• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.990-999
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• 2007

본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 방법으로서 JSEG 영상 분할 기법을 통한 영역 기반의 영상 인덱싱 및 검색 기법을 제안한다. JSEG은 영상을 색상 분류에 따라 양자화하고 이에 영역 윈도우를 적용시켜 J-image를 만든 다음, 세부 분할된 영역의 성장과 병합을 통하여 영상을 효과적으로 분할하는 방법이다. 제안하는 영상 검색 시스템은 JSEG에 의해 분할된 영상을 사용자에게 질의 영상으로 주고, 사용자로 하여금 분할 영상에서 관심 영역군(群)을 선택하게 한다. 그리고 나서, 사용자 질의에 의해 선택된 영역의 MBR을 구하고 이 영역의 중심을 기준으로 다중 윈도우 마스크를 생성하여 적용시킴으로써 특정 관심 영역을 중심으로 한 영상의 전역적인 특징을 추출한다. 최종적으로 추출된 특징의 성능 비교를 위한 기술자로는 누적 히스토그램을 이용하였다. 제안된 방법은 특정 영역에서의 특징과 전역 특징을 동시에 추출하여 검색에 이용함으로써 보다 빠르고 정확하게 사용자가 원하는 영상을 제공할 수 있다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 방법이 영상 기반의 검색 기법과 비교하여 더 효과적임을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.653-662
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• 2006

사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권3호
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• pp.145-152
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• 2007

본 논문에서는 LCD 모니터, LCD TV, PDP TY, OLED TV 등과 같은 평판 디스플레이 장비를 위한 적응형 칼라 영상 향상 알고리즘에 대해서 제안한다. 제안한 알고리즘은 칼라 영상에서 콘트라스트와 채도를 함께 향상 시키는 방법이다. 콘트라스트 향상을 위해서 사용하는 적응형 선형 추정 CDF(Cumulative Density Function) 기법은 콘트라스트 향상 시 밝기에 따른 조정이 가능하여 원 영상의 왜곡을 막아준다. 적응형 채도 향상 알고리즘은 채도 향상의 문제점인 Contour Artifact와 Over-Saturation이 발생하지 않는 범위내에서 제도를 향상시킨다. 또한 원 영상의 색상 분포에 따른 선택적 채도 향상 방법을 사용하여 고품질의 영상을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위해서 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.48-55
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• 2009

실내외 영상 분류에 대한 연구는 밝기나 에지 정보와 같이 하위 레벨(low-level) 정보의 단순 결합을 이용하여 수행되어 왔다. 그러나 기존의 하위 레벨 영상 정보만을 기반으로 하는 실내외 영상 분류 방법은 다양한 콘텐츠를 극복하는데 한차가 군기 때문에 상위 레벨(high-level) 영상 정보를 함께 이용하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 연구의 대부분은 영상 내 하늘이나 수풀과 같은 영역을 검출하기 위해 별도의 알고리즘을 수행하기 때문에 특징 벡터의 차원을 증가시키거나 수행 속도를 저하시키는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 효율적인 실내외 영상 분류 기법을 제안한다. 먼저 효과적인 특징 벡터를 생성하기 위해 영상을 5개의 하위 블록으로 나눈다. 각각의 블록에 대하여, 제안하는 에지 색상 방향 히스토그램(edge and color orientation histogram, ECOH) 기술사(descriptor)를 이용하여 해당 블록을 표현하고 모든 블록의 값을 연결하여 최종적으로 특징 벡터를 생성한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 강건함을 보이기 위해 1200개 이상의 다양한 실내외 영상을 사용하였으며, 학습을 통해 각 영역의 가중치를 결정하여 분류 성능을 향상 시켰다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권1호
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• pp.67-74
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• 2002

멀티미디어 기기의 발전과 더불어 다양한 매체로부터 다양한 종류의 영상, 오디오, 텍스트 등의 정보가 난무하고, 이들 정보를 사용자의 요구에 따라 효과적으로 검색·관리를 위한 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 실시간 연속 영상에서 내용이 연결되는 부분과 장면전환 등에 의해 내용이 바뀌는 부분을 자동 검출 가능하다면 적은 량의 데이터 내용 표현으로 영상 검색의 효율성을 증대시키는 효과를 가져 올 수 있을 것이다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따른 실시간 Cut detection 기술을 제안하고 이 방법의 성능을 다양한 영상 데이터를 바탕으로 정확성 평가를 하였다. 그 결과 영상데이터의 컬러 특성에 관한 통계적인 특성 정보를 필요로 하는 기존의 컬러 히스토그램 방식과는 달리 본 방식은 각 프레임 영상의 색상 분포의 변화분에 의존하므로 어떤 종류의 영상 패턴에도 적용 가능한 robust한 방식이며, 실시간 입력영상의 cut detection 이 가능한 이점이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1713-1720
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• 1999

