• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.539-542
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• 2001

본 논문에서는 검출기의 반응 특성을 선형화 모델링 하여 정규화 할 수 있는 방법을 제안한다. 디지털 의료영상 시스템에서 X-선을 검출하는 검출기의 반응 특성이 모든 검출기마다 다르기 때문에 이 특성을 쉽고 빠르게 정규화 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 균일한 피사체에 X-선 조사량의 비율을 다르게 하여 두 번 찍은 영상으로 검출기의 반응 특성을 정규화 한다. 실험 결과 일정한 두께의 납 평판에 조사량을 달리하여 촬영한 두 개의 결과 영상을 가지고 검출기의 반응 특성을 보정하면 매우 안정된 결과 영상을 얻을 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.5
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• pp.540-546
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• 2019

This study suggests a binarization method that minimizes information loss for night illumination images. The object of the night illumination image is an image which is not focused due to the influence of illumination and is not identifiable. Also, the image has a brightness area in only a part of the brightness histogram. So the existing simple binarization method is hard to get good results. The proposed binarization method uses image segmentation method and image merging method. In the stepwise divided blocks, we divide into two regions using the triangular type of fuzzy logic. The value 0 of the membership degree is binarized at the present step, and the value of the membership degree 1 is binarized after the next step. Experimental results show that night illumination images with minimal loss of information can be obtained in a dark area brightness range.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.98-104
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• 1996

일반적으로 비선형 형태 정규화 과정은 필기체 문자에서 발생하는 형태 변형을 보상하기 위하여 사용되며, 현재까지 이진 영상에 대한 비선형 형태 정규화 방법들이 제안되었다. 그러나 현존하는 대부분의 문자 인식 시스템은 스캐너를 통하여 입력된 명도 문자영상을 이진화하여 사용하고 있기 때문에 이진화로 인해 야기되는 물자 영상에 대한 정보 유실 및 잡영 첨가 현상이 비선형 형태 정규화 과정에 누적되어 결과적으로 좋은 특징 추출 결과를 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화시키고, 필기체 문자에서 발생하는 다양한 형태 변형을 효과적으로 보상할 수 있는 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법을 제안한다. 제안된 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법들의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 처리 시간 및 복잡도 등을 기준으로 평가하였으며, 다양한 명도 한글 글씨 데이터에 대한 실험을 통하여 이진 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법에 비해 제안된 방법이 변형이 심한 한글 글씨 데이타의 품질을 개선하는데 있어서 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2003.04a
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• pp.139-144
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• 2003

3차원 이상의 공간정보의 생성은 우리가 살아가는 현실공간을 입체적으로 조망해 볼 수 있는 가장 일반적인 요구사항이 되었고, 이를 여러 분야에서 다각적으로 활용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 3차원 이상의 조건을 부여하여 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 지형 시뮬레이션을 제작할 수 있는 기술이 보편화 되고 있어 건설분야에서도 적극적인 도입으로 각종 공사계획 및 설계에 이용할 예정이다. 본 연구에서는 이러한 지형공간데이터의 생성을 위하여 원격탐사 데이터와 수치지형도를 이용하여 우리나라 3차원 데이터의 자성 방법과 그 결과를 비교하였으며, 그 결과 DEM에 의한 3차원 수치 기복영상과 위성영상의 합성에 의한 퓨전 영상의 3차원 적용을 통하여 향후 고해상도의 적용시 발생할 수 있는 입체영상의 문제점등을 사전확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.469-473
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• 2010

