• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권4호
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• pp.358-368
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• 2001

셀프 캘리브레이션은 영상 시퀀스에 대한 특징점 정합 결과를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 계산하는 기법이다. 이는 임의로 움직이는 카메라를 이용하여 얻은 영상 시퀀스를 이용하여 유클리디안 복원을 수행하는데 응용될 수 있다. 안정적인 3차원 복원결과를 얻기 위하여 본 논문에서는 두 가지 제약 조건을 사용한다(카메라 내부 파라미터의 개수에 대한 제약 조건과 복원할 장면의 기하학적 구조를 이용한 제약 조건). 카메라 내부 파라미터에 대한 제약 조건은 카메라의 하드웨어적인 특성을 반영하며 이러한 제약 조건을 적용함으로써 셀프 캘리브레이션 중 비선형 최적화 과정의 수렴도를 높일 수 있다. 또, 기하학적 제약 조건은 대상 장면의 직각 구조를 이용하여 이에 대한 조건을 분석하여 제약 조건에 대한 수식을 유도한 다음 이를 최적화 과정에 포함시킨다. 합성 영상과 다양한 종류의 실제 영상에 대한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 개선된 유클리디안 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.733-735
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• 2004

이 논문은 한 대의 카메라에서 얻은 일련의 영상을 해석하여 단순한 2차원의 영상을 3차원물체로 복원하는 방법에 대해 설명을 한다. 이러한 3차원 복원 방법은 카메라 내부 변수가 동일하다는 가정을 이용하여 별도의 캘리브레이션 작업 없이 한 대의 카메라로부터 얻은 여러 장의 영상을 이용한다. 이 논문에서 제안한 방법은 내부 변수 중 카메라 행렬의 단순화와 사영 기하를 이용한 것이다 이 방법은 실제 비디오 프레임에 가상의 그래픽 모델을 더하는 AR (Augmented reality) 분야에 특히 유용하다 이 논문에서의 실험은 실제 여러 비디오 스트림 데이터를 바탕으로 수행되었고, 하나의 카메라를 사용한 동영상에서 3차원 구조로 복원하는 실험 결과는 시스템의 유용성을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.41-48
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• 2022

본 논문은 통합 베이즈 티코노프 정규화 방법을 총변이 정규화에 대한 해법으로 제시한다. 통합된 방법은 총변이 항을 가중된 티코노프 정규화 항으로 변형하여 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 정규화 모수를 구하고 이를 바탕으로 새로운 가중인수를 구하는 것을 복원된 영상이 수렴하기까지 반복한다. 실험결과는 영상 복원 문제에 대하여 제안하는 방법의 효능을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.537-539
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• 2020

단일 영상 기반 초고해상도 복원은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야의 중요한 기초 및 응용 분야 중 하나이며, 딥러닝에 대한 연구가 발전됨에 따라 이를 이용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존 딥러닝 기반 연구들은 복원 성능을 높이기 위해서 다양한 구조의 네트워크를 설계하거나 네트워크를 학습하는 알고리즘들을 중점으로 연구되어 왔다. 최근 들어 네트워크 구조나 설계 이외에 네트워크를 통과하는 정보의 집합체인 특징 맵에 관한 연구들이 진행되고 있다. Attention은 특징 맵에서 채널 간의 관계를 이용하여 특정 채널을 강조하거나 또는 공간 정보를 강조하는 방식으로 특징 맵의 정보를 잘 활용하도록 하여 전체적인 네트워크의 성능을 향상시킨다. 본 논문은 단일 영상 기반 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 Attention방법들을 적용하고 성능을 비교 및 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.1124-1132
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• 2009

본 논문은 집적영상의 요소영상을 초해상도 영상복원에 이용하여 집적영상의 해상도를 향상시키는 방법을 제안한다. 집적영상에서 전체 요소영상의 인접한 단일 요소영상들 사이에는 대상물체의 동일한 부분의 상을 포함하는 공통부분이 존재한다. 이러한 공통부분들을 초해상도 영상복원의 저해상도 영상으로 이용하게 되면 CCD(Charge Coupled Device) 등의 영상취득 장치의 제한된 해상도로 인한 집적영상의 낮은 해상도 문제를 보완 할 수 있게 된다. 전체 요소영상과 제안된 방법을 이용하여 해상도를 향상시킨 전체 요소영상을 비교하여 제안된 방법의 타당성을 증명하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권7B호
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• pp.957-967
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• 2001

본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.

