• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.6-12
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• 2013

맘모그램은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다 유방암의 정확한 진단과 효율적인 치료를 위하여 많은 영상향상 방법들이 개발되어왔다. 본 논문은 디지털 유방 촬영상의 영상향상을 위하여 새로운 비선형 영상향상 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 밝기 정보를 향상시키기 위한 비선형 함수와 경계와 디테일 정보를 개선하기 위한 비선형 필터로 구성된다. 비선형 함수는 영상의 어두운 영역의 밝기를 향상시키고 밝은 영역의 동적범위를 넓혀주며, 비선형 필터는 영상의 특정 영역이나 객체를 효과적으로 개선시킨다. 최종 향상된 영상은 비선형 함수로 처리한 영상과 비선형 필터로 필터된 영상을 더하여 얻어진다. 제안된 비선형 영상향상 방법은 실험에서 기존 방법과 영상향상 결과를 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.5130-5133
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• 2013

입체영상 디스플레이는 최근 교육, 3D 영화, 의료 영상 등 다양한 분야에 응용되고 있으나 실용화함에 있어 해결해야할 문제점도 남아있다. 입체영상 디스플레이는 실용화 단계에서 대량의 영상 데이터를 처리해야하고 실시간 디스플레이를 위해 고효율 비젼 시스템을 설계해야 한다. 입체영상 디스플레이를 위한 스테레오 데이터는 변위 벡터, 움직임 벡터와 참조영상과의 오차영상을 전송하게 되며 스테레오 영상 시퀀스를 복원하여 입체영상 디스플레이를 하게 된다. 이를 위한 핵심요소는 스테레오 영상간의 효율적인 정합과 강건한 비젼시스템에 있다. 본 논문에서는 효율적인 스테레오 정합을 위한 고효율 비젼시스템을 설계하고 실험결과 제안한 입체영상 디스플레이 시스템의 효용성을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.73-76
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• 2006

H.264는 MPEG-2, MPEG-4 Part 2, H.263 등 기존의 비디오 압축 표준들에 비해 우수한 화질과 부호화 효율을 제공하여 차세대 비디오 압축 표준으로서 널리 사용될 전망이다. 현재 H.264표준화 그룹인 JVT에서는 디지털 시네마 영상을 위한 Advanced 4:4:4 프로파일에 대한 표준화가 진행 중이다. 이 프로파일은 기존의 프로파일과 달리 화소당 8-12비트의 영상을 지원하며, YUV 영상대신 RGB 영상을 입력영상으로 사용한다. 디지털 시네마 영상은 보통 HD급 이상의 화면 크기를 가지며 초당 24Hz의 프레임율을 가진다. 이러한 영상에서는 화소간의 공간적 유사성이 매우 높아지는 경향이 있으며, 30Hz 영상에 비해 시간적 유사성이 감소하는 경향이 있다. 그 결과 H.264로 디지털 시네마 영상 압축 시, 공간 예측을 통한 Intra 매크로블록의 비율이 다른 테스트 영상들에 비해 월등히 높다는 것을 알 수 있다. 이는 디지털 시네마 영상 압축 시, 화면간 예측을 수행하는 ME/MC에 비해 공간 예측이 효율적이다는 것을 입증한다. 화면간 예측의 성능을 향상하기 위해 본 논문에서는 ME/MC 후 생성된 잔차 신호들을 간단히 변환하는 방법을 제안한다. 간단한 변환 기술이 추가되어 화면간 예측의 압축 성능이 향상됨은 물론, Inter 프레임에서 화면간 예측과 공간예측을 모두 사용하였을 때 전체적인 압축성능이 향상함을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.49-57
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• 2012

본 논문에서는 영상 단말에 디스플레이되는 영상들을 이용하여 전송된 영상의 원본 상태를 예측하는 복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 카메라를 이용하여 비디오 단말 스크린에 나타나는 영상들을 취득한다. 전송된 영상들은 카메라를 통해 획득된 영상들을 이용하여 예측해야 하지만, 일반적으로 카메라를 통해 획득된 영상들은 영상 출력 장치와 카메라의 특성에 의해 기하학적 왜곡과 컬러 왜곡을 포함하게 된다. 우리는 가중치 선형 모델을 이용하는 컬러 왜곡과 호모그라피를 이용하는 기하 왜곡 보정 알고리듬을 이용하여 이러한 왜곡들을 보정하는 알고리듬을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리듬이 예측한 영상과 원본 영상과의 PSNR이 28 ~ 29 정도로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.760-765
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• 2009

객체 영상에서 색, 모양과 같은 특징은 객체의 특성을 명확하게 표현하지 못한다. 따라서 제한된 특징 정보는 객체 영상인식의 애매성을 야기한다. 최근에는 객체 인식에서의 애매성을 줄이기 위해 지식베이스에 기반한 영상의 인식에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 영상은 수치적 정보로 표현되고 지식베이스는 개념적 정보로 표현되어 영상과 지식 베이스의 결합이 쉽지 않다. 본 논문에서는 영상과 지식베이스의 정보 표현의 차이를 줄이기 위해 온톨로지를 이용하여 지식베이스를 구성한다. 그리고 내부 객체 정보를 이용하여 객체 영상 인식 과정에서의 애매성을 줄이는 객체 영상 인식 방법을 제안한다. 또한, 과일 영역에서의 객체 영상 인식 실험을 통해 제안한 방법의 효용성을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1164-1170
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• 2011

