• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.671-673
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• 2016

영상 데이터는 획득 및 전송하는 과정에서 외부의 여러 원인에 의해 잡음이 발생한다. 잡음은 발생 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, 이러한 잡음 제거하기 위한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해, 비잡음 신호는 그대로 보존하고 잡음 신호에 대해 국부 마스크의 잡음 밀도 밀도에 따라 마스크의 크기를 확장하여 처리하는 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.792-794
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• 2014

문자인식은 문서 및 자동차 번호판 등의 문자정보를 얻는 영상처리 기술이며, 이를 위하여 에지를 검출하는 방법이 주로 사용되고 있다. 기존의 에지검출 방법은 대부분 영상에 가중치 마스크를 적용하는 방법이며, 영상의 전체 영역에 동일한 마스크를 적용하므로 처리결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 문자인식에 적합하도록 화소의 분포 및 위치를 고려한 가중치 마스크를 적용하여 에지검출 알고리즘을 제안하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.325-327
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• 2021

코로나19 전염병 예방을 위한 공공장소에서의 마스크 착용이 의무화되고 있다. 그러나 사람들이 다양한 이유로 마스크를 제대로 착용하지 않아 감염에 노출되는 위험이 발생하고 있다. 이러한 방역 문제를 해결하고 본 논문은 영상을 인식하여 마스크를 쓴 얼굴과 쓰지 않은 얼굴을 검출하는 방식을 제안한다. 제안 방법은 마스크 착용자와 비착용자 얼굴 영상을 딥러닝 기반의 YOLO 네트워크로 학습하여, 마스크 착용 유무를 판별한다. 동일 YOLO 네트워크에 대해 여러가지 조건으로 학습을 수행하고, 학습에 사용되지 않은 검증 데이터를 이용해 정확도가 가장 높은 네트워크의 가중치를 선택하였다. 실험결과, 마스크 착용자는 67.2%, 미착용자는 39.8%의 판별 정확도를 보였다. 미착용자에 대해 낮은 정확도를 보인 이유는 학습 데이터의 부족으로 판단되며, 이를 보완하기 위하여 더 많은 학습데이터를 제작하여 성능을 개선시키고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.629-635
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• 2017

본 논문에서는 영상에 첨가된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음의 종류에 따라 처리하는 비선형 합성 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화가 가우시안 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크 내의 표본분산을 이용하여 공간 가중치 필터와 화소 변화에 따른 가중치 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, 임펄스 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 국부 히스토그램 가중치 필터와 표준 메디안 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음 환경에서 각각 비교하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권6호
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• pp.716-723
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• 2019

음악 검색을 서비스하기 위해서는 핑거프린트 정합 정확도가 중요하다. 본 논문에서는 파워 가중치를 이용하여 오디오 핑거프린트 정합 성능을 제고하고자 한다. 파워 가중치는 핑거프린트 비트 추출 과정에서 유실되는 정보를 이용하여 구한 핑거프린트 비트의 예측 강인도이다. 기존 파워 마스크 방법은 저장 공간을 줄이기 위해서 이진화를 통해서 강인한 비트와 연약한 비트로 나눈다. 본 논문에서는 정합 성능을 향상시키기 위해서 실수 값 형태의 파워 가중치를 사용하는 방법을 제안한다. 또한 시간축 방향으로 연관성이 강한 파워 가중치의 특성을 이용하여 압축하여 저장공간을 줄일 수 있도록 한다. 공개된 음악 데이터셋에서 실험을 수행하여, 제안된 파워 웨이트가 오디오 핑거프린트 정합성능을 제고함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1637-1643
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• 2022

최근 영상 및 보안, 시스템의 지능화 등 디지털 시장의 거대화 및 다양화로 인하여 이에 사용되는 영상처리기술의 수요 역시 증가하고 있다. 특히, CT, MRI, X-ray, 스캐너와 같이 잡음에 민감하게 반응하는 경우, 영상교정 및 복원을 위해 잡음 처리가 필수적으로 이루어져야 한다. 이중 대표적인 Salt and Pepper 잡음은 기존에도 연구가 활발히 진행되었지만, 여전히 잡음이 아주 많은 경우 상세 정보와 에지가 만족스럽지 못하고 흐려지는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 유클리드 거리 식에 따른 가중치를 부분 마스크에 적용하고, 원본과 가장 유사한 비잡음 화소만을 유효 화소로 사용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 설계한 부분 마스크의 내부 화소 상태 및 마스크의 훼손 정도에 따라 필터의 종류를 결정하기 때문에, 훼손이 심한 환경에서도 우수한 잡음 제거 능력을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2975-2980
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• 2015

에지 검출은 대부분의 영상 처리에서 중요한 전처리 과정으로서, 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함한 여러 특징 정보를 검출하는 영상 처리 기법이다. 이러한 에지 검출은 국내외 여러 분야에서 발전되고 있다. 널리 알려진 기존의 에지 검출 방법에는 고정된 가중치 값으로 구성된 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 가중치가 고정된 마스크를 영상에 적용하기 때문에 다소 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 그레이 레벨 변환 함수를 적용한 후, 국부 마스크로부터 추정 마스크를 구하여 그 마스크의 최대값 및 최소값을 이용하여 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1867-1873
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• 2015

에지 검출은 여러 분야에서 다양한 용도로 적용되는 영상 처리 기술 중 하나이고, 대부분의 응용에서 필수적인 전처리 과정으로 사용된다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정 가중치 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG등이 있다. 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 다소 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 중심 화소를 기준으로 한 십자 마스크와 중심화소의 주변 화소를 중심으로 상, 하, 좌, 우에 마스크를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1039-1045
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• 2021

4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전으로 카메라 센서와 영상에 기반한 자동화 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 영상 및 신호처리의 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 설정된 로컬 마스크를 기준으로 수직, 수평, 대각선 방향으로 8개의 마스크로 분할하며, 각 분할 마스크의 표준편차를 비교하여 기준값을 구한다. 최종 출력은 공간적 거리에 따른 가중치와 기준값을 사용한 가중치를 로컬 마스크에 적용하여 계산한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 알고리즘과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 등을 이용하여 성능을 비교하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.46-52
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• 2003

본 논문에서는, 디지털컨텐트(Digital Content)의 저작권 보호를 위한 워터마크(Watermark) 삽입방법으로 적응적 가중치를 가지는 Mask처리를 기반으로 하는 웨이브릿(Wavelet) 워터마킹(Watermarking)을 제안하였다. 워터마크가 원 영상에 첨가되는 잡음으로 볼 때, 영상의 질을 저하시키지 않고 삽입 가능한 워터마크의 크기는 한정적이다. 즉, 워터마크 삽입 과정에서 고려 할 용량성, 강인성 및 화질 특성 중 어느 한 가지라도 지나치게 크게 되면 다른 특성을 저하시키는 원인이 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 적응 가중치 마스크 기반 워터마크 삽입 알고리즘을 적용하여 효율을 최적화하였다. 그 결과 워터마킹된 영상이 외부공격에 대하여 강인성 및 화질 특성으로 47dB 이상을 유지하였다. 또한 명도대비의 변형과 압축에 대한 외부공격에 대해 추출된 워터마크의 상관계수가 각각 0.8이상과 0.65이상을 유지함을 확인할 수 있었다.