• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.8 no.4
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• pp.46-54
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• 2003

In this paper, we propose segmentation algorithm for MR brain images using the histogram of T1-weighted, T2-weighted and PD images. Segmentation algorithm is composed of 3 steps. The first step involves the extraction of cerebrum images by ram a cerebrum mask over three input images. In the second step, peak ranges are determined from the histogram of the cerebrum image. In the final step, cerebrum images are segmented using coarse to fine clustering technique. We compare the segmentation result and processing time according to peak ranges. Also compare with the other segmentation methods. The proposed algorithm achieved better segmentation results than the other methods.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.208-214
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• 2001

웨이블릿을 이용한 분해와 복원은 영상의 압축에 널리 사용되는 도구이다. 웨이블릿 분해된자연 영상은 원 영상의 동일 부분을 표현하는 대역간의 계수 값 사이에 높은 상관관계를 갖고 있고, 하나의 대역 안의 인접한 계수들 사이에도 높은 상관 관계를 갖고 있다. EZW(Evbedded Zerotree Wavelet)나 SPIHT(Set Partitioning in Hierachical Trees)과 같이 성능이 우수하고 널리 사용되는 웨이블릿 기반 영상 압축은 웨이블릿 계수의 대역간 상관 관계를 이용하고 있다. Zero Tree에 기초한 이와 같은 방법들은 계수값의 부모 후손 관계를 이용하기 때문에 대역별 부호화를 수행할 수 없으며, 다중 해상도 복원이 필요한 응용 분야에 효과적으로 적용되어지지 못한다. 본 논문에서는 하나의 대역 내에서 인접한 계수들 간의 상관성을 이용한 대역 독립적 부호화 기법을 제안한다. 압축 성능은 SPIHT과 대등하거나 약간 우수한 것으로 나타났고, 다중해상도 복원에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.94-99
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• 2003

다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행하기 위하여 분류 클래스의 훈련지역 선정과 선정된 클래스의 분리도 분포가 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 초다중분광 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 노이즈로 인하여 다중분광 영상보다 분류 결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 훈련지역의 선정시 밴드수에 비해 상대적으로 제한된 훈련화소 크기로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 필요한 유효 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 추출된 밴드와 분류 클래스의 적합성 관계를 확인하고자 한다 이 과정에서 클래스 분리도를 이용하여 정확도 평가 이전에 밴드와 클래스 선정의 타당성을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.450-451
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• 2015

본 논문에서는 렌티큘러 렌즈를 이용한 무안경 입체 디스플레이 환경에서 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성의 변화에 따라 다중 시점에서 촬영한 영상으로부터 적응적으로 하나의 다시점 입체 합성 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 렌티큘러 렌즈의 기본 속성과 디스플레이 장치의 기본 속성값을 고려하여 다중 시점에서 획득된 영상의 서브픽셀들의 가중 평균을 구하고 이를 다시점 입체 합성 영상의 서브 픽셀의 값으로 사용하도록 하였다. 여러 다시점 영상을 이용한 실험을 통하여, 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성이 정확히 하드웨어적으로 일치 하지 않은 상황에서도 본 논문에서 제안하는 적응적 다시점 서브 픽셀 재배치 기법을 통하여 3D 입체감이 안정적으로 제공됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.47-50
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• 2003

본 논문에서는 동영상을 효율적으로 부호화하기 위한 새로운 다중해상도 움직임 보상 방법과 잉여 양자화 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 동영상 부호화기는 다단계 이산웨이브렛 분해 움직임 예측 및 움직임 보상 블록 Tree 의 구성 및 블록 분할. 적응적 산술 부호화기로 구성된다 제안된 동영상 부호화기는 단순하면서도 낮은 연산량을 필요로 하며, 임베디드 특성과 SNR 계위 부호화 특성과 같은 좋은 기능을 제공한다. 또한 기존에 제안되었던 이산웨이브렛변환을 이용하는 동영상 부호화 방법과 비교하여 우수한 성능을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.809-812
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• 2004

본 논문에서는 다중해상도에서 기존의 그레이 블록 거리(grey block 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)기법과 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA)기법을 적용하여 유용성과 제안된 방법이 이전의 연구보다 k가 감소할 때 편차는 줄어들어 좋은 영상 분류 특징을 보였으며, ICA가 PCA에 비하여 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.61-63
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• 2013