본 논문에서는 컴퓨터 집적 영상에서의 정교한 요소 영상 추출 및 전처리 기술에 대해 제안한다. 전처리 기술은 영상 복원 과정 전에 영상의 왜곡 및 잡음을 제거하는 기술이다. 픽업 과정에서 발생된 왜곡 및 잡음은 주로 회전 왜곡으로, 복원된 영상의 화질을 저하시킨다. 이 문제점을 극복하기 위해서 요소 영상 추출 및 전처리 방법을 제안하고, 이를 통하여 왜곡 및 잡음이 영상 복원 과정에 미치는 영향에 대해서 설명하였다. 광학 및 컴퓨터 실험을 통하여 교정 전, 후의 복원 영상의 특성을 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.497-498
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• 2017

기존의 영상 복원 방법에서는 영상에 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 강조하였다. 강조된 영상에서 Max-Min 연산을 위해서 칼라 채널의 최대값을 이용하여 각 픽셀 값을 정규화 하였다. 정규화 된 픽셀 값에 Min 연산을 적용하여 연결 가중치를 계산하여 훼손된 영상의 복원에 적용하였다. 그러나 일부 손실된 영상에서 손실된 부분을 탐색하기 위해 $10{\times}10$을 가진 마스크를 이용하여 훼손된 영역을 탐색한 후, 탐색된 훼손된 영역에 연결 가중치를 적용하여 임계값보다 적은 경우에는 임계값으로 설정하여 손실된 부분을 복원하였으나 원 영상과의 차이가 나는 경우가 자주 발생하여 복원의 정확성이 낮아지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 복원의 정확성을 높이기 위하여 그레이 영상뿐만 아니라 칼라 영상에서도 복원의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 칼라 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 복원의 정확성이 높아진 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.181-184
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• 2004

본 논문을 통하여 개발된 시스템은 라인카메라를 사용하여 터널의 균열 영상을 획득하기 위하여 사용되는 시스템으로, 터널 내부의 균열 영상을 실시간으로 촬영하여 저장하는 시스템이다. 터널 영상은 의료영상과 같이 작은 손실에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 이러한 요소 때문에 본 시스템에서는 CCD 방식의 라인 스캔 카메라를 이용하여 터널 영상을 촬영하며, 이를 저장 하는 방법에 있어서는 비손실 압축기법을 사용하였다. 비손실 압축 기법의 사용을 이용하여 영상을 저장하는 방식은 많은 데이터 저장공간을 필요로 한다. 이러한 문제점은 기술 개발의 놀라운 성장과 더불어 기존 테이프 기반의 방식에서 벗어나 로컬 하드디스크로 직접 저장하는 기법을 사용할 수 있게 되었다. 즉, 라인 카메라를 이용하는 기존 시스템의 경우에는 영상데이타를 실시간으로 저장할 수 없는 문제점 때문에 촬영 속도를 느리게 하면서 영상을 획득하였으며, 획득한 영상을 테이프로 저장하도록 설계되었다. 이에 반하여 본 시스템에서는 테이프를 대신하여 로컬 디스크를 사용하여, 대용량의 영상을 실시간으로 저장할 수 있는 시스템을 개발하였다. 예비실험을 통하여 나타난 결과에 따르면 본 논문을 통하여 개발된 시스템은 약 20Km 이상의 속도로 진행하는 열차에서 터널의 영상을 실시간으로 촬영하여 저장할 수 있음을 살펴볼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.317-318
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• 2019

가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.672-675
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• 2010

초음파 영상은 다른 의료 진단 방법에 비해 상대적으로 비용이 적게 들고 데이터 획득이 용이하기 때문에 널리 이용되고 있다. 초음파 영상은 획득 방법에 따라 화질이 차이가 난다. 고식적 초음파 영상에 비해 두 배의 주파수를 사용하는 하모닉 영상은 대조도나 해상도가 향상되고, 영상 내 잡음이 감소한다. 그래서 초음파 영상을 이용한 진단 과정에서 병변의 특징을 육안으로 정확하게 관찰할 수 있고, 이를 통해서 진단 결과의 정확성이 향상된다. 본 논문에서는 초음파 영상의 획득 방법의 차이에 따른 진단 성능의 차이를 컴퓨터를 이용한 병변 분류 성능을 통해서 비교했다. 이를 위해서 초음파를 통해서 획득한 영상에서 병변의 형태 및 질감 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 병변을 분류하는 시스템 구성하였다. 실험을 통해서 하모닉 초음파 영상을 이용한 컴퓨터 기반 분류 방법이 고식적 초음파를 이용한 방법에 비해서 6% 정확성 향상이 있는 것을 확인하였다.