• 정보와 통신
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• 제31권2호
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• pp.44-51
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• 2014

본 논문에서는 초다시점 (Super Multi-view) 영상 합성을 위한 영상 기반의 온라인 삼차원 복원 기술들을 소개한다. 복원의 정확성을 높이고자 하는 방법은 크게 두 부류로 나뉜다. 먼저 재투영 오차를 비용 함수(Cost function)으로 정의하고, 이를 Bundle Adjustment로부터 최적화를 수행하는 방법과 카메라의 위치와 삼차원 복원 결과에 대해 확률적인 분포를 정의하고 이를 순차적으로 추정하는 확률적인 필터링(Stochastic filtering)에 기반한 방법이 존재한다. 본 논문에서는 두 방법의 장단점을 분석하고, 이로부터 새로운 확률적 필터링에 기반한 3차원 복원 및 카메라 위치 추정 방법을 제안한다. 이로부터 대공간 환경에 적용하여 성능을 검증한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.523-528
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• 2004

본 연구는 원격탐사 영상분류 과정에 이방성 분산 복원의 적용을 제안하고 있다. 수정 이방성 분산 복원은 많은 원격탐사 영상에 나타나는 지리적 연결성을 대표하는 Markov random field에 기반한 확률적 모형을 사용하고 있고 반복적인 확산과정을 통해 영상복원을 수행한다. 제안 확산과정은 지리적 연결성과 연관된 응집력 계수를 위하여 brightness gradient의 함수를 사용하며 매 반복단계마다 adaptive하게 추정한다. 한반도의 위성 원격탐사 자료에 대한 실험을 실시하였고 제안된 수정 이방성 분산 복원의 적용은 실제 관측 자료에도 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.197-202
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• 2006

멀티미디어 응용 환경에서 데이터 메모리에 오류가 있는 경우에 이를 복원시키는 간단하고 효율적인 영상 복원 방식을 제안한다. H.264 복호화기의 예를 이용하여 최대 BER=0.1%인 메모리 결함율의 환경에서 본 논문에서 개발한 방식의 효율성을 기존의 메모리 결함 복원 방식과 비교하였다. 실험 결과 제안된 방식에 의하여 복원된 영상의 질은 거의 원본과 같은 수준으로 뛰어나다. 본 방식을 구현하기 위하여 추가된 하드웨어가 소비하는 전력은 전체 시스템 전력량의 약 0.05%이지만, 면적 요구량은 기존 방식의 1/56 이하에 불과하다. 따라서, 멀티미디어 제품 설계에 제안된 방식을 사용한다면, 결함이 존재하는 메모리를 재활용할 수 있게 됨으로써 관련 제품의 질을 유지하면서도 단가를 낮출 수 있게 될 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.85-91
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• 2012

랜덤 위치에서 데이터를 측정하여 영상을 복원하는 기존의 압축 센싱 방법은 픽셀 값 변화가 심한 영역에서 많은 왜곡을 발생시킨다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 영상에서 변화가 심한 영역을 추정하고 해당 영역에서 더 많은 데이터를 측정하여 복원 영상의 품질을 향상시키는 적응적 압축 센싱 기술을 제안한다. 제안한 기술은 랜덤 위치에서 데이터를 측정하여 영상의 대략적인 특성을 분석하고, 영상 특성에 따라 적응적으로 결정된 데이터 측정 위치에서 데이터를 추가로 측정 한 후 최종 영상을 복원하는 과정으로 구성된다. 동일한 수의 측정 데이터에 대하여 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 향상된 품질의 영상을 복원하는 것을 확인하였다.