• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.481-483
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• 2001

본 논문에서는 동영상으로부터 색상, 서체, 크기와 같은 사전 지식 없이도 글자/자막을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 해상도가 낮고 복잡한 배경을 포함할 수 있는 비디오에서 글자 인식률 향상을 위해 먼저 동일한 텍스트 영역의 존재하는 프레임들을 자동적으로 추출한 후 이들의 시간적 평균영상을 만들어 향상된 영상을 얻는다. 평균영상의 외각선 영상의 투영 값을 통해 문자영역을 찾고 각 텍스트 영역에 대해 1차 배경제거 과정인 region filling을 적용하여 글자의 배경들을 제거 함으로써 글자를 추출한다. 1차 배경제거의 결과를 검증하고 추가적으로 k-means를 이용한 color clustering을 적용하여 남아있는 배경들을 효율적으로 제거 함으로써 최종 글자영상을 추출한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.385-386
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• 2017

진단을 위해 조영제를 연속해서 사용하는 검사는, 첫 번째 주입으로 인해 조영제가 영상에 미치는 효과를 고려해야 한다. 본 연구에서는 mask 영상의 획득 시점을 통해 이를 개선하고자, 관류영상 획득 후 조영영상을 감산하는 새로운 방법을 제시하여, 혈관 겹침의 원인이 정맥의 신호강도를 유의하게 감소시켰다. 따라서, 본 연구의 방법을 이용하면, 복잡한 재구성이나 추가적인 기법 없이도, 효율적으로 정맥신호를 제거 할 수 있어 유용하리라 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.185-188
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• 2005

DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해서는 기본적으로 MPEG-2 MP@HL의 HDTV/SDTV급 영상을 MPEG-4 AVC BP@1.3의 QCIF/QVGA/WDF/CIF급 영상으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해 DTV의 고해상도 영상을 DMB의 저해상도 영상으로 축소하는 방식을 제안하고 있다. DTV-to-DMB 비디오 변환은 실시간 변환이 고려되어야 하며, 실시간 변환을 위해서는 축소 방식의 시간 복잡도가 고려 되어야 한다. 일반적으로 낮은 시간 복잡도를 갖는 영상 축소 방식으로는 대상 영상의 하나의 픽셀을 참조 영상 내 대응하는 픽셀들 중 한 픽셀을 선택하여 결정하는 방식(Just Get A Pixel)이 있으며, 참조 영상의 대응하는 픽셀들의 평균값을 선택하는 방식 (Average Shrink)과 중간값을 선택하는 방식 (Median Shrink)이 있다. 한편, DTV 영상은 인터레이스 방식을사용하며 DMB의 프로그레시브 방식 영상으로 변환 처리 과정에서, 움직임이 큰 영상에 대해 사물의 윤곽선이 계단 모양으로 보이는 재그 에지 (Jagged Edge) 현상이 나타난다. 본 논문에서는 대상 영상의 한 픽셀을 참조 영상의 대응하는 픽셀들 중 중간 위치의 몇 개 픽셀들과 주변 인접 픽셀들을 선출하여 그것들의 평균값 (Average)을 구하여 결정하는 Center Average 축소 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기본적인 축소 방식을 기반으로 하여 낮은 시간 복잡도를 갖으며, 재그 에지 (Jagged Edge) 현상을 줄여 준다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.147-150
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• 2001

본 논문에서 는 NTGST(noise-tolerant generalized symmetry transform)[1]를 이용하여 복잡배경 영상으로부터 효과적으로 여러 얼굴을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 NTGST를 이용하여 얼굴이 존재할 가능성이 있는 관심영역(region of interest: ROI)을 찾고, 각각의 관심영역 내에서 얼굴의 주된 특징인 눈, 코, 입을 부각시킨 Fovea 영상으로부터 대칭변환의 국부 최대치(local maximum)를 구한다음, 이들간의 관계를 기하학적 상관 관계로 분석 확인함으로써 사람 얼굴만을 검출 하도록 하였다. 여러 얼굴을 포함하는 복잡한 배경 영상에 대해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 89.7%의 검출율을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.69-72
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• 2012

