• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.90-96
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• 2010

초점 검출 시스템은 영상 획득 과정에서 영상의 화질을 결정하는 중요한 요소이다. 초점 검출은 크게 영상의 고주파 성분을 평가하여 수치화하는 초점값 연산 부분과 이 초점값을 이용하여 렌즈를 이동시켜 초점을 일치시키는 부분으로 이루어진다. 초점값을 연산하는데 있어 저조도 잡음이 첨가된 환경에서는 잡음에 의해 그 성능이 크게 저하되게 된다. 본 논문에서는 공간 적응적인 가중치를 이용하여 저조도 잡음이 첨가된 환경에서 효율적으로 초점값을 연산할 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 영상의 각 픽셀에서 영상의 국부 특성과 잡음의 특성을 적응적 가중치를 연산하고, 이를 이용해 저조도 잡음에 강인한 초점값 연산자를 제안한다. 제안된 적응적 가중치는 기존의 필터 기반 초점값 연산자에도 적용이 가능한 특성을 갖는다. 잡음이 없는 상태와 가우시안 잡음이 있는 환경 하에서 제안된 연산자의 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.773-776
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• 2004

본 논문에서는 에지 검출기에 의해 다양한 명암이 존재하는 차량 번호판 영역의 사각형 에지를 검출시 사용되는 소벨 및 Prewitt, Roberts, 가우시안의 라플라시안, 그리고 Canny 검출기를 사용하여 처리 속도와 에지 검출의 정확성을 실험하여 각 연산자의 성능을 평가하였다. 기존의 Sobel 에지 검출기는 적응적 임계값을 구하지 않으면 다양한 조명의 영향에 강인하지 못하다. 또한 Canny 에지 검출기는 조명의 영향에 강인하기는 하나, 계산량이 Sobel 보다는 많아 처리 속도가 느리다. 색상에 의해 번호판 후보 영역을 추출한 후 에지 검출기 번호판 내의 명암이 둘 이상으로 차량 번호판 영역에 대해서, 다양한 에지 검출기를 적용하여 속도와 에지 검출 성능을 비교 평가하고자 한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권5호
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• pp.19-26
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• 2005

본 논문에서는 CCD 카메라를 이용하여 획득된 영상들 간의 상대적인 열화(Blur)를 이용하여 물체의 3차원 형상 및 거리 정보를 얻을 수 있는 Depth From Defocus(DFD) 방법을 제안한다. 기존 논문의 주파수 영역에서 디포커스(Defocus) 연산자를 구하는 역필터링(Inverse filtering) 방법은 정확도가 떨어지고, 윈도우 효과(Windowing effects) 및 영상의 경계 효과(Border effect)와 같은 단점이 있었다. 또한 일반적인 영상은 비정체성 (Nonstationary)이기 때문에, 임의의 텍스처에 대한 가우시안(Gaussian) 및 라플라시안(Laplacian) 연산자 등의 필터를 이용하는 디포커스 방법의 추정값은 결과가 좋지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 지역적 분석과 함께 다양한 크기의 윈도우를 제공하는 웨이블릿 변환을 이용한 DFD 방법을 제안한다. 복잡한 텍스처 특성을 갖는 영상의 깊이 추정을 위해서는 웨이블릿 분석을 사용하는 것이 효과적이다. Parseval의 정리에 의해 영상 간의 웨이블릿 에너지의 비율이 열화 계수(Blur parameter) 및 거리와 관련 있음을 증명하였다. 제안된 DFD 알고리즘의 성능을 계산하기 위해 실험은 종합적이며 실제적인 영상을 이용하여 행하였다. 본 논문의 DFD 방식은 기존의 DFD 방법보다 RMS 에러 측면에서 정확한 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.379-388
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• 2002

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 얼굴의 위치 및 얼굴의 각 부위 자동 검출에 관한 알고리즘을 제안하였다. 얼굴의 각 부위 기반 특징점 추출을 위해 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 눈, 코, 입의 탐색 과정을 수행하면서, 얼굴 각 부위의 크기 및 위치의 구조적인 정보를 이용하거나 가우시안 2차 미분 연산자를 통한 신호처리의 두 가지 방법을 이용하였다. 이들은 전체 영상이 아닌 검출된 얼굴 영역에 대해서 탐색하기 때문에 전체 영상을 탐색할 때에 비해 처리 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 정확성을 높일 수 있다. 제안된 알고리즘을 통해 95%에 근접한 얼굴 검출률과 1초미만의 속도 향상, 그리고 얼굴 검출의 장애요인이 되었던 조명의 영향을 줄이는 동시에 얼굴의 각도 변화를 보정할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.26-31
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• 2012

웨이블릿 분해된 최고주파 대역을 4개의 균일대역으로 서브밴드 분할한 후 이 레벨들의 전력값 중에서 최소값과 단조 변환(monotonic transform)을 이용해서 레벨 적응적 경계값을 구하였다. 이 경계값으로 ST(soft threshold) 연산자에 적용하여 고주파 및 중간 대역의 가우시안 잡음을 제거하였다. 그 결과를 VisuShrink 방법 그리고 monotonic 변환 및 가중값을 이용해서 잡음 제거한 결과와 PSNR로 비교하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.141-147
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• 2014

웨이블릿 축소기법은 웨이블릿 변환 계수의 분산 값에 의해 결정되는 경계값을 이용해서 원신호와 잡음신호 간의 MSE(Mean Square Error)가 최소가 되도록 웨이블릿 변환된 계수를 축소하는 방법이다. 이 논문에서는 단조변환 및 웨이블릿 서브밴드의 전력을 이용해서 고주파 및 저주파 웨이블릿 밴드에 적용되는 새로운 경계값들을 제시하고, 이 값들과 ST(soft-threshold) 연산자에 의해 영상신호에 부가된 가우시안 잡음을 제거하였다. 그리고 그 결과를 VisuShrink방법 및 [15]에서의 제시한 기법의 결과와 PSNR로 비교, 평가하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1579-1580
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• 2015

본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.