• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.503-507
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• 2003

기존의 영상기반 3차원 가상공간 구축 기법들은 단일 영상을 입력으로 하여 하나의 가상공간을 구축하기 때문에, 가상공간의 영역이 매우 협소하고 가상공간 내부에서 관찰자의 네비게이션기능이 제한적이었다. 또한 특정 영상에 대해서만 사실성을 보장하기 때문에, 실세계를 반영한 모든 영상에 대해서 가상공간 구축 기법들을 일반화 할 수 없다. 이에 실세계를 촬영한 영상을 3차원 가상공간으로 복원하기 위해서 이러한 가상공간 구축 기법들을 통합해야할 필요성이 있다. 본 논문에서는 한 장의 영상을 입력으로 하나의 가상공간을 구축했던 기존의 방법들을 통합하여 여러 장의 영상을 입력으로 여러 개의 가상공간을 구축하고, 가상공간 지도의 개념을 도입하여 이를 연결하여 광범위한 3차원 가상공간을 구축할 수 있는 IVSD(Image-based Virtual Space Designer) 저작도구의 설계에 관하여 기술하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.2
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• pp.79-86
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• 2010

Generally, image fusion is defined as generating re-organized image by merging two or more data using special algorithms. In remote sensing, image fusion technique is called as Pan-sharpening algorithm because it aims to improve the spatial resolution of original multispectral image by using panchromatic image of high-spatial resolution. The pan-sharpened image has been an important task due to various applications such as change detection, digital map creation and urban analysis. However, most approaches have tended to distort the spectral information of the original multispectral data or decrease the spatial quality compared with the panchromatic image. In order to solve these problems, a novel pan-sharpening algorithm is proposed by considering the spectral and spatial characteristics of multispectral image. The algorithm is applied to the KOMPSAT-2 and QuickBird satellite image and the results showed that our method can improve the spectral/spatial quality compared with the existing fusion algorithms.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.263-266
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• 2005

고해상도 영상은 원격탐사, 의료영상 등 다양한 분야에서 사용되며, 향후에 많은 수요가 예상된다. 초해상도 영상복원은 동일한 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상으로 복원하는 소프트웨어적인 영상 해상도 향상 방법이며, 공간 영역과 주파수 영역의 초해상도 영상복원으로 구분된다. 본 연구에서는 공간 영역에서 확률적 접근법을 이용하여 CCD 영상의 초해상도 영상복원을 수행하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.289-292
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• 2007

객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.196-199
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• 2011

본 논문에서는 컬러영상의 검색을 위하여 대표색상의 통계적 특성과 그 공간적 분포를 이용하는 기법을 제안한다. 대표색상은 HSV 색상공간에서 빈도수가 가장 높은 1-8개의 색상영역으로 선택되는데, 대표색상의 값과 각 대표색상이 영상에서 어떻게 분포하느냐에 따라서 검색되는 영상의 종류와 객체의 형태가 크게 달라진다. 본 논문에서는 영상을 일정한 개수의 작은 영역으로 나누고 각 영역에서 각 대표색상이 충분히 존재하는지를 평가하여, 각 대표색상이 영상평면에서 분포한 상태를 이진화된 공간분포 지도로 표시한다. 이로부터 영상간의 대표색상마다 이진공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 대표색상의 공간적 분포 모델을 이용한 영상검색 기법은 MPEG-7에서 정의한 대표색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여주었다. 이진공간분포 지도의 생성 방법 및 거리측정 파라미터에 대한 최적화가 이루어지면 영상검색 성능이 더욱 개선될 것으로 예상되며, 웹기반의 영상검색 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.4 no.1
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• pp.7-13
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• 2000

Purpose : To assess the distortion of MRI with the Leksell stereotactic radiosurgery system in variable pulse sequence and imaging plane through phantom study, to find most adequate imaging plane and pulse sequence for stereotactic radiosurgery system. Materials and methods : We made the phantoms for MRI and get images in variable conditions and analyzed the image distortion using image analysis program, and statistically using paired student t-test. Results : The transeverse plane images had acceptable error ranges bless than 1.5mm) in all pulse sequence in both the analysis of fiducial marker in stereotactic G-frame and the phantom study. The coronal plane images had unacceptable large errors (more than 1.7mm) in the analysis of fiducial marker in the stereotactic G-frame, but had corrected small errors (less than 1.5mm) in the phantom study. Conclusion : We find from the phantom study that the present MR machines are adequate for stereotactic surgery system in frequently used pulse sequences, and imaging planes.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.3
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• pp.261-270
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• 1999

이 논문에서는 볼륨 데이터의 효율적인 영상 기반 랜더링 알고리즘을 제시한다. 중간 영상 공간은 밀림 객체 공간에서 중간 영상이 위치하는 2차원 공간이다. 최종 영상 공간 대신에 중간 영상 공간을 이용함으로써 매핑이 좀더 간단해지면 점대점 매핑에서 기인하는 구멍을 없앨 수있다. 중간 영상 공간상에서의 매핑은 근원 화소의 깊이 값으로 만들어진 테이블을 가지고 쉽게 이루어진다. 또한 이 논문에서는 효율적인 객체의 표현을 위하여 텔타트리에 기반을 둔 새로운 사진 트리를 제안한다. 트리 구조를 사용할 경우 인접한 영상들에 존재하는 중복 정보를 제거함으로써 압축 효과를 얻을 수있다. 제안된 트리는 델타트리에 비해서 더 좋은 압축 성능을 보이며 빠르게 영상을 생성할 수 있다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 256 $\times$256$\times$256의 볼륨에서 비교적 좋은 질의 256$\times$256 의 영상을 1초에 25~40개 정도 만들어 낼수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.207-212
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• 2009

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.792-795
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• 2010

본 논문에서는 공간감을 극대화 시킬 수 있는 영상의 표현에 관하여 사례연구를 통해 입체영상의 공간감에 관하여 논하고자 한다. 이를 위하여 일반적인 영상에서의 공간감 창출과 입체영상에서의 공간감차이에 관하여 알아보고, 이를 사례분석을 통하여 서로 다른 표현 방식에 관하여 논하고자 한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.25 no.3
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• pp.21-29
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• 2019

This paper proposes a novel framework for image fusion of satellite imagery to enhance spatial resolution of the image via structure-texture decomposition. The resolution of the satellite imagery depends on the sensors, for example, panchromatic images have high spatial resolution but only a single gray band whereas multi-spectral images have low spatial resolution but multiple bands. To enhance the spatial resolution of low-resolution images, such as multi-spectral or infrared images, the proposed framework combines the structures from the low-resolution image and the textures from the high-resolution image. To improve the spatial quality of structural edges, the structure image from the low-resolution image is guided filtered with the structure image from the high-resolution image as the guidance image. The combination step is performed by pixel-wise addition of the filtered structure image and the texture image. Quantitative and qualitative evaluation demonstrate the proposed method preserves spectral and spatial fidelity of input images.