본 논문에서는 조각 병리 영상을 강체 정합을 통해 하나의 영상으로 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 위치 초기화, 위치 보정, 강체 정합의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 영상의 위치 초기화 단계에서는 순서 없이 흩어진 부분 영상을 탬플릿 매칭 기법을 사용한 영상 내 문자 인식을 통해 위치를 초기화한다. 둘째, 강체 정합의 정확성을 높이기 위해 코너점을 이용해 부분 영상의 위치를 보정한다. 셋째, 조각 영상 간 거리를 최소화하는 강체 정합을 수행한다. 실험 결과, 부분 영상 간 간격이 최소화되어 하나의 영상으로 스티칭되는 것을 확인하였고, 최적화 반복 횟수와 변환 벡터에 따른 정확성, 견고성 평가를 통해 거리 차의 제곱 합이 최소화되어 수렴됨을 알 수 있었다. 본 논문의 제안 방법은 조각 영상을 하나의 영상으로 스티칭함으로써 병리 조직의 전체적인 구조 파악과 이를 이용한 전립선암 확진에 사용될 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.3C
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• pp.296-306
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• 2003

In this paper, algorithm for non-iterative decoding method is proposed and fractal image decoder based on non-iterative fractal decoding algorithm used general purpose digital signal processors is designed and implemented. The algorithm is showed that the attractor image can be obtained analytically whe n the image is encoded using the fractal algorithm proposed by Monro and Dudbridge, in which the corresponding domain block for a range block is fifed. Using the analytical formulas, we can obtain the attractor image without iteration procedure. And we get general formulas of obtained analytical formulas. Computer simulation results for various test images show that we can increase the image decoding speed by more than five times when we use the analytical formulas compared to the previous iteration methods. The fractal image decoder contains two ADSP2181's and perform image decoding by three stage pipeline structure. The performance tests of the implemented decoder is elapsed 31.2ms/frame decoding speed for QCIF data when all the frames are decoded. The results enable us to process the real-time fractal decoding over 30 frames/sec.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.488-490
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• 2011

본 논문에서는 문서 영상에서 글자 분할 및 인식이 필요 없는 단어 검색 알고리즘을 제안한다. 글자 분할을 하지 않고 검색하기 위해 영상 검색에 사용되는 SIFT특징을 이용하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 입력한 질의어를 질의 영상으로 변환하고, 질의 영상에서 SIFT특징을 추출한다. 추출된 특징은 문서영상에서 추출한 특징과 매칭을 통해 매칭점 쌍을 생성한다. 생성된 매칭점 쌍들을 군집화 조건에 따라 군집화 한다. 군집화는 질의 영상과 지리적 분포가 유사하게 군집화 되도록 설계되었다. 생성된 군집은 군집에 포함된 특징점의 개수가 많을수록 질의 영상과 유사하다. 따라서 N개 이상의 원소를 가지는 군집을 결과로 출력한다. 실험한 결과 제안하는 알고리즘의 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1597-1599
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• 2015

본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.240-241
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• 2014

3D 입체영상 변환 기술은 콘텐츠 확보의 측면에서 그 중요성이 대두되고 있다. 하지만 입체변환 기술은 매 프레임마다 모두 수작업을 거치기 때문에 다수의 인력과 오랜 작업 시간이 필요하여 생산성 문제가 발생하고 있다. 그 중 깊이영상의 외곽선을 벡터 곡선으로 그리는 작업이 수작업을 통해 이루어지고 있으며 오랜 작업시간이 걸리게 한다. 본 논문에서는 기존의 입체영상 변환 과정의 자동화율을 높이기 위한 깊이영상 양자화 및 베지어 곡선 생성 방법을 제안한다. 연속적인 깊이값을 갖는 깊이영상을 입력으로 받아 선형 또는 비선형 기반의 양자화 방법을 이용하여 깊이영상을 양자화 한다. 이 때 경계부분에 발생하는 페더를 제거하여 양자화 깊이영상의 경계를 보정한다. 양자화 깊이영상에서 같은 깊이를 잇는 등심선을 생성하고 방향 변화가 큰 지점인 굴곡점들을 추출하여 등심선을 다수의 곡선으로 구분한다. 각 곡선의 양 끝의 굴곡점과 그 사이의 중간점을 이용하여 3차 베지어 곡선의 제어 포인트를 계산한다. 같은 수행 단계를 모든 등심선에 적용하여 사용자가 미세보정하기 쉬운 3차 베지어 곡선들을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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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.