• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.10 no.2
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• pp.325-332
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• 2003

This study was to develop a system for grading apples by their color using statistical image processing. T-test was used to detect edges in apple images and the chain code method was used for contour coding. The histogram and mean gray level of each RGB channel in a ring-shaped region was used to compare apple colors to reference apple color.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.83-88
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• 1998

칼라이미지를 인식 및 분석을 하기 위해서는 이미지에 대한 영역분할이 우선적으로 먼저 이루어져야 되므로, 본 연구에서는 영역분할에 대한 두 개의 알고리즘을 구현하여 비교 분석하였다. 여러 가지 영역분할 방법 중에서 가장 쉽게 적용할 수 있고 또 가장 빠르게 영역을 분할 할 수 있는 Box classification 알고리즘을 이용하여 심근조직 표본의 현미경 영상이미지에 대해서 육안으로 선택한 영역과 histogram을 미분하여 최저 값에 문턱치를 정하여 줌으로써 선택한 영역에 대해 추출하고 이들 각각을 HLS 칼라모델에서 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06a
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• pp.222-223
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• 2007

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.130-132
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• 2000

주요 멀티미디어 자료인 이미지는 데이터 특성을 표현하기가 어렵고, 특성추출에서 얻은 데이터가 너무 고차원적이라 이를 저차원의 처리가능한 데이터로 변환하는 과정에서 많은 손실이 있다. 이미지의 특성값을 전체 이미지의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 기존의 이미지 전체 특성추출기법이나 고정된 블록의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 이미지 블록 특성추출기법은 유사 이미지의 검색이 부정확하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지를 가변적인 영역으로 나누어 특성값을 얻고, 히스토그램을 이용하여 효율적으로 유사 이미지를 찾는 영역기반 유사 이미지 검색기법을 제안하고 이를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.574-576
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• 2000

디지털 영상 처리에서 사람 얼굴 인식은 여러 응용 분야에 요구되어 활발한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴이 있는 칼라 영상에서 얼굴 영역을 자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 기술한다. 영상에 있는 얼굴 및 복잡한 배경과 다른 구성 성분들을 분류시켜 표현할 수 있도록 하기 위해 다변수 히스토그램 기법을 이용하여 얼굴 후보 영역과 머리 후보영역을 추출하고, 머리와 얼굴 후보 영역들간의 상관관계를 고려하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 인터넷상에 있는 128개의 영상을 입력 데이터로 실험한 결과, 인식 시간이 빠르고 영상의 배경에도 강건한(robust) 효율적인 방법임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1995.12a
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• pp.165-168
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• 1995

본 논문은 비디오 연속 영상에서 얼굴의 위치를 추적하는 알고리즘에 관하여 기술한다. 컴퓨터 비젼에서 대량의 비디오 연속 영상내 물체 추적은 실시간에 처리되는 빠른 알고리즘이 요구된다. 기존의 방법은 형태에 기반한 알고리즘으로 물체의 회전, 크기 변화, 겹침 등에 대한 문제에 민감하여 여러 가지 어려움이 발생한다. 그러나 칼라를 이용한 알고리즘은 이러한 문제에 대하여 둔감하여 훨씬 효과적이다. 본 논문은 칼라 3D 히스토그램을 이용한 Swain과 Ballard의 역 투사(backprojection) 방법을 적용하여 비디오 연속 영상에서 얼굴의 위치를 빠르고 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2007.07a
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• pp.209-210
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• 2007

Obtained disparity map from the stereo camera by using the several stereo matching algorithms carries lots of noise because of various causes. In our approach, mode filtering and noise elimination technique using the histogram and projection-based region merging methods are adopted for improving the quality of disparity map and image segmentation. The proposed algorithms are implemented in VHDL and the real-time experimentation shows the accurately divided objects.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.685-687
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• 2004

MPEG-7은 형태나 질감, 컬러 등의 속성 및 분포 등을 나타내기 위한 여러 가지 기술자(descriptor)들을 제공함으로써 검색의 효율을 높일 수 있는 방법을 포함한 표준화를 제시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 특징을 MPEG-7의 설러 기술자중 에지 히스토그램 기술자(Edge Histogram Descriptor)를 통해 얻는다 추출된 에지 특징을 이용하여 영상의 정해진 각 역의 전체 후보영상과의 상대적 유사도를 비교하여 검색에 반영함으로써 검색의 효율을 향상시키는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.40 no.3
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• pp.177-185
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• 2022

A method of restoring the occluded area was proposed by referring to images taken with the same types of sensors on high-resolution optical satellite images through deep learning. For the natural continuity of the simulated image with the occlusion region and the surrounding image while maintaining the pixel distribution of the original image as much as possible in the patch segmentation image, CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) method with ConvNeXt block applied was used to analyze three experimental regions. In addition, We compared the experimental results of a training patch size of 512*512 pixels and a 1024*1024 pixel size that was doubled. As a result of experimenting with three regions with different characteristics,the ConvNeXt CycleGAN methodology showed an improved R² value compared to the existing CycleGAN-applied image and histogram matching image. For the experiment by patch size used for training, an R² value of about 0.98 was generated for a patch of 1024*1024 pixels. Furthermore, As a result of comparing the pixel distribution for each image band, the simulation result trained with a large patch size showed a more similar histogram distribution to the original image. Therefore, by using ConvNeXt CycleGAN, which is more advanced than the image applied with the existing CycleGAN method and the histogram-matching image, it is possible to derive simulation results similar to the original image and perform a successful simulation.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.3
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• pp.945-953
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• 2018

In this paper, we use 3-D LIDAR for obstacle detection and avoidance maneuver for autonomous unmanned operation. It is aimed to avoid obstacle avoidance in unmanned water under marine condition using only single sensor. 3D lidar uses Quanergy's M8 sensor to collect surrounding obstacle data and includes layer information and intensity information in obstacle information. The collected data is converted into a three-dimensional Cartesian coordinate system, which is then mapped to a two-dimensional coordinate system. The data including the obstacle information converted into the two-dimensional coordinate system includes noise data on the water surface. So, basically, the noise data generated regularly is defined by defining a hypothetical region of interest based on the assumption of unmanned water. The noise data generated thereafter are set to a threshold value in the histogram data calculated by the Vector Field Histogram, And the noise data is removed in proportion to the amount of noise. Using the removed data, the relative object was searched according to the unmanned averaging motion, and the density map of the data was made while keeping one cell on the virtual grid map. A polar histogram was generated for the generated obstacle map, and the avoidance direction was selected using the boundary value.