• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.4
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• pp.121-126
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• 2002

The stereoscopic image is that we can see it closer than a real thing compared to 2D image, and it has influence on human's vision information because it is more natural method to feel connections between the spaces of the image and himself. There are several method convert from 2d image to 3d image. But, in this paper, we are propose the image separate algorithm of continuous input system through a spatial analysis, not be done with 2D still image. Additionally, we will adapt to the moving vector which has been used in MPEG. In this experiment, we obtained the effect of 3D image.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8
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• pp.2575-2586
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• 2000

In this paper, we propose an algorithm which can automatically extract the road information in a map image. The proposed method extracts the road image in the complex map image. The extracted image is converted into the skeleton image by thining method. The converted image contains various problems. In order to correct these problems, after the road is classified by the number of Rutovitz-connectivity which represents the characteristic of road, those are respectively corrected according to the load characteristic. In the simulation, the proposed method has obtained good results for the various type of map images.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.207-212
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• 2009

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.708-711
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• 2016

본 논문에서는 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. MRF 기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.491-493
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• 1998

영상인식은 최근 시각정보의 중요성과 영상을 취득장비의 발달, 처리기술의 향상으로 여러 분야에서 그 중요성과 활용도가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 도심지 항공 영상에서 자동표적인식에 관한 문제에서 탐색 물체 주변에 건물들이 밀집되어 있고, 배경이 존재하는 경우에서 fused 분할 방법을 이용하여 기존의 에지 기준 방법인 허프 변환, 에지연결 등에서 발생하는 군집화 문제점을 해결하다. 취득환경의 차이에 다른 농도치 차이를 BCT 방법으로 정규화하여 유사도 기준치로 편차오차를 계산하여 인식하였다. 실험에서는 다양한 탐색물체를 대상으로 회전, 이동, 신축 등의 복합적인 변형에 대하여 불변적으로 인식한 결과를 보였으며, 영상 정합, 컴퓨터 비전, 영상 분석, 영상 이해등의 분야에 적용 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.532-534
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• 2000

복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.863-866
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• 2001

본 논문에서는 관련성 귀환을 가진 칼라와 질감기반의 영상검색 시스템에 대하여 연구하였다. 먼저 영상데이터베이스 내에 있는 영상들에 대하여 칼라특징, 질감특징을 추출하고 추출된 특징 값을 다양한 형태로 영상검색에 이용하였다. 그리고 초기 검색결과에 대하여 사용자 평가를 관련성 귀환을 통하여 영상검색 시스템에 적용하고, 개선된 결과를 얻었다. 16종류의 다양한 영상으로 구성된 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 제안된 방법은 INRIA의 방법보다 각 귀환단계에서 약 10%$\sim$l6% 이상의 높은 검색율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.207-210
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• 2012

본 논문에서는 스테레오스코픽 3D 동영상에서 왼쪽과 오른쪽 영상 사이의 프레임 동기가 맞지 않아 시청에 어려움을 주는 문제를 해결하기 위해서, 두 영상에서 물체의 움직임에 따른 차이를 이용한 프레임 동기화 방법을 제안한다. 제안 방식은 교정화 과정을 통해 수직 시차를 보정한 왼쪽과 오른쪽 입력 영상에서 각각 전 영상과의 차분 값에 대한 수평 방향 투영 프로파일을 구하고, 이들의 절대 오차에 대한 평균 (mean of absolute difference(MAD))를 계산해 최소값이 되는 프레임 조합을 찾아 프레임 동기를 맞추는 방법이다. 실험결과, 프레임 동기가 맞는 프레임 조합에서 최소 MAD 값을 기록하여 스테레오스코픽 3D 동영상에서의 프레임 동기화가 가능하다는 것을 볼 수 있으며, 특정 잡음이나 영상 압축 조건에 대해서도 동작함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.325-327
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• 2012

최근 국내외 디지털 가전 업체들은 다양한 3D 기술을 앞세워 가정 내에서도 편하게 즐길 수 잇도록 다양한 3DTV를 출시하고 있다. 이러한 3DTV에서 입체영상을 시청하기 위해서는 입체콘텐츠가 제작되어 전송되어야 한다[1]. 이러한 입체 콘텐츠는 RGB 영상과 깊이맵을 이용하여 생성할 수 있는데, 이때 깊이맵은 사용자의 용도에 따라 다양한 형태로 변환될 수 있다. 최근엔 이러한 깊이맵과 3D 영상의 컬러를 변환하여 지각 깊이감을 개선하는 영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 기존의 컬러 변환을 통한 2D 영상의 지각 깊이감 개선을 입체영상에 적용하여, 3D 지각 입체감을 동시에 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 대조 변환 및 배경 다크닝 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법이 상기 목적을 얻을 수 있는 것을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.26-28
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• 2012

본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 향상시키는 기법을 제안한다. 최근 TOF(time-of-flight) 방식의 깊이 센서가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 TOF 깊이 센서가 제공하는 깊이 영상은 대부분 저해상도이기 때문에 고해상도의 콘텐츠 제작을 위해서는 깊이 영상의 해상도를 향상시켜주는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 높이기 위하여 적응적 가중치 보간법을 적용한 후, Bilateral 필터링을 수행하여 품질을 높인다. 일반적으로 영상의 해상도를 높일 때 보간법을 많이 사용하는데, 본 논문에서는 이러한 보간법들을 사용하여 깊이 영상의 해상도를 높였을 때보다 제안하는 기법의 성능이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.