• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권4호
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• pp.444-447
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• 2008

In this paper, we proposed the recognition system of car license plates to mitigate traffic problems. The processing sequence of the proposed algorithm is as follows. At first, a license plate segment is extracted from an acquired car image using morphological features and color information, and noises are eliminated from the extracted license plate segment using line scan algorithm and Grassfire algorithm, and then individual codes are extracted from the license plate segment using edge tracking algorithm. Finally the extracted individual codes are recognized by an FCM algorithm. In order to evaluate performance of segment extraction and code recognition of the proposed method, we used 100 car images for experiment. In the results, we could verify the proposed method is more effective and recognition performance is improved in comparison with conventional car license plate recognition methods.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.250-252
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• 1998

내용기반 이미지 검색(Content-based image retrieval)에서 컬러 특징을 표현하기 위해 컬러 히스토그램이 많이 이용되고 있다. 하지만 히스토그램의 고차원적인 성질 때문에 색인구조를 사용한 효율적인 검색이 어렵고, 유사도 계산 단계에서 비용이 많이 든다. 이점을 개선하기 위해서 이미지의 컬러 정보 손실을 최소화하면서 히스토그램의 차원을 낮추는 컬러 클러스터링 방법이 제안되었다. 이 논문은 이미지 검색의 응용 분야에 따른 이미지 데이터의 컬러 분포 특성을 이용한 컬러 클러스터링 방법을 제안한다. 컬러 분포를 가중치로 이용한 계층적 컬러 클러스터링 방법에 대해 알아보고, 두 단계 컬러 히스토그램을 이용한 이미지 검색에 적용하여 컬러 정보 유지 능력을 실험해 본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.34-36
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• 2002

의료영상 처리시스템의 자동인식 결과 등과 함께 진단 중인 의죠 영상과 유사한 영상객체를 임의로 검색하여 부가정보로 활용할 수 있는 지능적 의료정보 시스템 구현에 대하여 논한다 의료 영상객체간 유사도 계산을 위하여 각 객체로부터 추출된 특징 정보를 객체 속성으로 이용하며, 이 들 특징 값들의 빈도와 관련 분포 속성 간 관련성 등을 고려한 유사객체 분류방식을 사용한다. 이와 같이 얻어진 영상객체 간 유사도 정보는 지식베이스로 관리되어 자동 영상 인식에 사용될 뿐 아니라 유사 영상 검색 및 진단의 근거자료로 사용된다. 즉 전문의나 병리학자들은 진단 과정에서 유사영상의 판독 결과 등을 참조함으로써 영상의 정확한 판독 및 진단 확증의 객관적 근거 자료를 학보하는데 도움을 받을 수 있다. 구현된 시스템의 적용 예로 자궁경부 세포진 영상인식 시스템을 이용하여 그 유용성을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.494-499
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• 2007

실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권3B호
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• pp.315-322
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• 2001

최근 정보통신기술의 발전과 함께 영상매체의 급속한 증자로 영상의 효율적인 관리와 검색을 수행하기 위한 내용기반 영상검색은 핵심기술로 대두되고 있다. 내용기반 영상검색에서 영상의 특징을 표현하기 위해 색상 히스토그램을 많이 사용하고 있으나, 색상만을 고려하는 것은 많은 단점을 지니고 있으므로 본 논문에서는 영상의 특징으로 색상과 공간 정보를 함께 고려하기 위한 순차영역분할(sequential clustering) 기법을 도입하며, 분할된 영역의 색상평균값, 분산값과 영역의 크기를 특성벡터로 제안한다. 제안된 방법의 특성의수가 18개로 타 방법보다 매우 작은 저장공간을 가지면서도 검색효율이 8.8%이상 개선되었다. Precision 대 Recall에서도 각 질의 영상에서 대부분의 Recall 값에서 제안한 방법이 우수함이 확인되었으며, 시각적으로도 양호한 검색결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.188-191
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• 2004

야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되거나 흐린 저대비(low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 동영상 압축표준인 MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차 신호를 분리하여 압축한다. 밝기신호만을 추출한 후 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용하는데, 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였고 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다 븐 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1795-1798
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• 2003

내용을 기반으로 하는 영상검색에 있어 색상과 물체의 특징은 중요한 요소로서, 지금까지의 검색 기법들은 이들을 중심으로 연구가 진행되어 왔으며, 이들을 추출하기 위해서는 color 영상에서의 배경과 물체의 분리는 선행되어야 할 중요한 과제이다. color 영상에서 물체를 분리 하고자 하는 여러 가지 시도가 있었으나, 대부분 clustering 에 준하고 있으며, 처리시간이나 결과에 있어서 그다지 좋은 효과를 내지 못하는 것도 사실이다. 따라서, 영상검색을 위한 물체의 분리 기법으로서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 물체가 영상의 중심에 주로 위치한다는 점에 착안한 방법을 응용하여 영상의 외곽에 존재하는 색상뿐만 아니라 명암까지 분석하여, 배경을 구성하는 화소들의 색상 및 명암과 동일하지 않은 색상들로 이루어진 부분을 물체로 판단, 추출하는 기법에 대해 설명하고, edge를 추출해낸 영상의 정보와 합성하여 최적의 물체를 찾아 검색을 하는 기법에 대하여 기술하였다.

• 한국주거학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.71-81
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• 2008

A traditional Korean housing is a typical type which is contained life style, spatial organization and scape element of people who lived in Korea. In the hanok, people want to be live not only in human environment and traditional culture, but also modem urban housing as a high density. This article deals as follows: First, Hanok as urban housing would be composed in a housing lot, linear type layout, devide building, and cluster type. Second, Housing unit and configuration of Multi family housing can be used single story, second story, second story + single story, multi story and Hanok roofing. Thirds, structure of the building are traditional wooden, combined one of steel and wood or concrete and wood, and the building system in exterior and interior can be seperated into another system. Forth, Image of multi story Hanok A last, consistency of Hanok is not a repeat of an origin but application and creative aptitude of the origin, and multi family housing application of Hanok can be a trial creative.

• International Journal of Contents
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• 제8권4호
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• pp.95-102
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• 2012

In this paper, we present a technique to extract the title areas from book cover images. A typical book cover image may contain text, pictures, diagrams as well as complex and irregular background. In addition, the high variability of character features such as thickness, font, position, background and tilt of the text also makes the text extraction task more complicated. Therefore, we propose a two steps efficient method that uses Histogram of Oriented Gradients and color information to find the title areas. Firstly, text localization is carried out to find the title candidates. Finally, refinement process is performed to find the sufficient components of title areas. To obtain the best result, we also use other constraints about the size, ratio between the length and width of the title. We achieve encouraging results of extracted title regions from book cover images which prove the advantages and efficiency of the proposed method.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제7권5호
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• pp.258-267
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• 1999

An intelligent safety vehicle(ISV) should have an ability to predict the possibility of an accident and help a driver avoid the accident in advance. The basic function of the ISV is to alert the driver by warning when the collision is to occur. For this purpose, the ISV has to function efficiently in sensing the environmental context. While image processing provides lane information, laser radar senses road obstacles including vehicles. By applying a simple clustering algorithm to radar signals, it is possible to obtain the vehicle information. Consequently, we can identify the existence of the vehicle of interest on my lane. The reliability of the sensing algorithm is evaluated by running on the highway with a test vehicle.