• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11A
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• pp.1938-1945
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• 2001

In this paper, a new scheme for image conversion of the 2D input images into the stereoscopic 3D images by using differential shifting method is proposed. First, the relative depth information is estimated by disparity and occlusion information from the input stereo images and then, each of image objects are segmented by gray-level using the estimated information. Finally, through the differential shifting of the segmented objects according to the horizontal parallax, a stereoscopic 3D image having optimal stereopsis is reconstructed. From some experimental results, it is found that the horizontal disparity can be improved about 1.6dB in PSNR for the reconstructed stereo image using the proposed scheme through comparing to that of the given input image. In the experiment of using the commercial stereo viewer, the reconstructed stereoscopic 3D images, in which each of the segmented objects are horizontally shifted in the range of 4 ∼5 pixels are also found to have the mast improved stereopsis.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.8B
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• pp.1558-1566
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• 1999

While high resolution images are required for various applications, aliased low-resolution images are only available due to the physical limitations of sensors. In this paper, we propose an algorithm to reconstruct a high resolution image from multiple aliased low-resolution images, which is based on the generalized multichannel deconvolution technique. The conventional approaches are based on the discrete Fourier transform (DFT) since the aliasing effect is easily analyzed in the frequency domain. However, the useful solution may not be available in many cases, i.e., the underdetermined cases or the insufficient subpixel information cases. In order to compensate for such ill-posedness, the generalized multichannel regularization was adopted in the spatial domain. Furthermore, the usage of the discrete cosine transform instead of the DFT leads to the computationally efficient reconstruction algorithm. The validity of the proposed algorithm is both theoretically and experimentally demonstrated in this paper. It is also shown that the effect of inaccurate motion information is reduced by regularization.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.108-113
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• 2007

The classification of fingerprint images is to classify fingerprint images into varies fingerprint types, it is very important in automatic fingerprint recognition. In this paper, a new singular points detection technique was presented. A direction uniform measure is defined to describe the changes of direction fields in a certain neighborhood of fingerprint images. Singular points can be detected by adopting the measure. It should be pointed out that singular points in accurate positions would be obtained in this ways. And an improved Poincare exponential algorithm is presented to identify core points and triangle points. In this paper. making use of 102 experimental fingerprint images datas and attained 7.8% classification errors. This was better than experimental result of abstract [9]. It is possible to use on-line fingerprint images classification.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.6
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• pp.63-68
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• 2018

Offloading is a method of communicating, processing, and receiving results from some of the applications performed on local computers to overcome the limitations of computing resources and computational speed.Recently, it has been applied in mobile games, multimedia data, 360-degree video processing, and image processing for Internet broadcasting to speed up processing and reduce battery consumption in the mobile computing sector. This paper implements a viewer that enables users to convert various flat-panel images and view contents in a wireless Internet environment and presents actual results of an experiment so that users can easily understand the images. The 360 degree spherical image is successfully converted to a plane image with Double Panorama, Quad, Single Rectangle, 360 Overview + 3 Rectangle depending on the image acquisition position of the 360 degree camera through the interface. During the experiment, more than 100 360 degree spherical images were successfully converted into plane images through the interface below.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.650-652
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• 2022

Frame rate up-conversion (FRUC) algorithm is an image interpolation technology that improves the frame rate of moving pictures. This solves problems such as screen shake or blurry motion caused by low frame rate video in high-definition digital video systems, and provides viewers with a more free and smooth visual experience. In this paper, we propose a video compression technique using deep learning-based FRUC algorithm. The proposed method compresses and transmits after excluding some images from the original video, and uses a deep learning-based interpolation method in the decoding process to restore the excluded images, thereby compressing them with high efficiency. In the experiment, the compression performance was evaluated using the decoded image and the image restored by the FRUC algorithm after encoding the video by skipping 1 or 3 pages. When 1 and 3 sheets were excluded, the average BD-rate decreased by 81.22% and 27.80%. The reason that excluding three images has lower encoding efficiency than excluding one is because the PSNR of the image reconstructed by the FRUC method is low.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2002.04a
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• pp.157-166
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• 2002

원격탐측의 다양한 응용분야 중 저해상도의 다중분광(multispectral) 영상으로부터 고해상도의 영상을 생성하기 위한 영상융합의 연구가 진행되어 오고 있다. 지금까지 융합 결과에 있어서 공간해상력은 향상되었지만 영상의 질에 있어서는 그다지 만족스럽지 못한 결과를 보여주고 있다. 본 연구에서는 최근 여러 분야에서 응용되고 있는 웨이블릿 변환을 이용하여 영상융합을 시도 하고자 한다. 실험영상으로 2001년 11월에 촬영된 대전지역의 IKONOS 공간 해상력 1m 전정색(panchromatic)영상과 4m의 다중분광영상(Blue, Green, Red, NIR)을 이용하여 Daubechies 웨이블릿기반 영상 융합방법을 통해 1m의 칼라영상을 생성하였으며 기존에 일반적으로 사용되고 있는 방법과 그 결과를 비교 분석하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.23-28
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• 2005

