• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.3_4
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• pp.308-315
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• 2003

This paper proposes an approach integrating multiple segmentation methods in a systematic way, which can improve overall accuracy without deteriorating accuracy of highly confident segments of boundaries generated by constituent methods. A segmentation method produces boundary segments, which are then evaluated with an evaluation function considering pros/cons of the current and next methods to apply. Boundary segments with low confidence are replaced by a next method while the other segments are kept. These steps are repeated until all segmentation methods are applied. The proposed approach is implemented for the segmentation of muscles in the Visible Human color images. A Balloon method, a minimum cost path finding method, and a Seeded Region Growing method are integrated. The final segmentation results showed improvements in both overall evaluation and segment-based evaluation.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.6
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• pp.527-532
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• 2008

This paper proposes a novel approach to shadow detection from a single natural image regardless of orientation and type of light sources. This approach is based on the assumption that shadow brightness changes linearly, and the axiom that a region cast shadow on is darker than that not having shadow under the same environment. Firstly, candidates for shadow are extracted by preprocessing. Then, they are quantized to replace the similar values with a representative value because of the more quantization steps of a pixel brightness, the higher linear independency among the neighboring pixels. Finally, shadows are detected according to linear independency of shadow brightness based on the assumption. The experimental results showed the proposed approach can robustly detect umbra as well as self-shadow and penumbra cast on a single-colored background.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.7
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• pp.1429-1436
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• 2009

In this paper, we propose a robust eye detection method using template matching based on genetic algorithm in the single facial image. The previous works for detecting pupil using genetic algorithm had a problem that the detection accuracy is influnced much by the initial population for it's random value. Therefore, their detection result is not consistent. In order to overcome this point we extract local minima in the facial image and generate initial populations using ones that have high fitness with a template. Each chromosome consists of geometrical informations for the template image. Eye position is detected by template matching. Experiment results verify that the proposed eye detection method improve the precision rate and high accuracy in the single facial image.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.6
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• pp.127-136
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• 1998

This paper proposes a new MVQMultistage Vector Quantizer) using a hybrid structure. While in a conventional MVQ, the quantizers of all stages perform the encoding procedure for input signals, we introduce a quantizer that performs selectively. The proposed quantizer with a hybrid structure is composed of a FSVQ(Finite-State Vector Quantizer) for the first stage and a ordinary VQ(Vector Quantizer) for the second stage. A input block is firstly encoded by the FSVQ of the first stage. If the Euclidean distortion measure between original signals and the codevector selected from the state codebook of the FSVQ is less than a prespecified value, only the FSVQ is used for image coding. Otherwise, both the FSVQ of the first stage and the ordinary VQ of the second stage are used for image coding. While the conventional MVQ has an advantage that can achieve low encoding complexity in comparison to the ordinary VQ, but has a disadvantage that is suboptimal with respect to the performance measure and can not achieve the bit rate reduction, the proposed method achieve not only the bit rate reduction but also the performance improvement.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.59-62
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• 2008

고해상도 위성영상의 관측시, 위성센서는 보통 지표면으로부터 어느정도의 기울기를 갖는 상태에서 촬영이 되기 때문에 영상 내에서 건물은 지표면에 누워있는 형태로 나타나게 된다. 때문에 건물의 옆벽면 및 지붕에 의해 지표의 일부가 가려지게 되는데 이를 건물에 의한 폐색영역이라 한다. 이러한 폐색영역은 건물의 기복오차가 제거된 정사영상에서는 검게 비어있는 상태로 남게 되며 시각적으로나 영상판독시 불편을 초래하여 위성영상을 베이스 맵으로 사용하기 어렵게 하는 요인이 된다. 이러한 폐색영역을 보정하기 위해서는 일반적으로 동일 영역에 대한 두 장 이상의 영상을 이용하여 폐색 지역을 채워넣는 작업을 수행하나, 이 방법은 위성영상 구입 및 처리 비용에 대한 부담이 커 실제로 자주 사용되지 못 한다. 본 연구에서는 고해상도 위성 단영상의 건물에 의한 폐색영역에, 주변 화소값들의 분광 및 기하학적 특성을 이용하여 복원하는 기술인 inpainting 기법을 적용하여 그 보정 결과를 평가하고 활용 가능성을 검증해보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.43-46
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• 2004

