• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.15-17
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• 2006

This paper presents a new global intensity compensation method for extracting moving object in a visual surveillance system by compensating time variant intensity changes of background region. The method that compensates a little changes of intensity due to time variant illumination change and automatic gain control of camera is called global intensity compensation. The proposed method expresses global intensity change with a mapping table to describe complex form of intensity change while the previous method models this global intensity change with a simple function as a straight line. The proposed method builds the mapping table by calculating the cross histogram between two images and then by selecting an initial point for generating the mapping table by using Hough transform applied to the cross histogram image. Then starting from the initial point, the mapping table is generated according to the proposed algorithm based on the assumption that reflects the characteristic of global intensity change. Experimental results show that the proposed method makes the compensation error much smaller than the previous GIC method

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.85-88
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• 2009

In this paper, we propose a DRF-based object detection method using the object adaptive patch in the satellite imagery. It is a Discriminative Random Fields (DRF) based work, so the detection is done by labeling to the possible patches in the image. For the feature information of each patch, we use the multi-scale and object adaptive patch and its texton histogram, instead of using the single scale and fixed grid patch. So, we can include contextual layout of texture information around the object. To make object adaptive patch, we use "superpixel lattice" scheme. As a result, each group of labeled patches represents the object or object's presence region. In the experiment, we compare the detection result with a fixed grid scheme and shows our result is more close to the object shape.

• ETRI Journal
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• 제34권3호
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• pp.399-409
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• 2012

In this paper, we propose a new color histogram model for object tracking. The proposed model incorporates the color arrangement of the target that encodes the relative spatial distribution of the colors inside the object. Using the color arrangement, we can determine which color bin is more reliable for tracking. Based on the proposed color histogram model, we derive a mean shift framework using a modified Bhattacharyya distance. In addition, we present a method of updating an object scale and a target model to cope with changes in the target appearance. Unlike conventional mean shift based methods, our algorithm produces satisfactory results even when the object being tracked shares similar colors with the background.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1059-1067
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• 2021

In this paper, a HDR algorithm for a single image is proposed using the exposure fusion, that adaptively calculates gamma correction coefficients according to the image distribution. Since typical HDR methods should use at least three images with different exposure values at the same scene, the main problem was that they could not be applied at the single shot image. Thus, HDR enhancements based on a single image using tone mapping and histogram modifications were recently presented, but these created some location-specific noises due to improper corrections. Therefore, the proposed algorithm calculates proper gamma coefficients according to the distribution of the input image and generates different exposure images which are corrected by the dark and the bright region stretching. A HDR image reproduction controlling exposure fusion weights among the gamma corrected and the original pixels is presented. As the result, the proposed algorithm can reduce certain noises at both the flat and the edge areas and obtain subjectively superior image quality to that of conventional methods.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.11-17
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• 2010

본 논문에서는 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템(ITCS)에 적용될 수 있는 근적외선 얼굴 영상에 대한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 근적외선 얼굴 영상에서 ULBP(uniform local binary pattern) 히스토그램 피쳐를 추출하고 SVM 판별기를 이용하여 좌우 눈좌표 및 얼굴 영역을 검출하였다. 또한, 가버 변환과 ULBP 히스토그램 피쳐를 이용한 얼굴인식 시스템을 구현하여 이를 인터랙티브 TV 컨트롤 시스템 개인 인증 과정에 사용하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제11권2호
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• pp.217-226
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• 1990

This paper presents a new algorithm that extracted lung region in X-ray and enhanced the region. With a lung region that was extracted by histogram threshold value, it was diffi cult to detect perfect lung boundary. Therefore we presented perfect lung boundary detection method using apex detection and apex region restoration. Also, by applying modified equalization algorithm and presented function to inside of lung region, we want to give help to automatic diagnosis In X-ray chest image. Presented main line trace algorithm gave good result in detection of lung boundary And, as apex detection method using lung row and column gray level average value found more correct place of lung than the rpethod of prior algorithm, we succeeded perfect lung region detection, Also, presented function that had lung region's gray level distribution characteristic was very effective to image enhancement.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.195-198
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• 2013

