• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.480-483
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• 2005

본 논문은 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 영역기반 컬러 히스토그램 영상 검색 방법을 제안한다. 기존의 컬러 히스토그램 검색 방법은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지는 단점이 있다 이를 해결하기 위해 색상 정보를 HSV로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구해 명암, 이동, 회전등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 컬러 영상을 사용해 실험한 결과 기존의 방법들 보다 좋은 정확성을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권3호
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• pp.171-176
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• 2005

This paper proposes an automatic liver segmentation method using improved partial histogram threshold (PHT) algorithms. This method removes neighboring abdominal organs regardless of random pixel variation of contrast enhanced CT images. Adaptive multi-modal threshold is first performed to extract a region of interest (ROI). A left PHT (LPHT) algorithm is processed to remove the pancreas, spleen, and left kidney. Then a right PHT (RPHT) algorithm is performed for eliminating the right kidney from the ROI. Finally, binary morphological filtering is processed for removing of unnecessary objects and smoothing of the ROI boundary. Ten CT slices of six patients (60 slices) were selected to evaluate the proposed method. As evaluation measures, an average normalized area and area error rate were used. From the experimental results, the proposed automatic liver segmentation method has strong similarity performance as the MSM by medical Doctor.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.1-10
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• 2010

디지털 콘텐츠의 응용분야가 확산되면서 디지털 콘텐츠의 색상을 표준화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 색상을 이용한 영상의 특징을 표현하는 방법도 표준화에 준한 연구가 필요하다. 또한 다양한 응용분야에 사용될 수 있는 색상 특징을 추출하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 디지털 표색계의 근간이 되는 먼셀좌표계를 기본으로 하여 기준색상을 50색상으로 정의하고 영상 내 색상의 분포 특성을 알 수 있는 히스토그램을 구하고 영상을 대표할 수 있는 대표색상을 추출한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 18개의 실험영상을 만들어 기존의 방법과 제안방법을 적용하였으며 일반영상에도 적용하여 그 결과를 분석하였다. 제안방법을 적용한 결과영상은 영상 내에 존재하는 색상의 분포 특성을 잘 나타내주며 대표색상으로 빈도가 집중함으로 영상의 대표색상을 이용하여 다양한 응용분야에 적용이 가능하다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.58-66
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• 1999

본 논문에서는 영상의 콘트래스트 (이하 대비)를 높이기 위한 개선된 히스토그램 등화 기법을 제안한다. 기존의 글로벌 히스토그램 등화 기법은 간단하나 영상의 각 부분에 맞는 충분한 대비를 얻을 수 없다. 이를 해결하기 위한 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화 기법은, 높은 대비를 얻을 수 있으나 그 계산량이 엄청나다는 단점이 있다. 본 논문에서는 두 방법의 장점을 모두 얻기 위한 부분 중첩 서브블록 히스토그램 등화기법(Partially Overlapped Sub-block Histogram Equalization : POSHE)을 제안한다. 이 방법에서는 서브블록들의 히스토그램 등화 함수를 저역 통과 필터 형태의 마스크를 이용하여 얻음으로써 그 계산량을 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화에 비해 크게 줄여서 훨씬 빠른 시간에 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화 기법과 비슷한 정도의 높은 대비를 얻을 수 있게 되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.182-188
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• 2012

본 논문에서는 그래디언트 히스토그램을 기반으로 하는 영상 품질 평가 알고리즘을 제안하였다. 이는 목표 영상의 그래디언트 영상을 히스토그램으로 나타낼 경우 영상의 특성을 잘 나타낸다는 장점을 이용하였다. 제안한 방법에서 영상의 품질은 목표 영상에서 얻어진 그래디언트 히스토그램의 기울기에 의해 평가되고, 그래디언트 히스토그램을 대표하는 선의 기울기는 RANSAC (Random Sample Consensus)에 의해 측정된다. LIVE 영상 품질 평가 데이터베이스를 사용한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 현존하는 다른 알고리즘에 비해 실제 사람의 영상에 대한 평가와 유사하다는 것을 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.548-553
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• 2010

본 논문에서는 4차원의 히스토그램 기반 상관성을 이용한 효과적인 모양영상의 인식방법을 제안하였다. 여기서 히스토그램 기반 상관성은 4개 방향을 고려한 계산으로 얻어지며, 이는 영상 사이에 대응하는 차원의 위치를 비교함으로써 유사성을 좀 더 정확하게 반영하기 위함이다. 또한 상관성 척도로 정규화된 상호상관계수를 이용함으로써 모양, 위치, 크기, 회전과 같은 기하학적 변화에 강건한 인식성능을 얻기 위함이다. 제안된 방법을 8개의 $64\times64$ 픽셀의 모양영상과 30개의 $256\times256$ 픽셀의 모양영상을 대상으로 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영하는 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.410-412
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• 1999

히스토그램 장면 전환 검출(histogram scene change detection) 기법은 입력 영상 내에 카메라 동작(camera operation)이 발생한 부분을 컷(cut)으로 나누는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 사이의 움직임 벡터를 측정하여 카메라 동작이 일어났는지를 판단하고, 이를 이용하여 잘못된 컷의 인식을 막는다. 카메라 동작이 발생하는 샷의 경제는 컷이 될 수 없으므로, 이외의 샷에 대해 컬러 히스토그램 교집합(color histogram intersection)을 구해서 장면 전환 여부를 판단한다. 제안된 기법은 기존의 히스토그램 장면 전환 검출 기법보다 프리시젼(Precision) 면에서 성능 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.861-864
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• 2017

본 논문은 Exponential histogram을 사용하여 데이터스트림에서 개념 변화를 검출 하는 기법을 제안한다. 스트림 데이터와 같이 빠르게 증가하는 데이터에 대한 개념 변화를 찾는 것은 중요 문제이다. 기존에 사용하던 슬라이딩 윈도우 기반의 방법들은 과거의 데이터를 버렸지만, 제안하는 방법은 과거의 데이터를 효율적으로 저장하며, 윈도우의 크기를 변경 할 수 있는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법에 대한 효율성과 정확성을 보인다.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권9호
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• pp.1181-1187
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• 1995

In video camera, an automatic video quality compensation method using the dynamic range transform is proposed. The histogram is used to decide the nonuniformness of picture brightness by nonuniform lighting. The gray level is divided four regions, and the histogram is obtained per one field. We introduce a new parameter, nonuniformness, defined by the cumulative difference between its CDF and LCDF. We also propose the decision function of the dynamic range transform constant versus its nonuniformness, and compensate the quality of video automatically.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.67-72
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• 2005

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 양봉 형태의 히스토그램이 나타나며 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 반면에 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 운송 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.