• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.496-498
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• 2001

Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.12
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• pp.1494-1502
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• 1992

이 논문에서는 디지털 영상 데이터의 가역 부호화 방법을 제안하였다. 정보원 모델을 위하여 인접 화소간의 차분을 이용한 차분모델과 마르코프 모델의 구성법을 보였다. 모델링에서 얻어지는 확률 구간의 변경을 이용한 다치 산술부호화의 고속화 알고리즘을 제시하였다. 제안방식의 성능을 계산량의 비교와 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과 상태의 그룹화에 의한 차분모델이 기존의 여러방식에 비하여 적은 계산량으로 동등 이상의 평균부호 길이의 달성할 수 있어 효과적임을 알 수 있었다. 또한 제안한 고속화 방식은 차분모델에 적용이 용이하며 128계조를 갖는 영상에 있어서 평균 5배 이상의 고속효과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.825-828
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• 2004

본 논문에서는 여권 인식 시스템을 위한 전처리 단계로 스캔된 여권 영상에서 문자 영역을 추출하는 방법에 대해 제안하였다. 인식에 필요한 문자 영역을 흑 화소로 나머지 영역은 휜 화소로 이진화하기 위해서 문자의 RGB 값을 이용하였다. 이진화하는 임계 값을 자동으로 결정하기 위하여 MRZ 의 일부 영역을 사용하였다. 이진화된 영상에서 비문자 영역인 사진 영역을 제거하기 위하여 가로/세로 프로파일을 수행한다. 결과 값을 분석하여 사진 영역을 결정하고 제거하여 여권 상에서 문자 영역 추출이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.271-276
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• 2000

본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.2_1
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• pp.199-215
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• 2020

A seagrass that is marine vascular plants plays an important role in the marine ecosystem, so periodic monitoring ofseagrass habitatsis being performed. Recently, the use of dronesthat can easily acquire very high-resolution imagery is increasing to efficiently monitor seagrass habitats. And deep learning based on a convolutional neural network has shown excellent performance in semantic segmentation. So, studies applied to deep learning models have been actively conducted in remote sensing. However, the segmentation accuracy was different due to the hyperparameter, various deep learning models and imagery. And the normalization of the image and the tile and batch size are also not standardized. So,seagrass habitats were segmented from drone-borne imagery using a deep learning that shows excellent performance in this study. And it compared and analyzed the results focused on normalization and tile size. For comparison of the results according to the normalization, tile and batch size, a grayscale image and grayscale imagery converted to Z-score and Min-Max normalization methods were used. And the tile size isincreased at a specific interval while the batch size is allowed the memory size to be used as much as possible. As a result, IoU was 0.26 ~ 0.4 higher than that of Z-score normalized imagery than other imagery. Also, it wasfound that the difference to 0.09 depending on the tile and batch size. The results were different according to the normalization, tile and batch. Therefore, this experiment found that these factors should have a suitable decision process.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.3
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• pp.35-49
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• 2004

This paper proposes a new glasses removal method from color frontal facial image to generate gray glassless facial image. The proposed method is based on recursive PCA reconstruction. For the generation of glassless images, the occluded region by glasses should be found, and a good reconstructed image to compensate with should be obtained. The recursive PCA reconstruction Provides us with both of them simultaneously, and finally produces glassless facial images. This paper shows the effectiveness of the proposed method by some experimental results. We believe that this method can be applied to removing other type of occlusion than the glasses with some modification and enhancing the performance of a face recognition system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.426-428
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• 2000

화상회의 시스템의 영상 압축표준 중 하나인 H.261은 화상전화기에서 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 H.261 영상에 부가영상을 삽입하는 방법을 제안한다. H.261 영상에 단순히 부가영상을 삽입하면 움직임보상 데이터 처리를 하지 않기 때문에 전달된 H.261 영상으로부터 원래의 영상을 복원하기 어렵다. 이를 해결하는 방법으로 원시 H.261 영상 전체를 복호화 한 후 부가영상을 삽입하고 다시 부호화 하는 방법이 있으나 이 경우 처리해 주어야 할 데이터가 너무 많아 수행속도의 저하를 가져온다. 제안한 방법은 움직임 보상 정보가 영상에 아무 영향을 미치지 않을 경우에는 허프만 복/부호화만을 사용하여 단순 삽입을 하고, 움직임 보상 정보가 부가영상과 겹치게 되어 부가 영상이 포함된 영상을 전달 받는 측에서 문제가 될 경우만 복호화해 두었던 영상데이터를 보낸다. 간단한 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 분석한 결과 전체를 복/부호화하는 방법에 비하여 대략 3배의 속도의 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.186-187
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• 2012

본 논문에서는 기존의 표준 동영상 부호기의 산술적 연산 복잡도 및 대역폭을 낮추기 위하여 양자화된 두 영상에서 움직임을 예측하는 고속 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 기존에 제안된 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘은 표적 영상과 참조 영상의 각 매크로 블록 단위로 가우시안 양자화를 적용한 뒤, 움직임 예측을 수행하기 때문에 블록 단위의 아티팩트로 인한 탐색 성능 저하를 피할 수 없다. 따라서, 우리는 참조 영상의 탐색 영역에 대해 하나의 양자화기를 적용함으로써 보다 정확한 움직임을 예측한다. 또한, 기존 알고리즘이 하나의 가우시안 양자화기를 적용하는 것과 달리, 제안 알고리즘은 데이터 특성 파악에 따른 다양한 확률 모델을 가정한 뒤 각 모델에 적합한 최적의 양자화기를 적용함으로써 블록 매칭 오류를 낮춘다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존의 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘에 비해 보다 정확한 움직임 벡터를 예측함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.100-102
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.181-183
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• 2005

저작권 보호 기술의 하나인 디지털 워터마킹은 디지털 콘텐츠에 삽입되어 저작권 확인 및 증명에 이용될 뿐만 아니라 영상의 위변조 판별에도 이용된다. 즉, 영상이 변조되는 경우 삽입된 워터마크가 변형됨으로써 위변조 여부 및 위변조 영역의 확인도 가능하다. 본 논문에서는 이와 같이 영상의 위변조 여부를 판별하기 위한 인증 워터마킹 기법으로 적응적인 양자화 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 삽입 과정은 영상에 DWT를 수행한 뒤 저주파 영역에 블록 DCT를 수행하여 계수들을 변형시키는 방법으로 수행되며, 이를 위해 원신호의 파워를 고려한 적응적인 양자화 방식을 제안하였다. 실험 결과 제안 방식에 의해 워터마크 삽입된 영상은 화질적으로 원영상과 차이가 없고 압축에 대한 강인성도 우수하여 인증 워터마킹에 적합함을 확인하였다.