• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.215-218
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• 2011

본 논문에서는 비파괴 검사를 이용하여 획득한 세라믹 소재 영상에서 효율적으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재 영상에 비등방성 필터링 기법과 가우시안 필터링 기법을 반복 적용하여 잡음을 제거하고, Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 명암 대비가 강조된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출한 후, 임계치 이진화 기법을 적용하여 영역을 세분화하기 위한 기울기를 계산한다. 계산된 기울기를 이용하여 영상을 세분화한 후에 Glassfire 기법을 적용한다. Glassfire 기법이 적용된 영상과 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 영상을 비교하여 중복되는 영역만을 추출한다. 추출된 영역에 퍼지 이진화 기법과 침식 연산을 적용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.275-277
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• 2014

본 논문에서는 세라믹 소재 영상에 가우시안 필터링 기법을 적용하여 잡음을 제거하고, K-means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화 한 뒤, 세분화된 결함 영역에 Max-Min 이진화 기법을 이용하여 결함 영역을 추출한 후, 형태학적 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 결함을 추출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.77-79
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• 2013

본 논문에서는 광원 정보를 사용하여 다양한 재생환경에서 효과적인 홀로그래픽 비디오 서비스를 제공하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서 부호화 과정에서는 가우시안 블러를 적용한 영상의 개수를 조절, 분리 하고 다운 샘플링 한 하나의 영상 압축을 한 뒤 전송한다. 이 영상을 다운 샘플링, 업 샘플링, 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 이용하여 획득한 영상과 나머지 영상을 다운 샘플링과 업 샘플링 하여 더한 영상의 차를 압축하여 수신측으로 전송한다. 복호화 과정에서는 압축된 광원 정보를 복원한 후 기본계층 정보를 가진 영상을 업 샘플링과 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 적용하고 수신자의 환경과 고려에 따라 차영상을 더 한 후 CGH를 통해 홀로그램을 획득하였다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수한 홀로그램을 복원 할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.424-424
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• 2023

댐, 저수지 등 수자원 시스템분석 시 가장 기초가 되는 유입량 자료는 실측 수위(저수량)와 방류량을 역산하여 산정된다. 이 중 댐 수위는 수표면 진동으로 인해 변동이 크며, 특히, 급격한 수위 변화가 발생하는 홍수기에는 수위-저수량 변환 시 큰 오차가 발생하여 유입량 진동이 더욱 커지게 된다. 하지만 홍수기 저수지 운영 효과 분석 등 관련 연구를 위해서는 시간 간격이 짧은 10분 또는 1시간 단위의 유입량 자료가 필요함에 따라 관련 연구 수행 시 이동평균법(Moving Average) 등을 통해 실측 유입량 자료를 보정하여 사용하는 것이 일반적이다. 데이터 평활화를 위해 이동평균법을 적용하면 데이터의 변동을 효과적으로 줄일 수는 있지만 실측자료와 비교하였을 때 첨두 유입량이 큰 폭으로 감소하거나, 첨두 유입량 발생시간이 지체되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 저수지 유입량과 같이 변동이 큰 수문자료의 평활화를 위해 가우시안 가중 이동평균법(Gaussian-weighted moving average technique), 사비츠키-골레이 필터링기법(Savitzky-Golay filtering technique) 등 필터링 기법을 댐 유입량 보정에 적용하고, 이에 따른 효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2020년 8월에 발생한 홍수사상을 대상으로 충주댐, 합천댐 등 다목적댐 유입량 자료를 수집하고, 보정을 수행하였다. 필터링 기법의 적용 효과 분석을 위해서는 실측자료와 이동평균법을 적용하여 보정한 결과와 비교하였고, 추가적으로 비교적 변동이 작은 일 단위 유입량 자료와의 양적 비교를 진행하였다. 그 결과 이동평균법을 적용하였을 때보다 필터링 기법을 적용하였을 때 실측자료와의 양적 차이가 작고, 첨두 유입량 및 첨두 유입 발생시간에서도 차이를 큰 폭으로 감소시킬 수 있는 것으로 확인되었다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.78-81
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• 2012