환경, 해양, 지질자원, 기상 기후 등 다양한 분야에서 연구목적으로 인공위성에 의해 관측된 위성영상을 활용하고 있다. 인공위성으로부터 수신된 영상데이터는 많은 왜곡을 포함하고 있으므로, 이를 이용하여 신뢰할 수 있는 분석을 하기 위해서는 영상데이터에 대한 보정 작업이 선행되어야 한다. 하지만 대부분의 전처리 작업이 단일노드/단일코어를 이용하고 있기 때문에 많은 연구자들이 불편함을 가지고 있다. 본 논문은 단일노드/단일코어 상에서 수행되는 위성영상 처리 방식을 다중노드/다중코어를 이용하는 분산 처리 방안을 제안한다. 7개의 작업 실행 노드를 이용하여 실험한 결과에서, 분산 기반의 처리 성능이 단일노드/단일코어에서 수행된 처리 성능보다 최고 560.65% 향상되었음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.251-254
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• 2020

비디오 영상으로부터 객체를 추적하는 문제에 있어서 폐색은 오늘날까지도 해결해야하는 문제 중 하나다. 폐색이란 영상 속 찾고자 하는 객체가 이전 프레임에서는 존재했지만 특정 프레임에서는 전경 혹은 다른 객체에 의해 가려져 모습이 보이지 않는 것을 의미한다. 폐색이 나타난 상황에서 해당 객체를 추적하기 위해서는 이전 프레임까지 추적된 정보를 바탕으로 영상에 다시 객체가 나타날 때까지 위치를 잘 예측해야 한다. 본 논문은 비디오 영상의 폐색 환경에 강인한 다중 객체 추적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 딥러닝 기반의 LSTM 구조를 활용하여 객체의 형태 정보를 학습하고 칼만 필터를 이용해 객체의 속도 정보를 학습한다. 두 정보를 조합하여 폐색이 발생하였을 때 객체의 형태와 위치를 예측하여 영상 속에 객체가 다시 등장하더라도 추적 성능을 최대화 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.30-31
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• 2020

일반적으로 CCTV 녹화기는 24시간 중단없이 다중 카메라로 부터 수신되는 Video, Audio, Meta 데이터를 파일형태로 저장한다. 그리고 다양한 IoT 센서들은 사건(event)이 발생되었을 때, 입력되는 데이터를 기록한다. 그런데 이 형태의 데이터를 통합하여 사용하는 서비스들에 대한 요구가 증대되고 있다. 그런데 영상데이터와 IoT센서 데이터를 분리해 저장하고 관리하는 기존의 방식으로는 사용 센서의 개수 등에 따라 물리적인 크기가 커지고 관리의 복잡성이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다중 카메라로부터 입력되는 동영상 데이터와 IoT 센서 데이터를 통합하여 저장하는 방안을 제시한다. 이러한 통합 데이터의 고속 입출력을 지원하기 위해, 본 연구에서는 자체 파일시스템을 개발하였고 저장되는 각각의 파일을 mp4 표준을 따르게 하여 호환성을 보장하도록 구현하였다. 그래서 동영상 파일 포맷으로 널리 사용되는 MP4 포맷에 IoT센서 데이터를 함께 저장함으로써 동영상과 IoT센서의 정보를 효율적으로 관리하고 검색의 편의성을 높일 수 있게 되었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_3
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• pp.1351-1367
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• 2018

Image registration is an essential process for image fusion, change detection and time series analysis using multi-sensor images. For this purpose, we need to detect accurately the difference of scale and rotation between the multi-sensor images with difference spatial resolution. In this paper, we propose a new feature matching method using variable circular template for image registration between multi-resolution images. The proposed method creates a circular template at the center of a feature point in a coarse scale image and also a variable circular template in a fine scale image, respectively. After changing the scale of the variable circular template, we rotate the variable circular template by each predefined angle and compute the mutual information between the two circular templates and then find the scale, the angle of rotation and the center location of the variable circular template, respectively, in fine scale image when the mutual information between the two circular templates is maximum. The proposed method was tested using Kompsat-2, Kompsat-3 and Kompsat-3A images with different spatial resolution. The experimental results showed that the error of scale factor, the error of rotation angle and the localization error of the control point were less than 0.004, $0.3^{\circ}$ and one pixel, respectively.