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황재호,Hwang Jae-Ho 대한전자공학회 2006 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.43 No.5
변형된 면적기반영역선별 기법으로 문자영상 속에 내재되어 있던 영역 분할을 회복하는 새로운 기법을 제안한다. 정보영역과 바탕영역으로 양분되어 있는 이진 원영상에 비해 오염 및 훼손으로 관측영상은 얼룩점과 잡음이 전체 영상에 섞여 다수의 크고 작은 영역들이 혼재된 그레이스케일 형태가 된다. 이러한 영상을 종래의 문턱치 처리나 확률적 기법으로 영역 분할하려면 이진영상으로 전환시킴에 의한 영역 형태 변형 문제가 발생한다. 이 문제를 최소화하기 위해 마름모꼴 블록을 채택한 반복조건부양식(iterated conditional mode, ICM) 기법으로 이진 영상을 구현하여 일차적으로 영역들의 집합으로 분류하였다. 그 다음 현재고려중인 화소에서 화소의 영역형성 판별과 영역의 면적을 산출하였다. 이를 전체 화소에 걸쳐 순차적으로 확산하여 해당영역들의 정보영역으로의 귀속 여부를 선택적으로 판정 분할함으로 정보영역 본래 형태를 복원하였다. 이 때 지정 영역들의 산출 면적들은 하나의 집합으로 배속 정렬되며 확률처리로 얻은 판별 파라미터 값에 의해 선별된다. 그레이스케일 탁본영상을 대상으로 종래의 문턱치 영역분할 기법과 ICM 기법도 함께 실험하였다. 그 결과 종래의 기법에 비해 우수한 영역분할 효과를 얻을 수 있었다. In this paper, a new type of written image segmentation based on relative comparison of region areas is proposed. The original image is composed of two distinctive regions; information and background. Compared with this binary original image, the observed one is the gray scale which is represented with complex regions with speckles and noise due to degradation or contamination. For applying threshold or statistical approach, there occurs the region-deformation problem in the process of binarization. At first step, the efficient iterated conditional mode (ICM) which takes the lozenge type block is used for regions formation into the binary image. Secondly the information region is estimated through selecting action and restored its primary state. Not only decision of the attachment to a region but also the calculation of the magnitude of its area are carried on at each current pixel iteratively. All region areas are sorted into a set and selected through the decision parameter which is obtained statistically. Our experiments show that these approaches are effective on ink-rubbed copy image (拓本 'Takbon') and efficient at shape restoration. Experiments on gray scale image show promising shape extraction results, comparing with the threshold-segmentation and conventional ICM method.
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황재호,Hwang Jae-Ho 대한전자공학회 2006 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.43 No.5
MRF (Markov random fields)로 전후 관계가 모델링된 변형된 형태의 ICM 방식을 소개한다. 특징 추출을 위해 부합블록인접의 새로운 MRF 모델을 제시한다. 이 모델은 현재 고려중인 화소를 기점으로 지엽구조인 복수방향의 기하학적 인접화소군들을 발생시켜 집합을 형성한다. 전처리 작업을 통해 산출한 특정 영역 색도분포의 확률적 데이터를 근거로 매 인접화소군 화소들 사이의 색도분포와 인접화소군들 사이의 관련성 여부를 단계별로 확률적으로 비교 판별함으로 해당화소의 영역귀속을 결정한다. 귀속 영역이 판별된 화소에는 특정 색도를 부여하고 타영역의 원소와 차별한다. 이러한 과정을 전 화소들에 확대 적용하면서 관측영상은 영역별로 순차적으로 분류되며 정보가 추출된다. 대상 영상은 탁본영상으로서 바탕영역과 정보영역을 차별적으로 분류, 색도부여를 통해 문자만의 특징을 선별한다. 이 방식은 종래의 ICM 방식의 단점이었던 과/부족 평활 현상을 최소화하는 동시에, 벡터적 판별력 부가에 의한 특정영역 잡음 제거와 얼룩현상 극소화에 효과가 있음이 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 MICM 방식을 탁본영상의 문자인식에 적용하면 우수한 효과가 있으리라 기대한다. In this paper, a new version of the ICM method(MICM, modified ICM) in which the contextual information is modelled by Markov random fields (MRF) is introduced. To extract the feature, a new local MRF model with a fitting block neighbourhood is proposed. This model selects contextual information not only from the relative intensity levels but also from the geometrically directional position of neighbouring cliques. Feature extraction depends on each block's contribution to the local variance. They discriminates it into several regions, for example context and background. Boundaries between these regions are also distinctive. The proposed algerian performs segmentation using directional block fitting procedure which confines merging to spatially adjacent elements and generates a partition such that pixels in unified cluster have a homogeneous intensity level. From experiment with ink rubbed copy images(Takbon, 拓本), this method is determined to be quite effective for feature identification. In particular, the new algorithm preserves the details of the images well without over- and under-smoothing problem occurring in general iterated conditional modes (ICM). And also, it may be noted that this method is applicable to the handwriting recognition.
