기의 정확도 또한 향상시킬 수 있다. 그러나 Otsu 알고리즘은 복잡한 연산으로 인해 하드웨어 사용량이 제한된 조건에서 구현하기 위해서는 효율적인 설계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 Otsu 알고리즘 연산을 하드웨어에 효율적인 방식으로 구현한 히스토그램 기반 연산을 활용한 엣지 검출 하드웨어 가속기를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.05a
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• pp.50-54
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• 1999

This paper is proposed to image retrieval system using color and shape feature. Color feature used to four maximum value feature among the maximum value extracted from local color distribution histogram. The preprocessing of shape feature consist of edge extraction and weight central point extraction and angular sampling. The sum of distance from weight central point to contour and variation and max/min used to shape feature. The similarity is estimated compare feature of query image with the feature of images in database and the candidate of image is retrieved in order of similarity. We evaluate the effectiveness of shape feature and color feature in experiment used to two hundred of the closed image. The Recall and the Precision is each 0.72 and 0.53 in the result of average experiment. So the proposed method is presented useful method.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.11C
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• pp.1518-1526
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• 2004

In this paper, an algorithm using wavelet transform for detecting a cut that is a radical scene transition point, and fade and dissolve that are gradual scene transition points is proposed. The conventional methods using wavelet transform for this purpose is using features in both spatial and frequency domain. But in the proposed algorithm, the color space of an input image is converted to YUV and then luminance component Y is transformed in frequency domain using 2-level lifting. Then, the histogram of only low frequency subband that may contain some spatial domain features is compared with the previous one. Edges obtained from other higher bands can be divided into global, semi-global and local regions and the histogram of each edge region is compared. The experimental results show the performance improvement of about 17% in recall and 18% in precision and also show a good performance in fade and dissolve detection.