• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1035-1046
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• 2022

이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.135-141
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• 2004

영상 보간은 기존에 존재하는 화소의 정보로 빈 화소를 계산하여 영상을 확대하는 방법이다. 자연 영상은 다양한 공간 주파수 성분을 포함하기 때문에 하나의 영상 보간 방법으로 다양한 주파수 성분에 대한 보간을 모두 수행하기에는 어려운 점이있다. 본 논문에서는 공간 주파수 특성을 가지는 다중 신경회로망 구조를 이용하여 영상을 보간하는 방법은 제안한다. 입력 영상은 국부 분산에 의해 공간 주파수에 따라 분리되어 공간 주파수 대역 별로 설정된 신경회로망을 통하여 보간 된다. 제안 방법은 deinterlacing에서의 적용성 때문에 관심이 커지고 있는 2배의 영상 보간에 적용되었다. 모의 실험에서 제안 방법은 기존의 알고리즘들뿐 아니라 단일 신경 회로망을 사용하는 방법보다 개선된 PSNR 성능을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2C호
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• pp.272-282
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• 2004

본 논문에서는 정규화 혼합 norm을 이용한 다중 채널 영상 복원 기법을 제안한다. 채널 영상 간 및 채널 영상내의 결정론적 정보를 이용한 다중 채널 영상 복원에 관한 문제를 고려한다. 제안 방식에서는 각 채널 영상에 대해 LMS (Least Mean Square) 및 LMF (Least Mean Fourth) 및 완화 함수를 결합시킨 부가 함수가 제안된다. 더불어, LMS 및 LMF의 상대적 기여도를 제한하기 위한 혼합 norm 매개 변수 및 완화 함수의 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수는 반복 영상으로부터 예측된 각 채널의 노이즈 분포에 의해 결정되어 진다. 제안된 방식은 각 채널 영상의 첨부 노이즈 형태에 대한 사전 정보 없이 복원 과정이 가능하다는 점과 두 매개 변수를 반복 과정에서 부분적으로 복원된 영상으로부터 조절할 수 있는 특성을 갖고 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권3호
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• pp.1-8
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• 2016

최근 개인화된 미디어의 출현과 더불어 방송통신 미디어 분야에서 개인별 맞춤형 방송 서비스에 대한 관심과 지원이 빠르게 확산되는 추세다. 특히, 다중 카메라를 이용한 관심 인물에 대한 다각도 영상과 같은 차별화된 영상을 제공하려는 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 객체 중심의 영상을 생성하기 위한 관련 기술의 발전 및 수요 변화에 발맞춰 본고에서는 관련 기술의 개요 및 연구동향을 살펴보고, ETRI에서 개발 중인 객체 추적 기반의 다중 Pan-Tilt-Zoom(PTZ) 카메라 제어를 통한 객체 중심 다각도 영상 획득 기술을 소개하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.143-147
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• 1998

카메라 영상에 의한 자동차 번호판 인식시스템은 영상 획득, 번호판 추출, 전처리, 문자 분리, 문자 인식 등 크게 5자기의 핵심 부분으로 구성된다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 이들 부분들 각각의 성능의 최적화가 필요하다. 본 연구는 자동차 번호판 인식시스템의 여러 단계 중 전처리에 해당하는 번호판 영역의 이진화에 관한 연구로서, 기존의 단일 임계치 방법과 다중 임계치 방법이 해결하지 못했던 부분을 보완하는 새로운 다중 임계치 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 다중 임계치 알고리즘(Adaptive Multi-threshold Algorithm)을 사용함으로써 gray-level 번호판 영상에 대해서 보다 깨끗한 이진 영상을 얻을 수 있었으며, 또한 이 알고리즘은 번호판 영역의 밝기값이 고르지 않은 영상에 대해서도 효율적인 알고리즘 임을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.571-574
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• 2003

본 논문에서는 다중해상도에서 기존의 그레이 블록 거리(grey biock distance; GBD, 이하 GBD)알고리즘과 비교하여 이차원 영상간의 상대적 식별을 더 용이하게 하기 위한 새로운 GBD 알고리즘 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 다중해상도에서 기존의 GBD 알고리즘과 비교해서 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 개선할 수 있었다. 모의 실험 예로서 주성분분석(principal component analysis; 이하 PCA) 기법을 적용하여 유용성과 제안된 방법이 이전의 연구보다 k가 감소할 때 편차는 줄어들어 좋은 영상 분류 특징을 보였으며, 첨도(Kurtosis)에서의 영상간의 거리 측정 결과 첨도가 가지고 있는 특성에 의해 영상 분류 시 매우 민감한 반응을 나타내어 k가 4까지만 블록을 분할 할 수 있음을 모의 실험을 통하여 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.619-622
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• 2003

다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 추출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도를 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 궤도 추적이 수행되어지려면 우선적으로 물체의 수에 해당하는 Object 추출이 선행되어져야 한다. 물체 추적 시 물체 추출은 주로 처리속도가 빠르고 효율적인 배경영상을 이용한 차영상 기법을 이용하는데 이 경우 배경 영상 갱신이 중요하다. 본 논문에서는 실세계조명 하에서 장시간 다중 물체 추적이 가능하도록 물체의 움직임이 아닌 물체의 위치에 기반한 배경 영상 획득 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.233-238
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• 2010

본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.523-528
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• 2015

본 논문은 효율적인 영상 분할을 수행하기 위한 다중해상도와 동적인 성질을 가지고 있는 새로운 EM 알고리즘을 제안한다. EM 알고리즘은 가장 많이 사용되고 성능이 우수한 클러스터링 방법이다. 그러나, 기존의 EM 알고리즘은 다중해상도 데이터 처리에 대한 문제점과 클러스터 개수에 대한 사전 지식 요구라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 E-단계에 다중해상도 kd-트리를 적용함으로써 다중해상도 데이터 처리 문제를 해결하였고, 순차적 데이터에 따라 클러스터를 할당할 수 있데 하였다. 클러스터의 유효성을 검사하기 위해서, 클러스터 병합 원칙을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘을 텍스쳐 영상 분할에 적용하였고, 우수한 성능을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.125-132
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• 2017

IKONOS, QuickBird, Kompsat-2 등 서로 다른 고해상도 광학 센서로 취득된 다중시기 영상은, 취득 당시의 센서 자세나 환경의 차이에 의해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 여전히 지역적인 지형 불일치가 존재한다. 등록오차(registration noise)라고도 불리는 이러한 지형 불일치는 고해상도 다중시기 영상을 이용하여 공간정보를 추출하는 다양한 활용분야의 정확도를 떨어뜨리는 방해 요인으로 작용한다. 반대로, 등록오차를 추출하여 이를 효과적으로 제거한다면 결과적으로는 다중시기 고해상도 영상을 이용하여 추출되는 공간정보의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 지배적인 등록오차는 주로 영상 내 객체의 경계를 따라서 존재한다는 가정 하에, 경계강도 영상을 이용하여 등록오차를 추출한다. 추출된 등록오차의 지역적 분포특성을 고려하여 고해상도 영상 간 지형 불일치를 최소화하는 정밀 등록 기법을 제안한다. 제안 기법을 평가하기 위해, 고해상도 다중시기 광학위성 영상을 이용하여 실험지역을 구성한다. 등록오차 기반의 정밀 등록 기법 적용 결과와 수동으로 수행한 등록 결과와의 정량적/정성적 비교평가를 통해 제안 기법의 우수성을 판단하고자 한다.