• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.382-384
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• 2001

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.12 no.2 s.29
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• pp.61-66
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• 2004

By the advent of the high-resolution Satellite imagery, there are increasing needs in image mosaicking technology which can be applied to various application fields such as GIS(Geographic Information system). To mosaic images, various methods such as image matching and histogram modification are needed. In this study, automated image mosaicking is performed using image matching method based on the multi-resolution wavelet analysis(MWA). Specifically, both area based and feature based matching method are embedded in the multi-resolution wavelet analysis to construct seam line.; seam points are extracted then polygon clipping method are applied to define overlapped area of two adjoining images. Before mosaicking, radiometric correction is proceeded by using histogram matching method. As a result, mosaicking area is automatically extracted by using polygon clipping method. Also, seamless image is acquired using multi-resolution wavelet analysis.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.3
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• pp.299-304
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• 2001

본 논문에서는 HDTR, 디지털 TV, 영상전화, 멀티미디어 영상 등의 다양한 영상에 적용할 수 있는 영상 부호화 기법을 제안한다. 효율적인 영상 압축을 위하여 움직임에 따른 인간의 시각 효과 특성을 결합한 영상 부호화 기법이다. 입력 영상은 웨이브릿 변환을 통하여 다해상도 영상으로 구성된다. 데이터 압축은 저주파수 대역의 움직임 벡터를 움직임 정도에 따라 고주파수 대역 성분들을 처리함에 의해 얻어진다. 즉, 공간과 방향 주파수에 감도에 따라 인간의 눈에 민감하지 않은 대역을 제거한다. 대역내의 모든 블록을 균일하게 처리하는 기존의 방법에 비해 제안한 방법은 같은 전송율에서 재생 영상의 우수한 화질을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.162-165
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• 2003

본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM)이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.19 no.6
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• pp.551-562
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• 1998

Amultiresolution filtering algorithm based on the physical SPECT lesion detachability provides and optimal solution for SPECT reconstruction problem. Related to the previous study, we estimated the SPECT lesion detection capability by m minimum detectable lesion sizes (MDLSs), and generated m reconstruction filters which are designed to maximize the smoothing effect at a fixed MDLS-dependent resolution level $\frac{MDLS}{4\sqrt{2In2}}$. The proposed multiresolution filtering algorithm used a coarse-to-fine approach for the m-level resolution filter images obtained from these m filters for a given projection image. First, the local homogeneity is determined for every pixel of the filter images, by comparing the local variance value computed in a window centered at the pixel and the mode determined from the distribution of the local variances. Based on the local homogeneity, the pixels declared as homogeneous are chosen from the filter image of the lowest resolution, and for the other pixels the same process is repeated for the higher resolution filter images. For the non-homogeneous pixels after this pixels after this repetition process ends, the pixel values of the highest resolution filter image are substituted. From the results of the simulated experiments, the proposed multiresolution filtering algorithm showed a strong smoothing effect in the homogeneous regions and a significant resolution improvement near the edge regions of the projection images, and so produced good adaptability effects in the reconstructed images.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.688-690
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• 2003

본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.927-930
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• 2004

동물의 눈이 효율적인 시각 정보 수집을 위해 사용하는 선택적 주의 방법을 기본으로 하여, 여기에 다중 해상도 방법을 적용하여 좀 더 동물의 눈과 비슷한 선택적 주의 방법을 제안하였으며 이를 이용한 실험 결과를 통해 다중 해상도 기법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.39 no.6
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• pp.649-655
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• 2015

In this paper, we propose a defogging algorithm for a single image. Dark channel prior (DCP), which is a well-known defogging algorithm, can cause halo artifacts on boundary regions, low-contrast defogging images, and requires a large computational time. To solve these problems, we use histogram information with DCP on transmission estimation regions and a multi-resolution method. Local histogram information can reduce the low-contrast problem on a defogging image, and the multi-resolution method with edge information can reduce the total computational time and halo artifacts. We validate the proposed method by performing experiments on fog images, and we confirm that the proposed algorithm is more efficient and superior than conventional algorithms.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.12
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• pp.2313-2327
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• 1994

As the communication environment evolves, there is an increasing need for multiresolution image coding. To meet this need, the entrophy constratined vector quantizer(ECVQ) for coding of image pyramids by spline wavelet transform is introduced in this paper. This paper proposes a new scheme for image compression taking into account psychovisual feature both in the space and frequency domains : this proposed method involves two steps. First we use spline wavelet transform in order to obtain a set of biorthogonal subclasses of images ; the original image is decomposed at different scale using a pyramidal algorithm architecture. The decomposition is along the vertical and horizontal directions and maintains constant the number of pixels required the image. Second, according to Shannon's rate distortion theory, the wavelet coefficients are vectored quantized using a multi-resolution ECVQ(entropy-constrained vector quantizer) codebook. The simulation results showed that the proposed method could achieve higher quality LENA image improved by about 2.0 dB than that of the ECVQ using other wavelet at 0.5 bpp and, by about 0.5 dB at 1.0 bpp, and reduce the block effect and the edge degradation.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.751-754
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• 2001

일반적으로 디지털 컬러 영상의 워터마킹 구현방법은 기존의 워터마킹 방법을 RGB 컬러 성분에 대해 각각 적용하였기 때문에 컬러 영상의 특성을 충분히 고려하지 못했다. 그러나 인간의 시각 체계(HVS : Human Visual System)의 특성을 이용하면 컬러 영상에 더욱 효과적으로 워터마크를 삽입할 수 있다. 본 논문에서는 다해상도 이산 웨이브렛 변환 영역에서의 인간의 시각 체계의 특성을 이용한 컬러 영상 워터마킹 방법을 제안하였다.