• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1226-1228
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• 2022

FHD 이상을 넘어선 UHD급의 고해상도 동영상 콘텐츠의 수요 및 공급이 증가함에 따라 전반적인 산업 영역에서 네트워크 자원을 효율적으로 이용하여 동영상 콘텐츠를 제공하는 데에 관심을 두게 되었다. 기존 방법을 통한 bi-cubic, bi-linear interpolation 등의 방법은 딥 러닝 기반의 모델에 비교적 인풋 이미지의 특징을 잘 잡아내지 못하는 결과를 나타내었다. 딥 러닝 기반의 초 해상화 기술의 경우 기존 방법과 비교 시 연산을 위해 더 많은 자원을 필요로 하므로, 이러한 사용 조건에 따라 본 논문은 초 해상화가 가능한 딥 러닝 모델을 경량화 기법을 사용하여 기존에 사용된 모델보다 비교적 적은 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 연구 개발하는 데 목적을 두었다. 연구방법으로는 structure pruning을 이용하여 모델 자체의 구조를 경량화 하였고, 학습을 진행해야 하는 파라미터를 줄여 하드웨어 자원을 줄이는 연구를 진행했다. 또한, Residual Network의 개수를 줄여가며 PSNR, LPIPS, tOF등의 결과를 비교했다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.656-659
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• 2020

초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.3
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• pp.576-586
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• 1996

Original binary image can be reconstructed by morphological bymorphological skeleton(MS) image. And then, the information of MS image points can be applied to a pattern recognition andimage communication. But if we apply MS to a pattern recognition and image communication, there are two problems. That is to say, binary MS processing times is long and skeleton points of MS are high redundancy. And then, to solve these problems, this paper proposes DGMS. After simulating by the proposed method to $256{\times}256$ binary image which is GIRL, we reduce processing time and skeleton points about 1.5~6.5% comparing with the result of GMS method.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.12 no.4
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• pp.281-288
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• 2001

In this study we carried out athermalization analysis and tests to meet the required optical performance for thennal imaging systems even if the systems were operating over a wide temperature range. By using optical design programs such as Code- V and SIGMA2100, the simulation for athermalization was done with FPA thermal imaging system. In the athermalization test putting the thermal imaging system and collimator into a temperature chamber, the images depending on the temperature were recorded on video tape. In particular, the zoom thermal imaging system with two dimensional array detector was tested to check the result of the athermalization simulation. As a result, it was proved to meet the required optical performance for the thermal imaging system within $-32-+50^{\circ}C$ temperature range. range.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.477-479
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• 2016

본 논문에서는 초음파 영상에서 어깨 부위를 분석하여 어깨 힘줄(Tendon) 영역에서 인대 손상영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest)을 추출하고 샤프닝 기법을 적용하여 ROI 영역을 뚜렷한 후에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 높인 후, 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에 침식, 팽창기법과 라벨링 기법을 적용하여 전체 ROI의 면적 영역에서 0.4%이하인 객체 영역들을 잡음으로 간주하여 제거한 후, ROI 영역에서 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용한다. 스플라인 곡선이 적용된 영역에서 곡선이 가장 높은 지점을 구한 후, 구한 지점으로부터 ROI 영역의 세로 길이의 1/5를 갖는 상단부분을 제거한 후에 양자화할 영역을 추출하고 FCM을 적용하여 양자화를 한다. 양자화된 영역에서 어깨 힘줄 영역 안에 있는 인대 손상의 후보 영역을 추출하고 면적의 크기가 0.14%이상이거나 3%이하인 영역을 어깨 힘줄의 인대 손상 영역으로 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 어깨 힘줄의 인대 손상 영역이 비교적 정확히 추출되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.217-219
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• 2020

기존 초해상화 방법들은 주로 자연 영상에 대해서는 많이 다뤄져 왔지만 단조$로운 배경과 복잡한 문양, 질감을 가진 문화재 영상에 대해 적용한 사례가 많지 않다. 또한 대부분의 초해상화 기술은 현재 딥러닝을 적용하고 있지만 복잡도와 구현 난이도에서 상대적으로 수월한 비딥러닝 방법을 사용하여 4 배와 8 배로 초해상화를 실현하는 연구 또한 많지 않다. 본 연구에서는 선형 매핑을 이용한 SI (Super Interpolation)을 기반으로 하여 2 배까지 초해상화에 특화된 기존 연구를 문화재 영상에 대하여 4 배 및 8 배로 초해상화 하였다. 간단한 윤곽선 방향 분석 및 선형 매핑으로 4 배 초해상화에서는 PSNR 값을 0.44dB 가량 개선하였으며, 8 배 초해상화에서는 PSNR 값을 0.31dB 가량 개선하였다. 또한 결과 영상에서도 단순 보간법인 Bicubic Interpolation 보다 더욱 선명하고 질감을 잘 표현하는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.306-307
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• 2008

본 논문에서는 제한적인 자원이 할당된 모바일 환경에서 블록기반의 압축방식을 사용하여 영상을 복원할 때에 나타나는 블록화 연상을 제거하기 위해 효율적인 실시간 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 후처리 기법은 영상에 존재하는 블록화 현상으로 인해 나타나는 다양한 인공물에 대해 디블록킹 필터링와 방향성 필터링를 적용하여 효율적으로 블록화 현상을 제거한다. 후처리 과정 중 영상에 존재하는 고유의 고주파 성분과 인공물로 인한 고주파 성분을 구분하여, 필더링 과정으로 고유의 고주파 성분이 함께 제거되지 않도록 보호해준다. 다양한 영상을 통해 본 논문에서 제안한 후처리 기법과 기존에 알려진 후처리 기법들을 비교하는 실험을 하였고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 제안하는 기법의 우수함을 입증하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.3B
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• pp.273-279
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• 2001

본 논문에서는 LCD MW를 이용한 각다중화 시스템에서 인접한 수직방향 MW사이에서 발생하는 영상누화현상에 대해 분석하였다. LCD MW를 이용한 각다중화 방법으로 LCD 상에서 수평, 수직방향으로 움직이는 각 창들을 통과한 기준빔이 서로 다른 파벡트로 입사되기 때문에 이러한 창들의 전자적인 제어만으로 효과적인 각다중화된 홀로그램을 얻을 수 있다. 그러나, 수직방향으로 인접한 MW 사이에서 영상누화가 발생하기 때문에 공간적으로 고밀도의 정보저장 및 복원이 제한되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 고밀도의 정보저장을 위해 여러 가지 요소들에 의한 영상누화를 이론적으로 분석하고 이에 대한 광학 실험 결과를 제시하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.8
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• pp.34-40
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• 1998

본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.3
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• pp.1-8
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• 2004

In this paper, we propose a method for restoring trademark and caption areas using an isophote. In our method, the image restoration problem is modeled as an optimization problem, which in our case, is solved by a cost function with isophote constraint that is minimized using a GA The technique creates an optimal connection of all pairs of isophotes disconnected by a caption in the frame. For connecting the disconnected isophotes, we estimate the value of the smoothness, given by the best chromosomes of the GA and project this value in the isophote direction. Experimental results show that the isophote operator worked better than Laplacian operator for image restoration, and the proposed method has a great possibility for automatic restoration of a region in an advertisement scene.