Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.695-696
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2020
CNN(CNN: Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전의 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 단일 영상으로부터 깊이(depth) 추정에서도 기존 기법보다 향상된 성능을 보이고 있다. 그러나, 단일 영상으로부터 신경망이 얻을 수 있는 정보는 제한적이기 때문에 스테레오 카메라로부터 얻은 좌/우 영상으로부터의 깊이 추정보다 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 에지 맵(edge map)을 이용한 CNN 기반의 단일 영상에서의 깊이 추정의 개선 기법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 단일 영상에 대한 전처리를 통해서 에지 맵과 양방향 필터링된(bilateral filtered) 영상을 생성하고, 이를 CNN 입력으로 하여 기존 단일 영상 깊이 추정 기법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구의 목적은 태양 코로나 구조를 분석하기에 적합한 영상처리 기법을 찾는 것이다. 이를 위하여 우리는 IDL(Interactive Data Language)에 내장된 여러 가지 영상처리방법을 SOHO EIT 영상에 적용하였다. 우리는 영상처리를 위하여 단일 영상처리 방법과 2단계 영상 처리 방법을 사용하였다. 단일 영상처리 방법으로 히스토그램 평활화(Equalization), 주파수 필터링, 경계선 강화기법(Sobel, Robert) 등을 사용하였다. 2단계 영상처리 방법은 단일 영상 처리 방법에서 효과적이었던 방법들을 두 가지 이상 순차적으로 적용하는 것이다. 본 연구를 통하여 우리는 2단계 영상처리 방법(예, 저주파 필터 + Sobel + 히스토그램 평활화)이 단일 영상처리 방법 보다 코로나 루프 구조를 잘 보여주는 것을 확인하였다. 이 연구 결과가 태양 코로나 구조 연구에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.5-8
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2019
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.
Park, Uk;Lee, Yun-Gyeong;Won, Jung-Seon;Lee, Seung-Geun;Kim, Jong-Min
Proceedings of the KSRS Conference
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2008.03a
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pp.125-130
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2008
Mid-Infrared (MIR) 영상은 화산 활동 및 산불로 인한 재난관측, 지표물질 관측, 해수 온도 측정과 같은 분야들에서 사용되고 있다. 그러나 MIR영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 MIR영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 본 연구의 목적은 기존의 MIR 영상 연구가 다중밴드를 기반으로 한 것과 달리 단일 밴드의 영상을 이용하여 표면온도를 측정하는데 있다. 이를 위하여 MODIS MIR 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 MIR 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 복사량을 측정하였다. 획득된 지표온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해서 기존의 온도 알고리즘인 split-window algorithm에 의해 얻어진 해수온도 영상과의 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 그 결과 낮 영상의 경우 -4.19${\pm}$1.19$^{\circ}C$ 정도의 온도 차가 났으며, 밤 영상의 경우 0.5$^{\pm}C$0.39$^{\circ}C$ 정도로 비교적 좋은 결과를 보였다. 이는 낮 영상의 경우 지표의 복사율에 대한 온도의 민감도가 매우 높기 때문에 높은 오차가 발생하지만, 밤 영상의 경우 태양빛에 의한 영향이 없으므로 좋은 결과를 나타내기 때문이다. 따라서 단일밴드 MIR영상을 이용한 지표온도 추정 시 대기에 의한 영향보다 지표 복사율에 의한 영향이 높다고 추정할 수 있다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.1
s.307
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pp.45-52
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2006
In this paper, a real-time stereoscopic image conversion method using a single frame from a 2-D image is proposed. The Stereoscopic image is generated by creating depth map using vortical position information and parallax processing. For a real-time processing of stereoscopic conversion and reduction of hardware complexity, it uses image sampling, object segmentation by standardizing luminance and depth map generation by boundary scan. The proposed method offers realistic 3-D effect regardless of the direction, velocity and scene conversion of the 2-D image. It offers effective stereoscopic conversion using images suitable conditions assumed in this paper such as recorded image at long distance, landscape and panorama photo because it creates different depth sense using vertical position information from a single frame. The proposed method can be applied to still image because it uses a single frame from a 2-D image. The proposed method has been evaluated using visual test and APD for comparing the stereoscopic image of the proposed method with that of MTD. It is confirmed that stereoscopic images conversed by the proposed method offers 3-D effect regardless of the direction and velocity of the 2-D image.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.514-516
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2000
본 논문은 조영제를 사용하지 않은 정상인의 신장의 추출에 관한 연구로서 복구 CT 영상의 특성을 파악하고 신장부분을 분석함으로서 신장의 자동적인 추출을 시행하였다. 처리과정에서 기준값에 의한 이진영상에서 각 장기의 서로 다른 화소분포의 특징을 이용하여 장기추출을 시행하였고 템플리트를 이용한 서브트랙션과 채우기 과정을 거쳐 단일 슬라이스에서 신장을 추출한 후 추출된 신장영상의 슬라이스들을 겹친 영상을 생성하여 단일 슬라이스 내에서 제거되지 못한 노이즈들을 제거하였다.
Park, Jae Sung;Kil, Taeho;Hwang, Insung;Cho, Nam Ik
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.242-245
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2016
본 논문에서는 단일 노출 영상으로부터 다수의 가상 노출 영상을 생성하고, 그 영상을 한 장의 HDR 영상으로 합성하여 SDR 디스플레이 시스템에 개선된 화질의 영상을 보여주도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 주어진 단일 노출 영상을 Retinex 이론을 적용하여 조명 성분과 반사 성분으로 분리하고, 새로운 노출 조절 알고리즘을 제안하여 다수의 가상 조명 성분과 원본 이미지의 반사 성분을 생성하며 이들을 이용하여 다수의 가상 노출 영상을 생성한다. 생성된 다수의 가상 노출 영상은 가중치 합성 함수에 의해서 암부의 세부 표현력이 개선되고 명암비가 높아져 SDR display 에서도 우수한 화질의 HDR 영상으로 변환된다. 기존에 제안된 알고리즘과 비교 실험을 통해, 본 논문에서 제안된 HDR 영상 합성 기법의 성능을 증명한다.
Nuclear Medicine Images have comparatively poor spatial resolution, making it difficult to relate the functional information which they contain to precise anatomical structures. Anatomical structures useful in the interpretation of SPECT /PET Images were radiolabelled. PET/SPECT Images Provide functional information, whereas MRI mainly demonstrate morphology and anatomical. Fusion or Image Registration improves the information obtained by correlating images from various modalities. Brain Scan were studied on one or more occations using MRI and SPECT. The data were aligned using a point pair methods and surface matching. SPECT and MR Images was tested using a three dimensional water fillable Hoffman Brain Phantom with small marker and PET and MR Image was tested using a patient data. Registration of SPECT and MR Images is feasible and allows more accurate anatomic assessment of sites of abnormal uptake in radiolabeled studies. Point based registration was accurate and easily implemented three dimensional registration of multimodality data set for fusion of clinical anatomic and functional imaging modalities. Accuracy of a surface matching algorithm and homologous feature pair matching for three dimensional image registration of Single Photon Emission Computed Tomography Emission Computed Tomography (SPECT), Positron Emission Tomography (PET) and Magnetic Resonance Images(MRD was tested using a three dimensional water fill able brain phantom and Patients data. Transformation parameter for translation and scaling were determined by homologous feature point pair to match each SPECT and PET scan with MR images.
실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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