• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.37-44
• /
• 2019

In this study, we propose the automatic extraction method of Rescue Requests from Drone Images. A central object is extracted from each image by using central object extraction method[7] before classification. A central object in an images are defined as a set of regions that is lined around center of the image and has significant texture distribution against its surrounding. In this case of artificial objects, edge of straight line is often found, and texture is regular and directive. However, natural object's case is not. Such characteristics are extracted using Edge direction histogram energy and texture Gabor energy. The Edge direction histogram energy calculated based on the direction of only non-circular edges. The texture Gabor energy is calculated based on the 24-dimension Gebor filter bank. Maximum and minimum energy along direction in Gabor filter dictionary is selected. Finally, the extracted rescue requestor object areas using the dominant features of the objects. Through experiments, we obtain accuracy of more than 75% for extraction method using each features.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.131-139
• /
• 2003

Shape descriptors play an important role in systems for object recognition, retrieval, registration, and analysis. Seven well-known descriptors including MPEG-7 visual descriptors arebriefly reviewed and a new robust pattern recognition descriptor is proposed. Performance comparison among descriptors are presented. Experiments show that the newly proposed descriptor yields better performance results than Fourier, invariant moment, and edge histogram descriptors.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
• /
• pp.77-80
• /
• 2000

In this paper, we present a new automatic thresholding algorithm based on maximum entropy of two-dimensional pixel histogram. While most of the previous algorithms select thresholds depending only on the histogram of gray level itself in the image, the presented algorithm considers 2D relational histogram of gray levels of two adjacent pixels in the image. Thus, the new algorithm tends to leave salient edge features on the image after thresholding. The experimental results show the good performance of the presented algorithm.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제43권4호
• /
• pp.19-26
• /
• 2006

오늘날 대부분의 멀티미디어 데이터는 압축된 형태로 저장되고 전송된다. MPEG-7 에지 히스토그램 기술자는 공간영역에서 특정정보를 추출하기 때문에 특정정보추출을 위해 필요로 되는 복호화과정과 공간영역에서의 필터링 과정은 특정추출시간 과 연산량을 증가시키는 원인이 된다. 영상 검색 효율을 높이기 위하여 본 논문에서는 DCT 영역에서 직접적으로 에지 히스토그램을 추출하는 기법을 제안한다. OCT 계수들 중 AC 계수로부터 얻을 수 있는 에지에 대한 정보를 이용하여 DCT 영역에서 직접적으로 에지의 방향과 강도를 구한다. 실험결과는 제안하는 기법을 통해 검색 효율과 연산량에서 모두 만족할만한 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제8권2호
• /
• pp.185-190
• /
• 2010

In this paper we propose the CBIR algorithm which is based on a novel image block method that combined both color and edge feature. The main drawback of global histogram representation is dependent of the color without spatial or shape information, a new image block method that divided the image to 8 related blocks which contained more information of the image is utilized to extract image feature. Based on these 8 blocks, histogram equalization and edge detection techniques are also used for image retrieval. The experimental results show that the proposed image block method has better ability of characterizing the image contents than traditional block method and can perform the retrieval system efficiently.

• 응용통계연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.359-371
• /
• 2011

영상에서 에지검출은 영상분할 및 물체인식 등을 위한 영상처리의 전처리 과정으로 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 영상에서 에지검출을 위해 웨이블렛 기반 하에서 로컬 히스토그램 분석을 이용한 새로운 에지검출법을 제안하고자 한다. 지금까지 웨이블렛 기반 에지검출은 수직과 수평성분으로부터 기울기 벡터를 구하고 임계값은 주로 글로벌 히스토그램 임계값 처리를 통하여 구하였다. 본 논문에서는 수직과 수평성분 외에 대각선 성분을 고려하여 기울기 벡터를 구하고 일반적인 영상에 적합한 로컬 히스토그램 임계값처리를 통하여 임계값을 구하였다. 제안된 에지검출법의 성능 평가를 위해 기존의 Sobel 방법, Canny 방법, Scale Multiplication 방법 그리고 Mallat의 웨이블렛 방법 등과 비교하였다. 영상실험 결과 제안된 방법은 잡음이 많고 적음에 관계없이 에지검출이 뛰어난 반면에 Canny 방법과 Sobel 방영은 잡음이 많을수록 급격하게 성능이 떨어짐을 알 수 있었다. 그리고 제안된 방법은 Scale Multiplication 방법과 Mallat 방법보다 좋은 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권10호
• /
• pp.162-170
• /
• 2013

최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.304-306
• /
• 2007

Methods of Object recognition from camera image are to compare features of color. edge or pattern with model in a general way. SIFT(scale-invariant feature transform) has good performance but that has high complexity of computation. Using simple color histogram has low complexity. but low performance. In this paper we represent a model as a color cooccurrence histogram. and we improve performance using pyramid matching. The color cooccurrence histogram keeps track of the number of pairs of certain colored pixels that occur at certain separation distances in image space. The color cooccurrence histogram adds geometric information to the normal color histogram. We suggest object recognition by pyramid matching of color cooccurrence histogram.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제21권8호
• /
• pp.829-836
• /
• 2018

This study attempts to detect a shot boundary in films(or dramas) based on the length of a sequence. As films or dramas use scene change effects a lot, the issues regarding the effects are more diverse than those used in surveillance cameras, sports videos, medical care and security. Visual techniques used in films are focused on the human sense of aesthetic therefore, it is difficult to solve the errors in shot boundary detection with the method employed in surveillance cameras. In order to define the errors arisen from the scene change effects between the images and resolve those issues, the mixed algorithm based upon color histogram, edge histogram, and optical flow was implemented. The shot boundary data from this study will be used when analysing the configuration of meaningful shots in sequences in the future.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.137-138
• /
• 2018

이미지의 픽셀 기반 처리는 한 픽셀의 값을 변환하고 다른 픽셀의 값에 관계없이 현재 픽셀의 값에 따라 변환하는 프로세스를 의미한다. 픽셀 기반 처리는 이미지 변환, 이미지 향상 및 이미지 합성과 같은 많은 분야에서 가장 기본적인 작업이다. 본 논문에서는 히스토그램 연산과 같은 영상의 전처리 과정이 경계 검출 결과에 미치는 상호 연관성에 대해 알아보고 픽셀 기반의 처리를 이용하여 효과적으로 영상의 윤곽을 찾는 방법을 제안한다.