• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.33-43
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• 2022

This study presents a method to restore an optical satellite image with distortion and occlusion due to fog, haze, and clouds to one that minimizes degradation factors by referring to the same type of peripheral image. Specifically, the time and cost of re-photographing were reduced by partially occluding a region. To maintain the original image's pixel value as much as possible and to maintain restored and unrestored area continuity, a simulation restoration technique modified with the Cycle Generative Adversarial Network (CycleGAN) method was developed. The accuracy of the simulated image was analyzed by comparing CycleGAN and histogram matching, as well as the pixel value distribution, with the original image. The results show that for Site 1 (out of three sites), the root mean square error and R² of CycleGAN were 169.36 and 0.9917, respectively, showing lower errors than those for histogram matching (170.43 and 0.9896, respectively). Further, comparison of the mean and standard deviation values of images simulated by CycleGAN and histogram matching with the ground truth pixel values confirmed the CycleGAN methodology as being closer to the ground truth value. Even for the histogram distribution of the simulated images, CycleGAN was closer to the ground truth than histogram matching.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.912-919
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• 2022

The study is an image-based assessment that uses image processing techniques to determine the condition of concrete with surface cracks. The preparations of the dataset include resizing and image filtering to ensure statistical homogeneity and noise reduction. The image dataset is then segmented, making it more suited for extracting important features and easier to evaluate. The image is transformed into grayscale which removes the hue and saturation but retains the luminance. To create a clean edge map, the edge detection process is utilized to extract the major edge features of the image. The Otsu method is used to minimize intraclass variation between black and white pixels. Additionally, the median filter was employed to reduce noise while keeping the borders of the image. Image processing techniques are used to enhance the significant features of the concrete image, especially the defects. In this study, the tonal zones of the histogram and its properties are used to analyze the condition of the concrete. By examining the histogram, the viewer will be able to determine the information on the image through the number of pixels associated and each tonal characteristic on a graph. The features of the five tonal zones of the histogram which implies the qualities of the concrete image may be evaluated based on the quality of the contrast, brightness, highlights, shadow spikes, or the condition of the shadow region that corresponds to the foreground.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1-14
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• 2009

본 논문에서는 번호판 영역의 추출에 사용될 수 있는 특징 벡터와 이를 이용하여 문자와 비문자를 판별하고 숫자를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 특징 벡터는 영상의 기울기 벡터에서 얻어지는 에지 영상의 방향 코드 히스토그램으로부터 추출된다. 추출된 특징 벡터를 MD로 구현되는 문자 및 비문자 인식기에 입력하여 문자와 비문자를 판별함으로써 번호판 영역의 위치를 추정하고, 숫자를 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법이 문자와 비문자의 정확한 판별, 번호판 영역의 위치 추정 및 숫자의 인식에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권5호
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• pp.231-240
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• 2015

의료 영상은 원본 콘텐츠의 품질을 유지하는 것이 중요한 동시에 사생활 보호의 요구가 증가함에 따라서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 가역 워터마킹 알고리즘은 의료 영상이 아닌 일반 영상에서는 고용량 고품질을 유지할 수 있으나 영상 전체에 왜곡을 야기한다. 따라서 촬영 대상물의 품질 유지가 중요한 의료 영상에 직접적으로 적용하기에는 부적합하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 의료 영상의 촬영 대상물 영역의 영상 품질을 유지하며, 워터마크를 효율적으로 삽입할 수 있는 가역 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 먼저 대상물과 배경 영역을 분할하기 위한 알고리즘을 설계하고, 그 후에 분할된 대상물과 배경에 대해 추정오차 히스토그램에 기반하여 가역 워터마킹 기법을 적용한다. 대상물 영역에는 삽입 레벨을 낮게 설정하고, 배경 영역에 삽입 레벨을 높게 설정함으로써 대상물의 화질은 최소한으로 변형을 하며 효율적인 삽입이 가능하도록 하였다. 실험에서 다양한 의료 영상에 대하여 제안한 알고리즘을 기존 추정오차 히스토그램 기반 가역 워터마킹 기술과 삽입 용량 및 영상 품질에 대한 비교를 수행하였고, 그 결과 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 높은 영상 품질을 유지하면서 우수한 삽입 용량을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.812-820
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• 2012

