• Title/Summary/Keyword: 반복적 보정

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Glasses Removal from Facial Images with Recursive PCA Reconstruction (반복적인 PCA 재구성을 이용한 얼굴 영상에서의 안경 제거)

  • 오유화;안상철;김형곤;김익재;이성환
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.41 no.3
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    • pp.35-49
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    • 2004
  • This paper proposes a new glasses removal method from color frontal facial image to generate gray glassless facial image. The proposed method is based on recursive PCA reconstruction. For the generation of glassless images, the occluded region by glasses should be found, and a good reconstructed image to compensate with should be obtained. The recursive PCA reconstruction Provides us with both of them simultaneously, and finally produces glassless facial images. This paper shows the effectiveness of the proposed method by some experimental results. We believe that this method can be applied to removing other type of occlusion than the glasses with some modification and enhancing the performance of a face recognition system.

Recursive Error-Component Correcting Method for 3D Shape Reconstruction (3차원 형상 복원을 위한 재귀적 오차 성분 보정 방법)

  • Koh, Sung-shik
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.21 no.10
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    • pp.1923-1928
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    • 2017
  • This paper is a study on error correction for three-dimensional shape reconstruction based on factorization method. The existing error correction method based on factorization has a limitation of correction because it is optimized globally. Thus in this paper, we propose our new method which can find and correct the only major error influence factor toward three-dimensional reconstructed shape instead of global approach. We define the error-influenced factor in two-dimensional re-projection deviation space and directly control the error components. In addition, it is possible to improve the error correcting performance by recursively applying the above process. This approach has an advantage under noise because it controls the major error components without depending on any geometric information. The performance evaluation of the proposed algorithm is verified by simulation with synthetic and real image sequence to demonstrate noise robustness.

Iterative Attenuation Correction and Image Reconstruction Using Time-Of-Flight Positron Emission Tomography (양전자방출단층촬영기의 비행시간정보를 이용한 반복적 감쇠보정 및 영상재구성)

  • Lee, Nam-Yong
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.19 no.8
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    • pp.1371-1376
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    • 2016
  • In this paper, an iterative method is proposed to perform attenuation correction and image reconstruction simultaneously for positron emission tomography, by using the time-of-flight information. Numerical simulation results are presented to demonstrate an improved performance of the proposed method in attenuation correction and image reconstruction.

A Detection of New Vehicle License Plates Using Difference of Gaussian and Iterative Labeling (가우시안 차이와 반복 레이블링을 이용한 신형 차량번호판 검출)

  • Yeo, Jae-yun;Kim, Min-ha;Cha, Eui-young
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2012.10a
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    • pp.78-81
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    • 2012
  • In this paper, we proposed the new vehicle license plates detection method which is available in a various fields, including vehicle access control, illegal parking and speeding vehicle crack down. First, we binarize an image by using difference of gaussian filter to find a sequence of numbers of plates. Second, we determine the plate region by labeling repeatedly using the morphological characteristics of the plates. Finally, we use a projective transformation for correcting the distortion that occurs because of the camera or the location of the vehicle.

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Automatic fusion of T2-weighted image and diffusion weighted image in pelvis MRI (골반 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상 간 자동 융합)

  • Kang, Hye-Won;Jung, Ju-Lip;Hong, Helen;Hwang, Sung-Il
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06c
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    • pp.359-361
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    • 2012
  • 본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.

Quantitative evaluation of iterative reconstruction algorithm for high quality computed tomography image acquisition with low dose radiation : Comparison with filtered back projection algorithm (저선량.고화질 CT 영상 획득을 위한 반복적 재구성 기법의 정량적 평가 : 필터보정 역투영법과의 비교 분석)

  • Ha, Seongmin;Shim, Hackjoon;Chang, Hyuk-Jae;Kim, Seonkyu
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2013.06a
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    • pp.274-277
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    • 2013
  • CT(Computed Tomography)영상에서 선량과 화질은 중요한 요소이다. 선량은 환자에게 직접적으로 악영향을 끼치는 요소이며, 화질은 환자의 병변을 판단하는데 매우 중요하게 작용한다. 반복적 재구성 알고리즘을 이용하면 저선량 영상에서도 고화질의 영상을 얻을 수 있는지 FBP와 정량적, 정성적으로 비교하였다. 촬영 프로토콜은 관전압 80, 100, 120kVp에서 관전류를 동일하게 200mA로 촬영하여 획득하였으며, 정량적 평가를 위해 SD(Standard Deviation), SNR(Signal to Noise Ratio), MTF(Modulation Transfer Function)를 측정하여 분석하였다. 선량은 80kVp일 때 가장 낮았으며, 120kVp일 때 가장 높았다. 80kVp의 영상을 Toshiba 사(社)의 AIDR 3D(Adaptive Iterative Reduction integrated into $^{SURE}Exposure$)로 재구성하고, 120kVp의 영상에 FBP로 재구성한 다음 정량적 비교를 한 결과 AIDR 3D를 적용한 영상의 SD가 낮게 나왔으며, SNR이 높게 나타났고, MTF 곡선은 유사하게 나타났다. 그리고 FWHM(Full Width at Half Maximum) 값의 오차가 거의 없었다. 결론적으로 AIDR 3D는 저선량에서도 높은 화질을 나타냄을 확인하였다.

