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영상의 색상분석을 사용한 대기 열화 영상의 가시성 향상
윤인혜(Inhye Yoon),김동균(Donggyun Kim),백준기(Joonki Paik) 대한전자공학회 2012 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.49 No.1
In this paper, we present an image enhancement method for atmospherically degraded images using atmospheric light and transmission based on color analysis. We first generate a normalized image using maximum value of each RGB color channel. Then, each atmospheric light is estimated from RGB color channel respectively by calculating reflectance of an image. We also, generate a transmission using gamma coefficients from the Y channel of the image. We can significantly enhance the visibility of an image by using the estimated atmospheric light and the transmission. The proposed algorithm can remove atmospheric degradation components better than existing techniques because the color prevents color distortion which is common problem of existing techniques. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can improve visibility be removing fog, smoke, and dust. 본 논문에서는 대기 열황 영상의 색상 분석을 통해 대기값과 전달률을 추정하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 영상의 가시성을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RGB채널의 최대값을 이용하여 영상을 정규화 시키고, 반사율을 이용하여 RGB 채널 각각의 적응적 대기값을 추정한다. 또한 영상의 Y채널의 감마보정을 통해 전달률을 생성한다. 결과적으로 대기값과 전달률을 이용하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 가시성이 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법은 영상의 색상을 분석하기 때문에 기존의 기술의 문제점인 색상왜곡을 억제하고, 효과적으로 영상을 복원함으로써 가시성 향상에 있어서 뛰어난 성능을 보인다. 그 결과 제안된 알고리듬은 안개, 연기, 먼지 등과 같은 다양한 대기중의 불순물에 의한 화질 열화를 효과적으로 제거하여 가시성 향상에 기여할 수 있다.
CCTV 영상에서 참조 영상을 이용한 자동차 번호판 인식률 제고
김동민,장상식,윤인혜,백준기,Kim, Dongmin,Jang, Sangsik,Yoon, Inhye,Paik, Joonki 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.50 No.8
본 논문에서는 저해상도, 저조도, 기하학적 왜곡 등과 같은 열화 요인에 의해서 식별이 불가능한 차량 번호판 분석 방법을 제안한다. 기존 차량 번호판 인식기술은 열화 요인을 제거하는 전처리 과정에서 영상을 식별 가능한 상태로 개선하지 못하는 경우 번호판의 인식이 불가능하였다. 제안된 방법은 전처리 과정에서 번호판 영상이 식별 가능한 상태로 개선되지 못하더라도, 미리 저장된 참조 번호 영상을 입력 영상과 동일하게 왜곡시킨 후, 통계적 방법으로 유사도를 추정하여 번호 인식을 가능하게 한다. 제안된 기술은 불완전한 조명 환경, 육안으로 식별이 불가능할 정도의 저해상도 영상에서도 용의 차량의 번호 인식을 가능하게 한다. 제안된 기술은 실제 범죄 용의 차량의 번호판을 인식하여 실제 검거에 사용이 되었고, 다양한 환경에서 실험을 통하여 범죄 증거를 입증하는데 사용할 수 있음을 확인하였다. This paper proposes a method of analyzing unrecognizable numbers of license plate images, which are degraded by various factors such as low resolution, low light level, geometric distortion, and periodic noise, to name a few. With existing vehicle license plate recognition methods, it is difficult to recognize license plate if images are not recognizable in the pre-process of removing degradation factors. Although images of license plate have not been improved to be recognizable in the pre-process, the proposed method makes it possible to recognize numbers of license by distorting pre-saved reference images of license plate numbers same as sample plates, and by assuming likelihood ratio using statistical methods. The proposed method also makes it possible to identify suspect vehicle license plate under unstable light conditions and with low resolution images that are unrecognizable by the naked eye. This method has been used in real criminal investigation to recognize numbers of license plate of criminal vehicle, and has proved to be useful as criminal evidence through experiments under various conditions.
잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬
전재환(Jaehwan Jeon),윤인혜(Inhye Yoon),이진희(Jinhee Lee),백준기(Joonki Paik) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.48 No.2
본 논문은 잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 엔트로피를 이용하여 피사체가 존재하는 영역을 자동으로 추정함으로써, 배경에 의해 잘못된 자동초점 결과를 얻는 문제점을 개선하였다. 또한 이산 코사인 변환 계수를 분석하여 새로운 초점 값 계산 방법을 제안하였고, 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 있는 경우에도 초점 값 특성이 강인함을 검증하였다. 제안하는 자동초점 알고리듬은 지능형 감시 시스템의 팬-틸트-줌 카메라 등에 적용 가능하다. In this paper we present subject region-based auto-focusing algorithm using noise robust focus measure. The proposed algorithm automatically estimates the main subject using entropy and solves the traditional problems with a subject position or high frequency component of background image. We also propose a new focus measure by analyzing the discrete cosine transform coefficients. Experimental results show that the proposed method is more robust to Gaussian and impulse noises than the traditional methods. The proposed algorithm can be applied to Pan-tilt-zoom (PTZ) cameras in the intelligent video surveillance system.