• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.58-67
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• 2009

대응점 정합은 컴퓨터 비전에서 중요한 작업 중에 하나지만 스케일, 조명, 시점이 변한 환경에서 대응점을 찾는 과정은 매우 어렵다. 대응점 정합 알고리즘인 SURF(Speeded Up Robust Features) 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보여 널리 사용되고 있다. 하지만 SURF 기법은 흑백 영상과 지역 공간정보를 사용하기 때문에 유사한 패턴이 존재하는 영상에서 대응점의 정합 성능이 매우 떨어진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 강인한 컬러 특징 정보와 광역적 특징 정보를 이용하는 확장 SURF 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비슷한 패턴이 존재하더라도 색상정보과 광역 공간 정보를 추가로 사용되기 때문에 대응점 매칭 성능을 크게 향상시킨다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 우수성을 조명과 시점이 변화하고 유사한 패턴들을 갖는 영상들에 적용하여 기존의 방법들과 비교 실험함으로서 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권10C호
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• pp.1414-1424
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• 2004

본 논문에서는 동영상의 장면전환점 중 급진적인 장면전환점인 컷(cut)과 점진적인 장면전환점인 페이드(fade)와 디졸브(dissolve) 구간을 웨이블릿 변환영역에서 검출하는 알고리즘을 제안한다. 웨이블렷 변환을 이용한 기존의 연구들은 공간영역과 변환영역 각각의 특징을 이용하여 장면전환점을 검출한다. 그러나 본 논문은 입력된 컬러영상을 먼저 YW 공간으로 변환하고, Y 성분에 대해 리프팅기법을 적용하여 2 레벨 웨이블릿 변환 후, 변환영역에서 공간영역의 특징이 유지되는 저주파 부대역을 히스토그램 비교하고, 나머지 고주파 부대역에서 추출된 에지 정보를 전체(global), 부분(semi-global), 국부(local) 영역으로 정의하여 웨이블릿 에지 히스토그램 비교를 한다. 모의실험 결과 기존의 방법보다 recall에서는 약 17%, precision에서는 약 18%의 성능향상을 보였으며 점진적인 장면 전환점인 페이드와 디졸브 구간 검출에도 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1785-1791
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• 2003

본 논문은 파노라믹 이미지 생성을 위해 수평 이동 정보와 회전 정보가 있는 비디오 영상을 모자이킹 하는 방법을 제안한다. 멜린 변환 후 나타나는 이미지의 이동 정보와 회전 정보를 이용하여 각 이미지들을 접합하기 위한 투영 행렬을 계산한다. 그리고 모자이크 생성 시 나타날 수 있는 첫 이미지와 마지막 이미지의 누적 오차를 줄이고 전체적으로 접합하기 위해 각각 이미지 사이의 접합을 위한 투영행렬을 누적하여 적용함으로써 오차를 줄여 정확한 모자이크를 만들 수 있다. 지금까지 제안된 모자이킹 기법들은 노이즈에 지나치게 민감하거나 중복성 계산에 있어 시간이 지나치게 많이 소모되는 단점이 있었다. 또한 기존의 기법들은 카메라를 삼각대 위에 고정하여 수평 이동시켜 얻어진 영상만을 다루어, 이미지가 회전되었을 경우 정확한 모자이크 결과를 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 멜린 변환에 기반한 투영행렬을 이용하여 노이즈에 덜 민감하고 이미지의 중복 정보와 이동 정보를 단 시간에 찾아 모자이크하는 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.192-194
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• 2003

Since the details in quasi-homogeneous region will be destroyed from the conventional global image enhancement method such as histogram equalization. This defect is caused by the saturation of gray level in equalization process. So the local histogram equalization for each quasi-homogeneous region will be used in order to improve the details in the region itself. To obtain the quasi- homogeneous regions, the original image must be segmented. Here we applied the watershed transform to the interesting image. Since the watershed transform is based on mathematical morphology, therefore, the regions touch can be effectively separated. Hence two adjacent regions which have the similar gray pixels will be split off. The process will be independently applied to three different spectral images. Then three different colors are assigned to each processed image in order to produce a color composite image. By the proposed algorithm, the result image shows the better perception on image details. Therefore, the high efficiency of image classification can be obtained by using this color image.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권2호
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• pp.78-87
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• 2012

In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제8권4호
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• pp.165-173
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• 2019