본 논문에서는 지능형 감시 시스템에 부합하는 기울기 히스토그램 및 폐색 추적을 통한 다중보행자 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 연속 영상에서 보행자의 특징을 이용하여 보행자를 검출한다. 보행자의 특징을 획득하기 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 기반으로 기울기의 방향성을 이용한 블록별 히스토그램을 생성하고, Linear-SVM(Support Vector Machine)의 학습을 통해 보행자만을 분류한다. 다음으로 보행자의 위치정보를 이용하여 추적을 행한다. 마지막으로 추적이 끝날 경우 내용기반 검색이 가능한 움직임 궤적 디스크립터를 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.862-864
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• 2003

Thresholding is a popular image segmentation method that converts a gray-level image into a binary image. The selection of optimum threshold has remained a challenge over decades. Many image segmentation techniques are developed using information about image in other space rather than the image space itself. Most of the technique based on histogram analysis information-theoretic approaches. In this paper, the criterion function for finding optimal threshold is developed using an intensity-based classuncertainty (a histogram-based property of an image) and region-homogeneity (an image morphology-based property). The theory of the optimum thresholding method is based on postulates that objects manifest themselves with fuzzy boundaries in any digital image acquired by an imaging device. The performance of the proposed method is illustrated on experimental data obtained by W-band millimeter-wave radiometer image under different noise level.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.275-282
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• 2006

칼라 영상을 효과적으로 검색하기 위해 칼라의 분포와 화소 간 위치 정보를 이용하여 영상을 검색하는 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 적은 빈 개수로 칼라 분포와 화소 간 위치 정보를 효율적으로 기술하여 영상을 검색할 수 있는 기술자를 제안한다. 이는 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분에 가중치를 주어 에너지를 변형하고, 의미가 약한 값의 빈을 제거한 것이다. 분석을 통해 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분은 같은 칼라를 가지는 영역의 크기 정보와 그 영역 간의 뭉침 정보를 기술하며, 비 대각성분이 대각성분에 비해 영상검색에 더 우수한 특성을 나타낸다는 것을 확인하였다. 그래서, 비 대각성분의 가중치를 대각성분의 가중치에 비해 높게 주면 영상검색을 효과적으로 할 수 있다는 사실을 밝혔다. 64 레벨로 칼라 양자화된 RGB 칼라 좌표계에서의 실험영상에서, 가중치가 0.7에서 0.9인 제안한 기술자가 기존의 기술자에 비해 우수하게 영상을 검색함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.265-270
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• 2011

본 논문에서는 이진화기반 영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 좌우 3D입체영상 중 우 영상을 이진화를 통한 영역분할을 하고 크기가 작은 영역들은 제거한다. 다음 우 영상의 각 영역들에 대해 대응되는 좌 영상내의 영역을 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 정합을 통해 추출한다. 영역단위의 매칭을 할 때 영역들 간의 겹침을 방지하기 위하여 모폴로지 필터로 영역경계에 인접한 일정부분을 제거한다. 그리고 좌우 영상의 영역 간 히스토그램 명세화를 수행함으로써 우 영상의 밝기 보정을 한다. 실험에서 좌 영상으로부터 블록단위 움직임보상으로 우 영상을 생성했을 때 제안한 방법이 블록평균 정합오차가 가장 작은 것을 확인 할 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권6호
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• pp.76-86
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• 1999

본 논문은 웨이브렛 변환을 이용하여, 차량 번호판 영역을 추출하는 새로눙 방법을 제안한다. 차량 영상을 웨이브렛 변환에 의하여 분해하고 분해된 각 영상으로부터 생성되는 고주파 영상들은 특징 영상으로 선정한다. 선정된 3개의 특징 영상들을 하나의 특징 영상으로 합성하고, 번호판 위치 영역을 검출한다. 검출된 영역에 대하여 수직 방향 히스토그램에 의해 Y축 영역을 결정하고, 수평 방향 히스토그램의 분산 히스토그램을 구성하여 X축 영역을 결정하므로써의 번호판 영역을 추출한다. 또한 제안한 방법의 타당성을 보이기 위하여, 다양한 국내${\cdot}$외 차량 데이터에 대하여 실험한 결과, 기존방법들의 문제점을 해결하고 96%의 높은 정확성의 번호판 영역을 추출하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.361-366
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• 2016

In this paper, we propose a technique for drowsiness detection using the histogram and edge information of eyes. The drowsiness of vehicle drivers is the main cause of many vehicle accidents. Therefore, the checking of eye images in order to detect the drowsiness status of a driver is very important for preventing accidents. In our suggested method, we analyze the changes of the histograms and edges of eye region images, which are acquired using a CCD camera. The experimental results show that our proposed method enhances the accuracy of detecting drowsiness to nearly 99%, and can be used for preventing vehicle accidents caused by the driver's drowsiness.