• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.136-138
• /
• 2017

본 논문에서는 동적 프로그래밍 스티칭을 이용하여 다수의 이미지를 경계가 보이지 않게 정합하여 고해상도의 이미지를 얻는 방법을 소개한다. 제안하는 방법에서는 수직, 수평방향으로 일정한 간격으로 쵤영한 다수의 지역 이미지와 전체를 촬영한 전역 이미지를 사용해서 각각의 지역 이미지와 전역 이미지의 특징점을 추출하고 이를 매칭하여 호모그래피를 계산한다. 이를 이용하여 정합할 두 지역 이미지간의 호모그래피를 구하고 좌표를 변환한 후 겹치는 영역에 동적 프로그래밍 스티칭 방법을 적용하여 두 이미지를 정합한다. 동적 프로그래밍 스티칭 방법이란 두 이미지를 정합할 때 겹치는 영역의 차이를 계산하고 차이가 가장 적은 픽셀을 경계로 하는 방법이다. 다수의 이미지를 수직방향으로 정합하고 정합된 이미지들을 수평방향으로 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 만들 수 있다. 제안하는 스티칭 기법을 적용함으로써 이미지간의 경계가 드러나지 않을 뿐만 아니라 각 픽셀의 세밀한 정보도 유지한 고해상도의 이미지를 획득할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.1339-1342
• /
• 2022

예술적 스타일 전이는 예술 작품이 지닌 특징을 다른 이미지에 적용하는 이미지 처리의 오랜 화두 중 하나로, 최근에는 StyleGAN 과 같이 미리 학습된 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해 제한된 데이터로도 고해상도의 예술적 초상화를 생성하도록 학습하는 연구가 다양한 방면에서 성과를 내고 있다. 본 논문에서는 2 가지 경로의 StyleGAN과 Facial Destylization 을 통해 고해상도의 예시 기반 스타일 전이를 달성한 DualStyleGAN 연구에 대해 소개하고, 기존 연구에서 사용된 Facial Destylization 방법이 지닌 한계점을 분석한 뒤, 이를 개선한 새로운 방법, Re-Destyle을 제안한다. 새로운 Re-Destyle 방법으로 Facial Destylization 을 적용할 경우 학습 시간을 기존 연구의 방법보다 20 배 이상 개선할 수 있으며 그 결과 1000 개 이하의 적은 데이터와 1~2 시간의 추가 학습만으로도 원하는 타겟 초상화 스타일에 대해 1024×1024 수준의 고해상도의 예시 기반 초상화 스타일 전이 및 이미지 생성 모델을 학습할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.357-360
• /
• 2007

초해상도 영상 복원은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하는 기술이다. 저해상도를 고해상도로 변환 시 정보가 없는 화소에 대한 정확한 화소값을 예측하는 보간법을 이용하게 되며 영상의 스케일링에 따른 앨리어싱 (aliasing) 이 발생하는 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 Sobel 연산자를 통해 구한 에지 성분의 크기와 방향성을 이용하여, 초해상도 영상의 앨리어싱과 블러링(blurring) 을 줄이는 기법을 제안한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
• /
• v.10 no.6
• /
• pp.19-27
• /
• 2020

In this study, Developing high resolution camera and Social Network Service sharing image can be easily getting images, it cause about taking fingerprints to easy from images. So I present solution about prevent to taking fingerprints. this technology is develop python using to opencv, blur libraries. First of all 'Hand Key point Detection' algorithm is used to locate the hand in the image. Using this algorithm can be find finger joints that can be protected while minimizing damage in the original image by using the coordinates of separate blurring the area of fingerprints in the image. from now on the development of accurate finger tracking algorithms, fingerprints will be protected by using technology as an internal option for smartphone camera apps from high resolution images.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.425-428
• /
• 2020

본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.27 no.5
• /
• pp.85-92
• /
• 2022

In this paper, we propose a technique that can express low-resolution hair and fur simulations in high-resolution without noise using ConvNet and geometric images of strands in the form of lines. Pairs between low-resolution and high-resolution data can be obtained through physics-based simulation, and a low-resolution-high-resolution data pair is established using the obtained data. The data used for training is used by converting the position of the hair strands into a geometric image. The hair and fur network proposed in this paper is used for an image synthesizer that upscales a low-resolution image to a high-resolution image. If the high-resolution geometry image obtained as a result of the test is converted back to high-resolution hair, it is possible to express the elastic movement of hair, which is difficult to express with a single mapping function. As for the performance of the synthesis result, it showed faster performance than the traditional physics-based simulation, and it can be easily executed without knowing complex numerical analysis.

• Journal of Internet of Things and Convergence
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.1-6
• /
• 2018

Techniques for generating new sample data from higher dimensional data such as images have been utilized variously for speech synthesis, image conversion and image restoration. This paper adopts Progressive Growing of Generative Adversarial Networks(PG-GANs) as an implementation model to generate high-resolution images and to enhance variation of the generated images, and applied it to fashion image data. PG-GANs allows the generator and discriminator to progressively learn at the same time, continuously adding new layers from low-resolution images to result high-resolution images. We also proposed a Mini-batch Discrimination method to increase the diversity of generated data, and proposed a Sliced Wasserstein Distance(SWD) evaluation method instead of the existing MS-SSIM to evaluate the GAN model.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.306-309
• /
• 2006

SVDD(support vector data description)는 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특징 공간에서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 본 논문에서는 SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 그리고 저해상도의 이미지를 고해상도의 이미지로 복원함으로써 본 논문의 방법론이 어떻게 실용적으로 적용되는지에 대해서 다룬다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.220-223
• /
• 2020

초해상화란, 저해상도의 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 이미지 처리 기법이다. 최근 영상 출력 장치의 발전으로 고해상도의 영상을 출력할 장치는 많아지는 한편, 이에 맞는 고해상도 영상을 찍을 영상 기록 장치의 보급은 이에 비해 부족한 실정이다. 따라서 저해상도의 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 초해상화 연구는 많은 분야에서 활용되고 있다. 문화재 영상에서의 초해상화는 특히 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 보존해야하기 때문에 정교한 초해상화 과정이 요구된다. 본 논문에서는 문화재 영상의 초해상화 과정에 집중해, 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 잘 보존하면서 영상 데이터의 양이 상대적으로 적은 경우에도 활용 가능한 기계학습 기범, GLM-SI를 이용한 문화재 영상 초해상화 방법을 제안한다. GLM-SI 를 사용한 초해상화 결과, 문화재 영상에서 선행 방법인 SI 에 비하여 4 배 초해상화에서 PSNR 0.12dB, SSIM 0.017, 8 배 초해상화에서 PSNR 0.23dB, 0.033 의 성능적 향상을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Railway
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.374-381
• /
• 2017

Concrete sleepers, installed on majority of railroad track in this nation can, if not maintained properly, threaten the safety of running trains. In this paper, an algorithm for automatically identifying cracks in a sleeper image, taken by high-resolution camera, is developed based on Adaboost, known as the strongest adaptive algorithm and most actively utilized algorithm of current days. The developed algorithm is trained using crack characteristics drawn from the analysis results of crack and non-crack images of field-installed sleepers. The applicability of the developed algorithm is verified using 48 images utilized in the training process and 11 images not used in the process. The verification results show that cracks in all the sleeper images can be successfully identified with an identification rate greater than 90%, and that the developed automatic crack identification algorithm therefore has sufficient applicability.