관심 객체의 인식 및 추적은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 영역이다. 본 논문에서는 기존의 Mean-Shift 알고리즘의 고질적인 문제인 유사 히스토그램 분포를 가지는 객체 간 혼동 현상을 해결하는 방법을 제안한다. 피부색 필터링, 얼굴 인식, Mean-Shift 순으로 진행되는 처리 과정에서 각각의 알고리즘 블럭은 다음 진행 알고리즘의 성능을 높이는데 기여한다. 연산 오버헤드가 발생하지 않도록 추적 영역과 유사한 히스토그램 분포를 가지는 영역이 겹쳐질 때에만 화이트 픽셀의 수를 고려해 Viola-Jones 알고리즘을 실행하여 간단한 산술 연산을 통해 Mean-Shift의 수렴성을 높인다. 실험 결과 화이트 픽셀 수가 Mean-Shift의 탐색 반경에서 78%이상이 되면 Viola-Jones 알고리즘이 수행되도록 설정하였을 때 얼굴 영역 인식이 되는 경우에 한해서 객체 추적은 100% 성공하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.179-186
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• 2009

본 논문은 기존의 Haar 유사 특징 기반 얼굴검출 기법의 한계를 보완하는 수평 및 수직방향픽셀 히스토그램 분석 기반의 머리영역 검출 방법을 제안한다. 제안 기법은 배경차감 영상에서 수평과 수직 방향으로 전경 픽셀의 수를 표시하는 픽셀 히스토그램 영상을 생성한 후, 해리스 코너 검출기법을 이용하여 머리 영역을 특징짓는 특징점을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 얼굴 특성 기반 검출에 비해 머리를 포함한 몸체의 수직과 수평 픽셀 히스토그램을 이용함으로써 정면 영상뿐만 아니라 측면 및 후면 영상이나 이마가 가려진 입력 영상의 경우에도 머리 영역을 안정적으로 검출하는 결과를 보여주었다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제20권4호
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• pp.558-568
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• 2019

Objective: To evaluate whether computed tomography (CT) reconstruction algorithms affect the CT texture features of the liver parenchyma. Materials and Methods: This retrospective study comprised 58 patients (normal liver, n = 34; chronic liver disease [CLD], n = 24) who underwent liver CT scans using a single CT scanner. All CT images were reconstructed using filtered back projection (FBP), hybrid iterative reconstruction (IR) (iDOSE⁴), and model-based IR (IMR). On arterial phase (AP) and portal venous phase (PVP) CT imaging, quantitative texture analysis of the liver parenchyma using a single-slice region of interest was performed at the level of the hepatic hilum using a filtration-histogram statistic-based method with different filter values. Texture features were compared among the three reconstruction methods and between normal livers and those from CLD patients. Additionally, we evaluated the inter- and intra-observer reliability of the CT texture analysis by calculating intraclass correlation coefficients (ICCs). Results: IR techniques affect various CT texture features of the liver parenchyma. In particular, model-based IR frequently showed significant differences compared to FBP or hybrid IR on both AP and PVP CT imaging. Significant variation in entropy was observed between the three reconstruction algorithms on PVP imaging (p < 0.05). Comparison between normal livers and those from CLD patients revealed that AP images depend more strongly on the reconstruction method used than PVP images. For both inter- and intra-observer reliability, ICCs were acceptable (> 0.75) for CT imaging without filtration. Conclusion: CT texture features of the liver parenchyma evaluated using the filtration-histogram method were significantly affected by the CT reconstruction algorithm used.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.333-342
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• 2005

본 논문에서는 영상처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하는 방법과 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영역을 추출한다. 추출된 학번 영역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smoothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 학번 문자의 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 적용한다. 본 논문에서 제안하고 있는 개선된 ART1 알고리즘은 클러스터링하는데 있어서 임의의 패턴과 저장 패턴 사이의 불일치 허용도를 나타내는 경계 변수를 동적으로 설정함으로써 기존의 ART1 알고리즘을 개선한다. 인식 실험 결과, 개선된 ART1 알고리즘이 기존의 ART1 알고리즘보다 인식률이 개선되었다. 따라서 실험을 통해 인식 향상을 보인 제안된 학생증 인식 방법을 이용하여 웹 환경에서의 학사 관리 시스템을 개발하였다.