In this paper, we apply a discrete wavelet packet transform (DWPT) to reduce the influence of interference in global positioning system (GPS) signals and compare the interference mitigation performance of various wavelets. By applying DWPT to the received signal, we can gradually divide the received signal band into low-pass and high-pass bands. After calculating the average power for the separate bands, we can determine whether there is interference by comparing the value with the given threshold. For a band that includes interference, we can reconstruct the whole band signal using inverse DWPT (IDWPT) after applying a nulling method that sets all of the wavelet coefficients to 0. The reconstructed signals are correlated with the pseudorandom noise (PRN) codes to acquire GPS signals. The performance evaluation is based on the number of satellite signals whose peak ratio (defined as the ratio of the first and second correlation peak values in the acquisition stage) exceeds the threshold. In this paper, we compare and evaluate the performance of 6 wavelets including Haar, Daubechies, Symlets, Coiflets, Biorthogonal Splines, and Discrete Meyer.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권3호
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• pp.198-204
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• 2007

In mobile robotics, ultrasonic sensors became standard devices for collision avoiding. Moreover, their applicability for map building and navigation has exploited in recent years. In this paper, as the preliminary step for developing a multi-purpose autonomous carrier mobile robot to transport trolleys or heavy goods and serve as robotic nursing assistant in hospital wards. The aim of this paper is to present the use of multi-sensor data fusion such as ultrasonic sensor, IR sensor for mobile robot to navigate, and presents an experimental mobile robot designed to operate autonomously within both indoor and outdoor environments. The global map building based on multi-sensor data fusion is applied for recognition an obstacle free path from a starting position to a known goal region, and simultaneously build a map of straight line segment geometric primitives based on the application of the Hough transform from the actual and noisy sonar data. We will give an explanation for the robot system architecture designed and implemented in this study and a short review of existing techniques, Hough transform, since there exist several recent thorough books and review paper on this paper. Experimental results with a real Pioneer DX2 mobile robot will demonstrate the effectiveness of the discussed methods.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제19권1호
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• pp.6-12
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• 2019

An IE-FFT algorithm is implemented and applied to the electromagnetic (EM) solution of perfect electric conducting (PEC) scattering problems. The solution of the method of moments (MoM), based on the magnetic field integral equation (MFIE), is obtained for PEC objects with closed surfaces. The IE-FFT algorithm uses a uniform Cartesian grid to apply a global fast Fourier transform (FFT), which leads to significantly reduce memory requirement and speed up CPU with an iterative solver. The IE-FFT algorithm utilizes two discretizations, one for the unknown induced surface current on the planar triangular patches of 3D arbitrary geometries and the other on a uniform Cartesian grid for interpolating the free-space Green's function. The uniform interpolation of the Green's functions allows for a global FFT for far-field interaction terms, and the near-field interaction terms should be adequately corrected. A 3D block-Toeplitz structure for the Lagrangian interpolation of the Green's function is proposed. The MFIE formulation with the IE-FFT algorithm, without the help of a preconditioner, is converged in certain iterations with a generalized minimal residual (GMRES) method. The complexity of the IE-FFT is found to be approximately $O(N^{1.5})$and $O(N^{1.5}logN)$ for memory requirements and CPU time, respectively.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.451-454
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• 2005

본 논문에서는 수정된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델과 다중 필터가 상호 결합된 형태의 얼굴 패턴 검출 기법을 소개 한다. 이는 로봇 시각의 응용문제에서 실내영상의 실시간 인식문제를 대상으로 한다. 검출 과정의 효율성 향상을 위하여 도입된 다중 필터는 후보 영역의 개수와 범위를 줄일 수 있게 한다. 제안된 모델에서 CNN 신경망은 가보변환(Gabor Transform)계층을 두어 검출 과정의 첫 단계에서 영상 내의 기본 특징 지도를 생성 하도록 하였다. 보다 강인한 검출기능을 위하여 조명보정 기법이 시스템의 전처리 단계로 구현 된다. 실제 영상을 통한 실험 결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.43-46
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• 2006

본 논문에서는 호프변환을 이용한 실시간 수신호 인식시스템에서 대상영역 분할의 오차와 추출된 특징의 위치 변화등의 영향을 개선하는 방법론을 제안한다. 원형호프변환을 기반으로 생성한 특징정보로부터 CNN(Convolution Neural Network) 모델의 계층적 구조를 통하여 단계적으로 일련의 특징지도가 추출된다. CNN 모델에서 샘플링 계층의 연결구조는 특징의 위치 변화에 강인한 추출기능을 지원하며, 상위계층에서 보다 함축적인 특징지도를 생성하게 된다. 원형 호프 변환은 손의 형태학적 주요 포인트를 효과적으로 추출할 수 있게 하고 또한 입력 영상의 회전으로 인한 제약을 극복할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 이론을 TV 원격 제어를 위한 수신호 인터페이스 시스템을 대상으로 적용함으로써 그 유용성을 고찰한다.