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황재호 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.44 No.3
In this paper, we investigate an enhancement method for Western epigraphic images, which is based on local statistics. Image data is partitioned into two regions, background and information. Statistical and functional analyses are proceeded for image modeling. The Western epigraphic images, for the most part, have shown the Gaussian distribution. It is clarified that each region can be differentiated statistically. The local normalization process algorithm is designed on this model. The parameter is extracted and it‘s properties are verified with the size of moving window. The spatial gray-level distribution is modified and regions are differentiated by adjusting parameter and the size of moving window. Local statistics are utilized for realization of the enhancement, so that difference between regions can be enhanced and noise or speckles of region can be smoothed. Experimental results are presented to show the superiority of the proposed algorithm over the conventional methods. 국부 통계치에 근거한 서양금석문 영상향상 기법을 고안한다. 영상데이터는 배경과 정보의 두 영역으로 구분한다. 통계 및 함수적 분석을 통해 서양금석문 영상 대부분이 가우스 회색도분포임을 규명하고 분포 및 영역특성을 고려한 모델을 구현한다. 모델을 대상으로 국부정규화처리 알고리즘을 수식화하고 파라미터를 추출하며 이동창에서의 기능과 특성을 논의한다. 파라미터와 이동창의 크기를 조정하여 화소 회색도의 공간 분포를 변형하고 영역을 선별한다. 이 때 국부통계치는 알고리즘을 실현하는 유용한 근거로 활용된다. 알고리즘 적용에 의해 영역의 잡음과 불규칙한 분포 상태가 평활되는 동시에 영역 사이의 회색도 격차를 증대시켜 영상을 향상한다. 실험결과는 제안된 방식이 기존의 영상향상 기법보다 우수한 효과가 있음을 보여준다.
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황재호 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.44 No.2
In the sigma filter, there is a specialized neighbours distribution scheme in which the sigma value is computed from local statistics. It is designed to modify a standard average filter to preserve edges. However this filter is vulnerable to details-enhancement and conventional sigma approaches have been focused on denoising, not enhancing the characteristic area. This paper proposes an adaptive image enhancement algorithm using local statistics and functional synthesis which are utilized for adaptive realization of the enhancement, so that not only image noise may be smoothed but also details may be enhanced. For the local adaptation, parameters are estimated and weighted at each moving window that satisfy the criteria. The experimental results illuminates the effectiveness of the proposed method. 시그마필터는 특성화된 근접분포구도로 시그마 값을 국부통계값들로부터 산출한다. 표준평균필터를 교정하여 잡음을 제거하는 동시에 에지를 보존하도록 설계되어 있으나 미세부분 향상에는 취약하다. 종래의 시그마 접근들도 잡음제거에 치중되어 있었을 뿐 특징구역의 향상은 소홀하였다. 본 논문은 국부통계값들과 함수 부합을 활용한 적응영상향상 알고리즘을 제안한다. 이들 값들은 영상향상의 적응 실현에 유용하여 잡음을 평활시키고 영상의 미세부분을 향상한다. 국부적응처리를 위하여 매 이동 창에서 평가척도를 만족하는 파라미터가 추정되고 비중화된다. 그리고 실험 결과는 제안된 방식의 효능을 보여준다.