고해상도 위성영상으로부터 건물, 도로 등의 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 현재 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구들의 경우, 위성영상에서 3차원 건물정보를 추출하기 위해서는 영상과 별도의 기준점을 필요로 하며, 영상에서의 측정값을 3차원 정보로 변환하기 위해서는 센서모델링의 과정을 거쳐야 했다. 이 연구에서는 단안식 (Monoscopic)영상으로부터 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 기술개발에 대하여 소개한다. 제안하는 방식은 단안식 영상에서 영상의 방위각 및 촬영지역에서의 태양과 카메라의 방위각 및 고도각을 이용하여 건물의 높이가 주어졌을 때 이에 따르는 건물 수직선과 건물 그림자를 영상에 투영시키는 과정을 반복함으로써 투영된 건물 그림자가 실제 영상에서 관측되는 건물의 그림자와 일치될 대의 건물의 높이 값을 구하고 건물 지붕 외각선을 구해진 건물의 높이 값에 따르는 건물 수식선 만큼 수평 이동하여 건물의 위치를 구하게 된다. 실제 대전지역을 촬영한 IKONS 영상을 이용하여 실험한 결과 이와 같은 방법으로 취득 된 건물 높이값이 약 1m 내외의 정확도를 가지는 것을 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.242-245
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• 2016

본 논문에서는 단일 노출 영상으로부터 다수의 가상 노출 영상을 생성하고, 그 영상을 한 장의 HDR 영상으로 합성하여 SDR 디스플레이 시스템에 개선된 화질의 영상을 보여주도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 주어진 단일 노출 영상을 Retinex 이론을 적용하여 조명 성분과 반사 성분으로 분리하고, 새로운 노출 조절 알고리즘을 제안하여 다수의 가상 조명 성분과 원본 이미지의 반사 성분을 생성하며 이들을 이용하여 다수의 가상 노출 영상을 생성한다. 생성된 다수의 가상 노출 영상은 가중치 합성 함수에 의해서 암부의 세부 표현력이 개선되고 명암비가 높아져 SDR display 에서도 우수한 화질의 HDR 영상으로 변환된다. 기존에 제안된 알고리즘과 비교 실험을 통해, 본 논문에서 제안된 HDR 영상 합성 기법의 성능을 증명한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.3
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• pp.282-290
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• 1999

본 논문에서는 영상 데이터베이스에서의 색인화를 위해 화소간의 엔트로피(inter-pixel entropy)측면에서 영상을 해석하여 특징을 추출하는 색인기법을 제안하였다. 엔트로피를 정량적으로 나타내기 위하여 PIM(picture information measure)에 기반한 특징을 각각의 영상들로부터 추출하여 색인으로 사용하였다. 엔트로피에 기반 하는 특징은 한 영상에 대하여 3가지를 추출하였다. 첫 번째 특징은 원 영상으로부터 직접 값들을 추출하였고 영상의 해상도와 그레이 레벨을 낮추어 가면서 얻어지는 영상들로부터 두 번째, 세번째 의 엔트로피 특징을 각각 추출하였다. 일반적으로 영상의 경우에 엔트로피가 높은 영역에 정보가 집중되는 경향이 있고 엔트로피가 낮은 영역에서는 배경 영역 등의 정보를 추출하게된다. 이러한 이유로 색채 특쟁은 엔트로피에 따라서 분리된 영역에서 추출하였다. 전역검색(global search)은 엔트로피 특징을 이용하였고 색채 특징을 이용하여 지역 검색(local search)을 시도하였다. 실험은 색채와 엔트로피로 식별이 유용한 꽃 영상을 사용하였는데 원치 않는 영상이 상위 단계에서 나타나는 빈도가 기존의 타 기법에 비해 줄어들었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.312-314
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• 2010

본 논문에서는 하나의 카메라로 일정 영역에서 랜덤하게 촬영되어 얻어진 영상으로 파노라마 영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로는 디지털카메라로 일정 영역을 랜덤하게 촬영한 여러 장의 영상을 사용한다. 여러 장의 영상에서 제어점이 될 특징 점들을 검출한 후, 유클리드의 좌표로 바꿔준다. 이 좌표들을 통해 각각의 제어 점에 가장 인접해 있는 좌표 4개를 추출한다. 이 인접 좌표들이 서로 다른 각각의 영상에서 매칭 되는 확률을 계산하여, 가장 높은 매칭 확률을 갖는 영상과 매칭 되는 pose값을 이용하여 각각의 영상을 회전 및 이동하여 매칭시킴으로써 촬영된 영상들의 파노라마 영상을 구현한다.