현재 병리 의사에 의해 주관적으로 이루어지고 있는 병리 영상의 진단에 도움을 주기 위해 병리영상에서 객관적으로 추출 가능한 정보를 이용하여 유방종양 검색 시스템을 개발하였다. 다중 특징을 이용한 내용 기반 검색 방법을 사용하였으며, 영상에서 자동으로 추출 가능한 다양한 특징을 검색의 파라미터로 이용하였다. 진단에 도움을 주기 위해 전체 영상 뿐만 아니라 관심 있는 영역의 부분영상도 추출하여 검색이 가능하게 설계하였으며 시스템의 평가를 위해 단일 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때와 다중 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때의 검색율을 비교하였다. 향후 이 시스템은 병리영상의 진단에 있어 객관적이고 높은 재현성을 가지게 하는 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.162-166
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• 2007

단일 영상의 시야각 한계를 극복하기 위해 다중 영상으로부터 하나의 파노라마 영상으로 만들 수 있다. 파노라마 영상은 좌우 360도까지의 시야각을 확보할 수 있어서 복잡한 실제 환경을 가상 환경에서의 배경으로 사용하고자 할 경우에 유용하다. 본 논문에서는 가상 환경에서의 배경으로 사용할 수 있는 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다중 영상들을 촬영하고 이를 사용하여 하나의 구형 파노라마 영상을 생성한다. 상하 시야각을 180도까지 확보하기 위한 제작 기법을 제시한다. 또한 생성된 구형 파노라마 영상으로부터 3차원 렌더링에 적합한 텍스쳐로의 변환과정을 제시한다 실제 환경을 가상화할 시에 파노라마 배경을 사용하면 조밀한 배경을3차원적으로 모델링하지 않고도 배경을 3차원적으로 표현할 수 있으므로 제안된 기법은 가상현실 응용에 유용하게 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.271-274
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• 2021

Fisheye 카메라로 촬영된 영상은 일반 영상보다 넓은 시야각을 갖는 장점으로 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 fisheye 카메라로 촬영된 영상은 어안렌즈의 곡률로 인하여 영상의 중앙 부분은 팽창되고 외곽 부분은 축소되는 방사 왜곡이 발생하기 때문에 영상을 활용함에 있어서 어려움이 있다. 이러한 방사 왜곡을 보정하기 위하여 기존 영상처리 분야에서는 렌즈의 곡률을 수학적으로 계산하여 보정하기도 하지만 이는 각각의 렌즈마다 왜곡 파라미터를 추정해야 하기 때문에, 개별적인 GT (Ground Truth) 영상이 필요하다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 렌즈의 종류마다 GT 영상을 필요로 하는 기존 기술의 제한 사항을 극복하기 위하여, fisheye 영상만을 입력으로 하여 왜곡계수를 계산하는 딥러닝 네트워크를 제안하고자 한다. 또한, 단일 왜곡계수를 왜곡모델로 활용함으로써 layer 수를 크게 줄일 수 있는 경량화 네트워크를 제안한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.83 no.5
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• pp.1032-1045
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• 2022

Peripheral arterial disease (PAD) is common in elderly patients. Lower-extremity CT angiography (LE-CTA) can be useful for detecting PAD and planning its treatment. PAD can also be accurately evaluated on reconstructed monoenergetic images (MEIs) from low kiloelectron volt (keV) to high keV images using dual-energy CT. Low keV images generally provide higher contrast than high keV images but also feature more severe image noise. The noise-reduced virtual MEI reconstruction algorithm, called the Mono+ technique, was recently introduced to overcome such image noise. Therefore, this pictorial review aimed to present the imaging findings of PAD on LE-CTA and compare low and high keV images with those subjected to the Mono+ technique. We found that, in many cases, the overall and segmental image qualities were better and metal artifacts and venous contamination were decreased in the high keV images.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.345-352
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• 2013

In this paper, a depth estimate method is proposed using GPU(Graphics Processing Unit) in monocular image. a monocular image is a 2D image with missing 3D depth information due to the camera projection and we used a monocular cue to recover the lost depth information by the projection present. The proposed algorithm uses an energy function which takes a variety of cues to create a more generalized and reliable depth map. But, a processing time is late because energy function is defined from the various monocular cues. Therefore, we propose a depth estimate method using GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit). The objective effectiveness of the algorithm is shown using PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), a processing time is decrease by 61.22%.