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Color Correction Method of CIS Digital Camera for Mobile Phone (휴대폰용 CIS 디지털 카메라의 컬러 보정법)

  • Kim Eun-Su;Jang Soo-Wook;Lee Sung-Hak;Han Chan-Ho;Jung Tae-Young;Sohng Kyu-Ik
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.43 no.4 s.310
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    • pp.9-18
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    • 2006
  • In the digital camera system, CMOS image sensor (CIS) is widely used because its size and weight become smaller and power consumption becomes lower. However, there are common problems that colors of the recorded image do not match those of the photographed object and that spectral sensitivity of the CIS used in different cameras varies largely in each case. Therefore, color correction is needed because the spectral sensitivity of the CIS in each color is neither the same color component for most standard colors nor the appropriate color representation for any output devices. In the conventional method, a color correction is empirically obtained by a large number of iterative experiments, but the result is not so satisfied. In this paper, a new method to obtain the efficient color correction matrix for digital camera using CIS is proposed. We obtain camera transfer matrix under the certain white-balance point, and color correction matrix that makes the transfer characteristic of digital camera close to the transfer characteristic of ideal camera is obtained. The experimental results show that the transfer characteristic of digital camera by the proposed method is close to that of the ideal camera. In addition, the image quality of pictures of digital camera using the proposed method is dramatically improved.

Assessment of Uncertainty in SWAT Model Derived from Parameter Estimation Using SWAT-CUP (SWAT-CUP 매개변수 추정에 따른 SWAT 모형 불확실성 평가)

  • Yu, Jisoo;Noh, Joonwoo;Cho, Younghyun;Hur, Youngteck;Kim, Yeonsu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.314-314
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    • 2020
  • SWAT (Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성 농업연구소에서 개발된 준분포형(semi-distributed) 수문 모형으로 복합토지이용유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양, 토지이용 및 토지관리 상태의 변화에 따른 유역의 유출량, 유사량 및 영양물질의 영향을 예측하기 위해 개발되었다. SWAT은 기본적으로 다양한 매개변수에 대한 수동 보정 기능을 제공하고 있지만 매개변수 보정에 따른 모의결과의 불확실성을 수반하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자동보정 기능을 제공하는 SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program)이 개발되었다. SWAT-CUP에서 제공하는 매개변수의 최적화 과정에서 유사한 모의 결과를 산출하는 수천 개의 매개변수조합이 존재하기 때문에 보정기법의 선택에 따라 최종 매개변수의 값이 달라질 수 있다. 불확실성을 발생시키는 요인으로 (1) 매개변수의 선택, (2) 보정 기법, (3) 목적함수, (4) 매개변수의 초기 범위, (5) 모의(simulation)의 실행(run) 및 반복(iteration) 횟수, (6) 위치, 개수 등 보정 자료의 선택 등이 주로 지목된다. 이러한 요인으로 발생하는 불확실성은 SWAT 모형의 구조 및 입력 자료에서 기인하는 것으로, 사용자의 설정에 따라 크게 좌우된다. 본 연구에서는 SWAT 매개변수 보정 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 평가하고, 효율적인 보정 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하였으며, 내성천 본류에 위치한 수위(유량) 관측소의 자료를 활용하여 검·보정을 수행하였다. 모의 결과는 유량의 크기 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하여 평가하였다. 그 결과 모형 구조에 따른 불확실성의 전이과정을 정확하게 파악하는 것은 불가능하지만 SWAT 모형의 비고유성(non-uniqueness)에 의한 불확실성을 정량화하여 나타내었다.

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User-friendly Improved Prototype Development on Web-based Diagnostic-supplement Learning System for Basic Academic Skills (웹기반 기초학력 진단-보정학습 시스템의 사용자 친화적인 개선 프로토타입 개발)

  • Hwang, Yunja;Cha, Hyun-jin
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.22 no.1
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    • pp.63-78
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    • 2019
  • This study aims to improve User eXperience (UX) of the diagnostic-supplement learning system for Basic academic skills which has been utilized by teachers nationwide since 2015 in order to provide a consistent and systematic support on students' basic academic skills in K-12 school contexts. To achieve the research objective, usability evaluations such as basic questionnaire about UX/UI of the system according to user types, user testing, in-depth interview, expert heuristics were conducted. In addition, user-centered system was suggested through developing and iteratively evaluating the prototypes based on the user requirements drawn from the findings of such quantitative and qualitative usability evaluations. This study has an implication in suggesting the user-friendly design through the UX/UI improvements of the diagnostic-supplement learning system for Basic academic skills.

Automatic Estimation of Geometric Translations Between High-resolution Optical and SAR Images (고해상도 광학영상과 SAR 영상 간 자동 변위량 추정)

  • Han, You Kyung;Byun, Young Gi;Kim, Yong Il
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.20 no.3
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    • pp.41-48
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    • 2012
  • Using multi-sensor or multi-temporal high resolution satellite images together is essential for efficient applications in remote sensing area. The purpose of this paper is to estimate geometric difference of translations between high-resolution optical and SAR images automatically. The geometric and radiometric pre-processing steps were fulfilled to calculate the similarity between optical and SAR images by using Mutual Information method. The coarsest-level pyramid images of each sensor constructed by gaussian pyramid method were generated to estimate the initial translation difference of the x, y directions for calculation efficiency. The precise geometric difference of translations was able to be estimated by applying this method from coarsest-level pyramid image to original image in order. Yet even when considered only translation between optical and SAR images, the proposed method showed RMSE lower than 5m in all study sites.