본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 시퀀스로부터 DCT DC 계수를 추출하고, 이들로 구성된 DC 이미지로부터 AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure)을 이용하여 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 또한, 추출된 대표 프레임을 두 단계를 거쳐 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 즉 전처리 과정으로 추출된 대표 프레임에 대해 영역 분할을 한 후, 첫 번째 단계에서 수평 투영된 결과를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 두 번째 단계에서는 영상의 모멘트 특성을 거리함수 값으로 변환시킨다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 제안한 방법은 색상과 같은 다른 색인 정보와 결합할 경우, 보다 나은 영상 색인과 검색 수단을 제공할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.141-143
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• 2010

본 논문에서는 기존의 MLCA(Maximum length CA) 및 여원 MLCA를 이용한 영상 암호화의 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 암호화 방법을 제안한다. 기존의 암호화 방법은 영상에서 인접한 픽셀간의 공간적 중복성(Spatial redundancy)으로 인해 암호화의 결과가 원 영상에 많은 영향을 받는 문제점이 있다. 본 방법에서는 MLCA 기반의 난수열을 생성하고, 이를 이용해 픽셀의 공간좌표를 암호화된 공간좌표로 변환한다. 이후 영상의 픽셀 값을 난수열과 XOR 연산을 취해 색상정보를 암호화한다. 이러한 방법은 원 영상의 픽셀 값뿐만 아니라 공간좌표를 암호화하기 때문에 픽셀의 공간적 중복성으로 인한 문제점을 해결할 수 있으며 암호화 수준을 향상시킨다. 히스토그램 분석, 키공간 분석을 통해 본 암호화 방법의 유효성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.227-232
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• 2010

본 논문은 임베디드 환경에서의 실시간 립리딩 방법을 제안한다. 기존 PC 환경에 비하여 임베디드 환경은 사용할 수 있는 자원이 제한적이므로, 기존 PC 환경의 립리딩 시스템을 임베디드 환경에서 실시간으로 구동하기는 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 임베디드 환경에 적합한 입술영역 검출 방법과 입술 특징추출 방법, 그리고 발성 단어 인식 방법을 제안한다. 먼저 정확한 입술영역을 찾기 위해 얼굴 색상정보를 이용해 얼굴영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에서 양쪽 두 눈의 위치를 찾아 기하학적 관계를 이용해 정확한 입술영역을 검출한다. 검출된 입술영역에서 주위 환경 변화에 따른 조명 변화에 강인한 특징을 추출하기위해 히스토그램 매칭과 입술 폴딩, RASTA 필터를 적용하고 주성분 분석(PCA)을 이용한 특징계수를 추출해 인식에 사용하였다. 실험결과 CPU 806Mhz, RAM 128MB 사양의 임베디드 환경에서 발성 단어에 따라 1.15초에서 2.35초까지의 처리 속도를 보였으며, 180개의 단어 중 139개의 단어를 인식해 77%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.901-906
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• 2018

영상을 출력하는 디스플레이 기술의 발달로 인하여 영상의 해상도와 품질이 나날이 증가하고 있다. 이러한 디스플레이 기술의 발달에 맞추어, 기존의 영상들을 더 높은 해상도와 품질로 변환하여 디스플레이 할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구 결과는 이미지 신호 처리 장치에 포함되기 때문에 하드웨어 구현이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는, 영상의 휘도 분포를 이용한 LDR(Low Dynamic Range) 영상의 실시간 HDR(High Dynamic Range) 변환 하드웨어 구현을 제안한다. 제안하는 방법은 휘도 분포의 히스토그램을 이용하여 영상의 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 하여 휘도와 색상을 확장한다. 또한, 제안한 알고리즘을 하드웨어 IP(Intellectual Property)로 설계하여 그 성능을 검증하였을 때, 최대 동작 주파수 265.46MHz로 4K DCI(Digital Cinema Image) 영상에 대하여 30fps로 동작하여 4K 표준에 대응할 수 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.125-132
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• 2024

광학 위성영상은 국가 보안 및 정보 획득을 목적으로 사용되며 그 활용성은 증가하고 있다. 그러나, 기상 조건 및 시간의 제약으로 사용자의 요구에 적합하지 않은 저품질의 영상을 획득하게 된다. 본 논문에서는 광학 위성영상의 구름 폐색영역을 모의하기 위하여 고해상도 SAR 영상을 참조한 딥러닝 기반의 영상변환 및 컬러화 모델을 생성하였다. 해당 모델은 적용 알고리즘 및 입력 데이터 형태에 따라 실험하였으며 생성된 모의영상을 비교 분석하였다. 특히 입력하는 흑백영상과 SAR 영상간의 화소값 정보량이 유사하도록 하여 상대적으로 색상정보량 부족에서 오는 문제점을 개선하였다. 실험 결과, Gray-scale 영상과 고해상도 SAR 영상으로 학습한 모의영상의 히스토그램 분포가 비교적 원 영상과 유사하였고, 정량적인 분석을 위하여 산정한 RMSE 값은 약 6.9827, PSNR 값은 약 31.3960으로 나타났다.