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황재호 대한전자공학회 2006 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.43 No.9
In this paper, a new type of written image segmentation based on relative comparison of region areas is proposed. The original image is composed of two distinctive regions; information and background. Compared with this binary original image, the observed one is the gray scale which is represented with complex regions with speckles and noise due to degradation or contamination. For applying threshold or statistical approach, there occurs the region-deformation problem in the process of binarization. At first step, the efficient iterated conditional mode (ICM) which takes the lozenge type block is used for regions formation into the binary image. Secondly the information region is estimated through selecting action and restored its primary state. Not only decision of the attachment to a region but also the calculation of the magnitude of its area are carried on at each current pixel iteratively. All region areas are sorted into a set and selected through the decision parameter which is obtained statistically. Our experiments show that these approaches are effective on ink-rubbed copy image (拓本, 'Takbon') and efficient at shape restoration. Experiments on gray scale image show promising shape extraction results, comparing with the threshold-segmentation and conventional ICM method. 변형된 면적기반영역선별 기법으로 문자영상 속에 내재되어 있던 영역 분할을 회복하는 새로운 기법을 제안한다. 정보영역과 바탕영역으로 양분되어 있는 이진 원영상에 비해 오염 및 훼손으로 관측영상은 얼룩점과 잡음이 전체 영상에 섞여 다수의 크고 작은 영역들이 혼재된 그레이스케일 형태가 된다. 이러한 영상을 종래의 문턱치 처리나 확률적 기법으로 영역 분할하려면 이진영상으로 전환시킴에 의한 영역 형태 변형 문제가 발생한다. 이 문제를 최소화하기 위해 마름모꼴 블록을 채택한 반복조건부양식(iterated conditional mode, ICM) 기법으로 이진 영상을 구현하여 일차적으로 영역들의 집합으로 분류하였다. 그 다음 현재고려중인 화소에서 화소의 영역형성 판별과 영역의 면적을 산출하였다. 이를 전체 화소에 걸쳐 순차적으로 확산하여 해당영역들의 정보영역으로의 귀속 여부를 선택적으로 판정 분할함으로 정보영역 본래 형태를 복원하였다. 이 때 지정 영역들의 산출 면적들은 하나의 집합으로 배속 정렬되며 확률처리로 얻은 판별 파라미터 값에 의해 선별된다. 그레이스케일 탁본영상을 대상으로 종래의 문턱치 영역분할 기법과 ICM 기법도 함께 실험하였다. 그 결과 종래의 기법에 비해 우수한 영역분할 효과를 얻을 수 있었다.
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Characterization of Angiogenesis Inhibitor Effect of Green Tea Seed Extract
황재호,Sung-Hoon Lee,라성주,윤호섭,Jin-Hyuk Shin,Jin-Hee Lee,서명진,Kyeong-Wan Kang,한경호,김용주,고강희,김선재,신태선,오명주,Suk Jung Oh,Hyo-Jin Seo,김종덕 한국통합생물학회 2009 Animal cells and systems Vol.13 No.2
Green tea seed was extracted with absolute ethanol, and the green tea seed extract (GTSE) was subjected to assays for toxicity, antioxidant ability, angiogenesis inhibitory effects and cell adhesion, as well as western blotting, and an in vivo experiment against 4 high-ranking adult cancers in Korea. Our series of experimental data demonstrated that GTSE has an antioxidant ability superior to that of EGCG in the green tea leaf, and also exhibits a profound high tumor growth inhibitory activity on a variety of cancer cell lines, as well as nude mice infected with cancer cells. GTSE was identified as a natural anticancer compound showing excellent angiogenesis inhibition and cancer cell suppression abilities. Our preliminary observations also indicate that GTSE may be another potential source of natural dietary antioxidants and also may be applicable as a novel natural anticancer agent.
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