• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.33-38
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• 2008

본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.675-681
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• 2019

잡음 제거는 영상 처리의 선행 과정에서 필수적으로 이루어지며, 잡음의 종류와 영상의 환경에 따라 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 AWGN(additive white gaussian noise) 제거 기법들은 고주파 성분이 많은 영상에 대해 블러링 현상을 일으키며 다소 부족한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 영상의 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 내부 화소 특성에 따라 고주파 성분필터와 저주파 성분 필터를 설정하며, 기준치에 입력 영상을 가감하여 각 필터의 출력을 계산한다. 최종 출력은 두 필터의 출력에 표준편차와 가우시안 분포를 통해 계산된 가중치를 적용한 것을 합산하여 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.210-212
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• 2019

본 논문에서는 CNN을 이용하여 전방위 영상에 대해 워터마크를 추출하는 방법을 제안한다. 네트워크의 입력은 전방위 영상에서 SIFT 특징점을 기준으로 잘라낸 영역들이며, 네트워크를 통해 전방위 영상 생성 과정에서의 왜곡을 보정하고 워터마크를 분류한다. 또한 네트워크의 훈련 집합에는 원본 영상 외에 JPEG 압축, 가우시안 노이즈, 가우시안 블러링, 샤프닝 공격을 가한 영상들도 포함시켜서 학습을 통해 공격에 대한 강인성을 가지도록 한다. 이에 대해 훈련된 네트워크로 추출한 워터마크와 알고리즘으로 추출한 워터마크를 비교하여 제안하는 방법의 유효성을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권2호
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• pp.25-32
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• 2000

디지털 워터마킹은 멀티미디어 데이터의 저작권 보호 목적으로 최근에 제안되었다. 본 논문에서는 디지털 영상에 저작권 정보를 은닉하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 2차원 이산 웨이브릿 변환과 영상의 통계적 특성에 기반한다. 가우시안이나 라플라시안 워터마크를 웨이브릿 영역에서 중간이나 고주파 대역의 큰 계수에 삽입한 결과 라플라시안 워터마크는 잡음, JPEG 압축, 가우시안 블러링 그리고 에지 강조와 같은 일반적인 영상 왜곡에 매우 강함이 입증되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1841-1842
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• 2008

본 논문은 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)알고리즘으로부터 얻어진 로컬 특징점으로부터 물체를 인식하는 방법에 대하여 논하였다. SIFT알고리즘은 물체의 스케일, 회전에 강인하고, 또한 3차원 시점의 변화에도 부분적으로 강인한 특징점을 추출한다. SIFT 알고리즘은 입력영상에 크기가 다른 가우시안 함수를 적용하고, 블러링된 영상들의 차 영상에서 극값을 추출하여 특징점으로 사용한다. 하지만 SIFT알고리즘에서 가우시안 함수를 적용하는 것은 상당히 많은 연산을 필요로 하기 때문에 본 논문에서는 하나의 옥타브를 사용하여 연산시간을 단축하였다. 하나의 옥타브를 사용함으로써 물체의 스케일이 크게 변하였을 때는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 대상 물체의 작은 스케일, 큰 스케일에서 추출된 특징점을 혼합하여 DB를 생성하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.104-107
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• 2018

최근 촬영 기기의 기술발전으로 인해 디지털 영상의 해상도가 증가함에 따라 선명한 디지털 영상에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에도 불구하고 디지털 영상 내 가우시안 잡음 (gaussian noise)은 촬영기기를 통해 영상 획득 및 처리 과정에서 발생하여 화질을 열화 시킨다. 디지털 이미지에서 발생하는 가우시안 잡음을 제거하기 위해서 기존의 저대역 통과 필터 (low-pass filter: LPF)를 사용하면 잡음은 제거되지만, 블러링 현상 (blurring phenomenon)이 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 소벨 연산자 (sobel operator)를 사용하여 영상 내 에지 맵 (edge-map)을 생성하여 에지 영역과 동질 영역을 구분한다. 에지영역에서는 약한 저역 필터 (weak low-pass filter)를 사용하고, 그 외의 이미지 영역에서는 강한 저역 필터 (strong low-pass filter)를 사용하는 알고리듬을 제안하였다. 그리고 다양한 이미지에 대하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 적용한 결과를 통해 주관적 화질 비교하였고 객관적 지표로 최대 신호 대 잡음비 (peak signal-to noise ratio: PSNR)와 구조 유사성 (structural similarity: SSIM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리듬이 잡음 제거 및 외곽선 보존의 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.249-255
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• 2013

본 논문에서는 해양 환경에서 획득한 IR 영상으로부터 웨이블렛 변환을 이용한 크기 변화에 무관한 물표 탐지 알고리즘을 제안한다. 모폴로지 연산을 이용하여 영상의 잡음을 제거한 후 2-D 이산 Haar 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 통해 수평 방향 에지(HL), 수직 방향 에지(LH), 대각선 방향 에지(HH) 영상들을 생성한다. 해양 환경을 고려하여, 웨이블렛의 각 레벨에서 수평과 수직 에지 영상을 가우시안 블러링을 수행하고 블러링된 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합하여 saliency map을 생성한다. 그런 다음 saliency map을 이진화 하여 물표 후보 영역을 추출한다. 마지막으로 물표 후보 영역에서 소영역 제거를 통해 최종적인 물표 영역을 추출한다. 실험결과에서는 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.53-62
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• 2001

조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1176-1182
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, AI 객체인식의 기반이 되는 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 영상의 잡음 수준을 고려하지 않아 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 잡음 수준을 판단하여 가중치를 결정하는 변형된 가우시안 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 쿼드트리 분할을 사용하여 영상의 AWGN에 대한 잡음추정치를 구하여 가우시안 가중치와 화소가중치를 정하며, 로컬마스크와 컨벌루션하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 방법과 비교하여 시뮬레이션하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.529-531
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• 2000

웨이블릿 디노이징 기법은 웨이블릿 계수들의 thresholding 에 의해 부가적인 가우시안 노이즈들을 제가하는데 사용된다. 필터에 기반한 다른 많은 변환들처럼, 웨이블릿 scaling 방법들은 이미지의 경계선들의 근처에 블러링 현상이나 인공적인 잡음들이 나타나게 된다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웨이블릿 변환 필터의 구현 배경은 경계선 부분의 손실없이 이미지의 노이즈 제거를 위한 것이다. 많은 이미지 향상과 회복기법들은 이러한 붕괴처리의 효과들을 위한 보상으로 개발되었다. 또한 뉴럴 필터, 퍼지 필터, LMS L-filter, quadratic filter, sigma filter 등은 이러한 이미지의 질을 개선하기 위한 수학적인 도구들이라고 할 수 있다. [1]