본 논문에서는 차량 출입통제, 주정차 단속, 과속 차량 단속 등 다양한 분야에서 사용가능한 신형 차량번호판 검출 방법을 제안한다. 먼저 가우시안 차이를 이용한 필터링을 사용하여 번호판의 연속적인 주요 숫자가 잘 나타나도록 이진화를 수행한다. 이후 번호판의 형태학적 특징을 이용한 반복 레이블링 기법을 이용하여 번호판 영역을 결정한다. 마지막으로 투영 변환을 통한 번호판의 정형화 과정을 거쳐 카메라나 차량의 위치에 따라 발생하는 기울어짐과 같은 왜곡을 보정한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1188-1193
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• 2006

본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2577-2579
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• 2004

중성자를 사용한 비파괴검사는 X선을 사용하는 것에 비해 상대적으로 뛰어난 투과력을 가지고 있다. 하지만 중성자와 원자핵의 반응에 의한 scattering 효과와 중성자 빔의 uniformity부족 등으로 인한 영상의 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 이런 중성자 영상의 왜곡을 보정하기 위한 영상처리 알고리즘을 연구하고 연구된 알고리즘을 토대로 영상처리 소프트웨어를 구현하였다. 먼저 히스토그램 연산을 이용하여 영상의 밝기와 대비를 조절하여 영상의 가시성을 높였고, 필터링 기법을 통하여 영상이 가지는 임펄스 잡음과 가우시안 잡음을 순차적으로 제거하였다. 마지막으로 가우시안 잡음 제거시 부가적으로 발생한 영상의 흐려짐을 보완하여 보다 향상된 질의 영상을 얻게 되었다. 또한 Visual C++을 사용하여 위의 알고리즘들을 GUI 환경의 프로그램으로 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.120-134
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• 1999

영상 처리는 영상 획득, 전처리, 영역화, 인식의 단계를 거치게 되며, 영상은 데이터 전송과정이나 테이터의 획득과정 및 데이터의 처리과정에서 잡음에 의해 쉽게 훼손된다. 이러한 과정에서 발생되는 잡음으로 대표적인 것이 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이다. 이러한 잡음을 제거하는 기존의 필터링 방법들 중에는 공간적인 처리 기법으로 평균필터, 메디안필터, 가중필터, cheikh 필터 그리고 이규철 필터 등이 있었지만 많은 연구들이 임펄스 잡음의 제거에 치우쳐져 있고, 비교적 가우시안 잡음의 제거에 대한 연구는 미비한 편이다. 본 논문에서는 가우시안 잡음의 제거를 위해서는 부분 집합의 평균 정보와 메디안 방법을 이용한 부분 집합 평균 메디안 필터를 제시한다. 이 방법에서도 고려되는 윈도우의 크기는 3$^{*}$ 3를 적용하였다. 먼저 해당 윈도우내 픽셀을 중심픽셀 및 근접한 픽셀을 포함하여 4픽셀로 구성되는 4개의 부분집합으로 구성한 후, 각각의 평균을 구하고 여기서 구해진 4 부분집합의 평균값에 대한 정보와 중심 픽셀의 값과 함께 정렬을 하여 메디안 값을 구하는 방법이다. 이를 통해 가우시안을 기존의 방법보다 더 효율적으로 제거 할 수 있었다. 제시된 알고리즘은 Sun Ultra 2에서 ANSI C 언어를 사용하여 테스트되었으며, 기존의 필터 방법과의 제시된 필터 방법간의 PSNR, MSE, RMSE 값의 비교를 통해 비교 영상과 잡음들에서의 필터 성능과 효과를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권5호
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• pp.465-472
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• 2006

최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.