• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.3
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• pp.7-15
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• 1998

In this paper a calibration method is proposed for calibrating distorted image from lens and various factors. The similar origin image can be generated by the proposed method that calculate a calibration coefficient by modeling third transformation between standard image and distorted image and then apply the coefficient to distorted image The coefficient is effective until camera position is changed or lens is exchanged. This research consists of processes to calculate calibration coefficient and to set similar real image by the coefficient. Proposed method especially is applied to a system to obtain a real image from a distorted image causing effects of special system environment and camera lens The advantage of this method is verified by experiment using distorted images from a CCD camera that will attach atomic pile.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.40 no.9
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• pp.658-665
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• 2003

In this paper, we propose an improved image encryption and the shift-tolerance method in the Fourier space using a virtual phase image. The encrypted image is obtained by the Fourier transform of the product of a phase-encoded virtual image, not an original image, and a random phase image. Therefore, even if unauthorized users analyze the encrypted image, we can prevent the possibility of counterfeiting from unauthorized people using virtual image which dose not contain any information from the original image. The decryption technique is simply performed by inverse Fourier transform of the interference pattern between the encrypted image and the Fourier decrypting key, made of proposed phase assignment rule, in frequency domain. We demonstrate the robustness to noise, to data loss and shift of the encrypted image or the Fourier decryption key in the proposed technique.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.25-28
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• 2012

본 논문에서는 키넥트(Kinect)에서 획득한 깊이 영상의 품질을 향상시키는 기법을 제안한다. 키넥트는 마이크로소프트사에서 출시한 카메라로 깊이 영상과 컬러 영상을 획득 할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀 및 잡음이 생긴다. 따라서 정확한 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 품질 향상이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 홀을 채울 때, 인페인팅(inpainting) 또는 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter) 등의 기법을 사용한다. 그러나 이러한 기법들의 경우 한 장의 영상만을 이용하기 때문에 객체 경계 주변의 흔들림 현상을 보정할 수 없다. 제안하는 기법에서는 먼저 수행속도가 빠른 가우시안 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 이전 프레임의 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 다음에 그레이 영상과 깊이 영상의 값의 변화를 분석하여 흔들림 화소를 찾아 이전 깊이 영상들 중 최대 화소 값으로 변환함으로써 깊이 영상의 경계 흔들림 현상을 줄일 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수하다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.267-269
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• 2010

3D 모니터의 공급으로 IT영역 및 의료영상 분야 에서도 3D 영상에 관한 산업 발달이 화두가 되고 있다. 의료영상은 CT, MRI 영상의 정확한 판독이 필요하기 때에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 3D 의료 촬영기계가 아닌 기존의 2D 의료 평면 영상 한 장만을 이용한 3D 입체영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT의 2D 의료영상을 사용한다. 장기의 영역 분할을 한후, 각 장기 성분을 분석한다. 분리 한 장기들은 명암값에 의해 구분 되며, 이를 바탕으로 영상의 깊이 정보를 추출한다. 추출한 정보로 깊이맵을 작성한다. 작성된 깊이 맵과 기본 2D 의료영상과 합성, 깊이를 할당하여 3D영상을 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.382-385
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• 2012

이 논문에서는 영상 검색(image retrieval) 및 영상 부류(image categorization)을 위하여 영상을 기술할 때 영상의 클레스(class)별로 서로 다른 주요 특징량(feature)에 가중치 를 주는 방법론을 제안한다. 기존에 연구되어온 영상의 특징량 벡터에 가중치를 주는 방식은 모든 영상 클레스에 대하여 동일하게 가중치를 적용하기 때문에 영상이 클레스별로 서로 다른 특징량이 중요하다는 성질을 이용할 수 없다. 영상이 클레 별로 서로 다른 특징량이 중요하다는 성질을 이용하기 위하여 영상의 클레스별로 특징량 벡터에 서로 다른 가중치 벡터(weight vector)를 학습하였다. 그 후 질의 영상(query image)이 입력되면, 기존의 영상 검색 프레임워크(framework)를 통해 데이터베이 스(database)로 부터 미리 정의된 서브 클레스(sub-class)의 수에 해당하는 영상부 집합(subset)을 만들었다. 그리고 영상부 집합의 특징량 벡터들에 클레스별로 각각 학습된 가중치 벡터를 적용하여 특징량 벡터들 간의 거리를 다시 계산하여 리랭킹(re-ranking)하였다. 이 방법론을 UKBench Dataset에 적용하여 실험을 해보았으며 가중치를 주기 전과 비교 하였을 때 더 높은 정확도를 보였다.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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• v.16 no.1
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• pp.3-7
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• 2012