영상처리 기법을 이용한 이미지 인식에 관한 콘텐츠들은 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 영상처리 기법 중 이미지 인식 기법에는 대표적으로 PCA(Principal Component Analysis)알고리즘이 있으며, 이 알고리즘에 적용된 대표적인 콘텐츠로 얼굴 문자인식이 있다. 이 알고리즘은 정확성을 위하여 학습을 통한 영상의 저장과 인식을 통한 복잡한 알고리즘을 사용한다. 복잡한 알고리즘의 사용으로 간단한 이미지 인식 콘텐츠의 경우 시스템 처리속도에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 논문에서는 색상의 분포를 통하여 그 수치를 이용한 이미지를 분석한 실험을 통하여 간단한 이미지인식 시스템을 위한 알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘을 통해서 얻을 수 있는 장 단점을 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2720-2722
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• 2003

이 논문은 연속적인 비디오 영상에서 시간적인 정보를 최대한 이용하는 새로운 캡션검출과 인식알고리즘을 제안하였다. 누적된 차영상 정보로부터 비디오에서 캡션의 시공간적인 위치를 찾아내기 위하여 구문등록 기술을 이용하였다. 그리고 복잡한 배경 영상의 문제를 해결하기 위하여 새로운 다중 프레임 인티그레이션 방법을 이용하였다. 기존 논문과는 달리 빠른 속도의 수행을 위하여 복잡한 계산 과정을 포함하지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 다양한 뉴스 데이터 영상에서 적용되었고, 그 결과는 아주 정확하고 효과적이었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.31-34
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• 2011

영상처리 기법을 이용한 이미지 인식에 관한 컨텐츠들은 아주 다양한 알고리즘을 사용하였다. 영상처리 기법에서 이미지 인식기법 중에서 일반적인 것으로는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘이 있다. 이 알고리즘이 적용된 대표적인 컨텐츠로는 얼굴 문자인식이 있다. 이 알고리즘은 정확성을 위하여 학습을 통한 영상의 저장과 인식을 통한 복잡한 알고리즘을 사용한다. 간단한 이미지 인식 컨텐츠의 경우에 복잡한 알고리즘을 사용함으로써, 시스템 처리속도에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 논문에서는 비교연산을 수행하는 히스토그램 매칭을 두 가지 실험 방법을 통하여, 간단한 이미지인식 시스템을 위한 알고리즘을 설계한 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.149-152
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• 2008

사생활 보호에 대한 인식이 커지고, 인터넷 시대에 접어들면서 네트워크 기반의 보안시스템의 개발이 활발하다. 실시간 비디오 카메라를 통한 움직이는 물체를 검출하기 위해서는 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 대처해야 한다. 이러한 많은 요소들을 고려하여 움직이는 물체를 검출하려면 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 또한, 카메라의 영상크기가 증가함에 따라 움직이는 물체를 검출하기 위해서 더 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 본 논문에서는 기존의 통상적인 움직임 검출방법 과 적응적 배경방식인 '물체 검출을 위한 동적인 장면의 베이시안 모델링 기반 물체 검출 방법'을 분석하고, 실시간으로 처리되는 동적 비디오 영상에서 이동 물체를 검출하는 과정에서의 영상의 크기가 커지고, 이동하는 물체의 개수가 많아짐에 따라 발생되는 계산의 복잡도를 'CPU 성능과 영상 resize 를 이용한 계산 복잡도 감소 방법'을 통해 초당 프레임 처리속도를 유지시키는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.601-603
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• 2000

본 논문에서는 영상의 영역과 넓이를 이용하는 변형된 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합하여 WWW상에서 검색하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB 신호를 256칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경 영역의 색상 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색 및 물체의 복잡도를 결합한 방법도 제시하였다. 기존의 색상 히스토그램 인터섹션의 방법의 경우보다 물체의 복잡도를 결합한 제한된 방법이 실험결과에 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.189-190
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• 2016

일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 적외선 열화상 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 적외선 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC 와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 알고리즘의 성능 향상을 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 합성과정에서 추가적인 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 또한 확대된 적외선 영상이 동일 해상도의 가시광영상에 비해 선명도가 떨어진다는 점을 고려하여 확대된 적외선 영상에 가시광영상의 고주파 정보를 합성시켜 이전보다 영상의 선명도를 더 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘만 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 JNB 수치가 평균 0.0727 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 가시광영상과 융합하였을 때 이전보다 평균 0.0742 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.