Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.10a
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pp.385-389
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2003
최근 고해상도의 인격탐사 위성영상을 이용한 국토공간정보의 환용은 국토계획, 자원조사, 농림업, 건설계획, 국방분야, 환경감시 및 방재, 관광조사 등 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구에서는 과거에 저해상도의 위성영상을 이용하여 수십년전의 지형공간의 조사와 분석을 위한 서로 다른 촬영 시기와 해상도가 다른 Corona 위성사진과 Landsat 위성영상을 합성하여 새로운 퓨젼영상을 생성하는 방법과 퓨젼영상 위에 DEM을 매칭하여 적용하기 위한 벡터데이터 매칭시에 발생할 수 있는 오차의 정도를 확인하기 위한 실험을 통하여 과거 영상복원에 적절한 중첩과 매치의 기법을 발견하여 좀더 정확한 공간정보의 활용 가능성을 제시하고자 하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.7
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pp.913-921
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1993
Texture mapping is mostly used as an image synthesis method in the model-based coding system. An image synthesis using this method uses only the texture information of a front face-view. Therefore, when the model is rotated, texture mapping may produce an awkward image in point of shading. In this paper. a new texture mapping method considering shading effect is studied, and also the ear's wireframe and changes of hair are suplemented for the relation. The experimental results show that the proposed method yields the synthesized images with reasonably natural quality.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.721-723
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2005
본 논문에서는 영상 기반 항해를 위하여 최적의 영상 샘플링을 획득하기 위한 영상 샘플링 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 초기 과다 샘플링 된 영상열의 입력으로부터 장면 전역에 걸쳐 적절한 렌더링 품질을 보장하는 최소의 샘플링을 선택하는 감소 샘플링(decremental sampling)의 접근 방법을 기반으로 본 문제를 Set Covering 문제로 공식화한다. 각 시점으로부터 최상의 영상 품질을 보장하는 영역을 3D 와핑 알고리즘을 사용하여 포함 영역으로 표현하여, 이렇게 표현된 Set Covering 문제는 유전 알고리즘을 사용하여 최적화 문제로 설계한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법을 통해 최적 해를 구함으로서 만족할 만한 영상 기반 항해의 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.27-29
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2010
깊이데이터는 CG 또는 실사 영상에서 획득되는데 입체 영상 분야에서 활용도가 높다. 예를 들어 2D영상의 3D화질 개선, 입체영상의 입체감 개선 등의 활용이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 홀로그램을 생성하는 입력 데이터의 전처리과정으로 통하여 CGH 홀로그램을 개선하는 영상처리 기술을 제안한다. 입력 데이터의 전처리를 통해 생성된 홀로그램 영상의 화질 개선을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법의 우수성을 보여준다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.2
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pp.41-47
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2001
In this paper, I propose a detection algorithm that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequence received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of four processes: generation of the difference image between the input image and the reference image. multilevel quantization of the difference image, and multistage merging in the quantized image, detection of the moving object using a back propagation in a neural network. The test results show that the proposed algorithm can detect moving objects very effectively in noisy environment.
본 논문에서는 동영상 데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)과 H.263 부호화[1] 방법을 이용한 영상 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 여러 개의 주파수 영역별로 나누고 각각의 주파수특성에 따라 다른 부호화 방식을 취하게 된다. 제안된 방법은 정보량이 가장 많고 원본의 영상에 가장 가깝게 보존되는 저주파 영역은 H.263 부호화 방식을 사용하고, 나머지 고주파 영역은 산술부호화 방식을 사용함으로서 각각의 주파수 특성을 적절하게 고려한 압축을 하여 그 효율을 증대시키게 된다. 또한 웨이블렛 변환에 따른 저주파 영역의 크기는 실제 영상 크기의 4분의 1이 되는데, 이러한 사실은 H.263 부호화에서 움직임정보의 검출 단위인 매크로블럭(macro-block)의 개수를 줄여 웨이블렛 알고리즘 사용에 드는 추가적인 부호화 시간을 보상하게 한다. 저주파 영역의 H.263 부호화 방식으로 인한 양자화 오류로 나타나는 역 웨이블렛 변환에서의 화질열화를 최소화하기 위해 2단계 웨이블렛 변환을 사용했는데 실험결과 1단계 웨이블렛 변환을 사용한 영상에 비하여 화질이 개선됨을 알 수 있다.
일반적으로 블록기반의 동영상 압축방식은 블록킹효과를 필연적으로 수반한다. 특히 저비트율의 동영상에서는 블록킹 효과가 다른 어떤 영상의 왜곡보다 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 블록킹효과를 효율적으로 인간 시각체계에 적합하게 실시간으로 제거하는 후처리 알고리즘을 제안한다. 우선 복원된 영상에서 인간의 시각체계와 동영상의 특성에 따라 3가지의 모드로 분리하여 QP(quantization Parameter)에 따라 임계치를 변화함으로써 각 모드의 필터링 범위를 가변시켰다. 이후에 각 모드에 알맞은 일차원 및 적응형 필터링을 적용한다. 적용된 모드별 필터링은 과도한 블러링 현상을 방지하고 영상내의 실제 에지성분읓 보호하면서 효과적으로 블록킹효과를 제거한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 실험 영상에 적용하였을 경우에 주관적 화질 및 객관적 화질인 PSNR로 0.5dB 정도 향상되었다.
미국의 National Library of Medicine에서 제공하는 Visible human 컬러영상을 이용하여, 신체 장기의 3차원 모델링 및 가시화 하기 위한 영역 분할 방법 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 다른 신체 장기 분할에 비해 뼈분할은 주위의 영역들과 모호한 경계를 지니고 있어 컬러영상만을 가지고 구분해 내기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Visible human CT영상을 가지고 뼈 영역을 분할하고 분할 된 뼈 영역의 경계를 추출하여 그 경계를 컬러영상의 최적화된 위치로 변환해 최종적인 뼈 영역 분할을 시도한다. 제안된 방법은 Visible human 단면영상의 머리부분에 적용하여 좋은 결과를 얻음을 실험을 통해 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 항공 영상에서 직선 성분을 강건하게 추출하기 위한 새로운 영상 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 지상 구조물의 추출에 유용한 직선 특징을 이루는 에지와 비직선 특징을 이루는 에지의 대비도를 증가시키기 위하여 비선형, 비등방 확산 기법 [2]을 영상에 적응적으로 적용한다. 이를 위하여 확산 매개변수를 제안하는 새로운 직선성 척도로 설정하고 영상의 각 점에서의 직선성 값에 따라 적응적으로 확산을 시킴으로써 확산 과정에서 직선 특징을 잘 보존하고 비직선 특징을 효과적으로 제거한다. 본 논문에서는 직선성 척도로서 에지 체인 위의 점들의 방향성 엔트로피를 제안하고 다양한 영상에 대한 실험을 통해서 엔트로피 척도가 영상에서의 직선 특징을 추출하는데 효율적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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