Purpose : In myocardial perfusion SPECT, the type of orbit (circular vs. body contouring) that affect the image quality is still on the debate. Presently in the nuclear medicine field, the body contouring orbit acquisition is widely used to improve the image quality on the myocardial perfusion SPECT. But in case of body contouring acquisition using the vertical method with dual detect machine, there is a tendency of increasing the radius. In this research, we compared body contouring orbit acquisition with circular orbit acquisition, so we suggest ideal method that reduces the radius for improving image quality. Materials and Methods : Phantom and clinical studies were performed. The anthropomorphic torso phantom was made on equally with counts from patient's body. The study was performed under six different conditions. To compare image quality according to the radius, we increased radius sequentially per step during circular orbit acquisition. On the other hand, sensors that protect a collision and reduce the radius automatically were used to acquire image during body contouring orbit acquisition. So we compared FWHM value of apex. In clinical studies, we analyzed the 40 patients who were examined by Tl-201 gated myocardial perfusion SPECT in department of nuclear medicine at Asan Medical Center in August 2011. To acknowledge the differences according to the radius, we acquired the results two times using circular orbit acquisition and body contouring orbit acquisition. Results : In phantom study, we analyzed that increase of radius resulted in changes of FWHM value. It was 5.41, 6.24, 6.33, 6.42, 6.93 mm. On the other hand, using the body contouring orbit acquisition, FWHM value was 6.23 mm. In clinical study, difference of average radius between two methods was 2.5 cm (circular orbit acquisition was more close to patients). Conclusion : Through the experiments using Anthropomorphic torso phantom and patients data, we found that FWHM value of circular orbit acquisition was lower than body contouring orbit acquisition. As a result, if the difference of average radius exists approximately 3 cm, circular orbit type acquisition is better than body contouring type acquisition. But clinical investigation is only aimed to average radius, so it needs more investigation in comparison of patient's image.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1361-1366
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• 2006

본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.255-257
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• 2008

본 논문에서는 최근 IT 기술의 발전에 따라 무수히 양산되고 있는 멀티미디어 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에 사용되는 데이터베이스(DB) 영상들에 존재하는 각 객체들의 존재 영역을 기반으로 질의 영상 (query image)의 객체 영역을 추정해서 검색에 활용하는 것이다. 이는 질의 영상의 전체 영역으로부터 객체를 추정하는 것보다 데이터베이스 영상들로부터 추출한 통계적 객체 분포 범위를 기반으로 추정하기 때문에 빨리 객체 추출이 가능하도록 한다. 따라서 객체를 추출하기 위한 배경 지식이나, 사용자 입력이 전혀 필요 없다. 이렇게 추출된 객체 영역의 영상들로부터 GLCM 알고리즘을 이용해서 객체 영역의 특성이 잘 반영된 질감 특징 값을 바탕으로 검색에 활용 할 경우 원본 영상의 질감 특징을 활용한 경우보다, 객체의 질감 특징을 더 잘 반영한다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.315-318
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• 2001

본 논문에서는 DTV 수상기에서 전송 받은 영상을 원하는 크기로 디스플레이 하기 위해 필요한 포맷 변환에 관한 알고리즘을 제시한다. 포맷 변환을 할 때에 영상을 보간하면 영상의 품질이 떨어지는 것을 볼 수 있는데 특히 에지 부분이 눈에 민감한 특성을 생각한다면 에지 부분에서의 무뎌짐은 상당한 문제점이 된다. 이를 해결하기 위해 고역 통과 필터링을 해주어 영상의 선명도를 올려줄 수 있는데 영상 전체에 고역 통과 필터링을 해주게 되면 영상의 에지뿐만 아니라 잡음 신호까지도 같이 증폭되는 문제점이 나타난다. 따라서 이를 해결하기 위해 에지 부분만을 적응적으로 고역 통과 필터에 통과시켜 잡음 성분은 줄이면서 에지 부분의 선명도는 올려주는 알고리즘을 제시하였다. 이를 검증하기 위해 다양한 영상에 대하여 컴퓨터 모의 실험을 하였고, 결과를 기존의 방법들과 비교하여 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.447-450
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• 2001

자동차 번호판 인식 시스템은 크게 세 부분으로 나뉘어 질 수 있는데 그 첫 부분이 Camera를 통해서 획득된 영상에서 번호판 영역을 추출하는 것이다. 본 논문에서는 자가용과 영업용 번호판의 배경이 모두 다른 부분과 차이를 가지고 있다는 점을 이용하여 번호판 영역 추출을 위하여 기존의 방법과 달리 Color 정보를 이용하였다. Edge 검출이나 Gray level의 변화값을 이용하지 않고 Color 정보를 이용함으로써 번호판이 구부러진 영상이나 Noise를 통해서 훼손된 영상, Contrast가 낮은 영상에도 영역 추출에 강한 성능을 나타내었다. Camera를 통해서 획득된 RGB 영상을 YCbCr Format으로 바꾸고 그 중 Cb와 Cr 정보를 이용하여 번호판 영역을 검출하고 인증과정을 거쳐서 추출된 영상이 실제로 번호판 영상인지를 확인하는 단계를 거쳤다. 실험을 통하여 주간, 야간 및 훼손되거나 Noise가 많이 발생한 영상에서도 강한 성능을 나타냄을 볼 수 있었다.