• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.133-135
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• 2004

신경 회로망에서 연상 메모리(Associative Memory)는 주어진 자료에 대해 정보를 저장하고 복원하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 학습된 영상의 정확한 분류와 왜곡된 영상의 복원 및 분류를 위해 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하였다. 기존의 퍼지 연상 메모리는 학습 데이터와 학습 원본과 같은 입력에 대해 우수한 복원 성능을 보이나 학습 데이터의 수가 증가할수록 그리고 왜곡된 입력에 대해 정확히 출력할 수 없고 복원 성능도 저하된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하여 왜곡된 입력에 대해서도 원본 학습 데이터를 정확히 출력하고 복원하는 개선된 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.108-109
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• 2018

저조도 영상의 개선에 관한 연구는 대부분 대비 개선을 목적으로 한다. 저저도 영상에서 밝기 개선, 대조 개선, 및 조명 성분 감쇠 등의 다양한 연구가 진행됐다. 최근에 인공신경망으로 상기 방법들을 대체하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 Retinex 이론에 기반하여 조명 광원이 존재하는 저저도 영상으로부터 조명 성분을 감쇠하고, 반사 성분만을 생성하는 기법을 심층신경망으로 대체하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.10
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• pp.97-107
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• 2015

The initial X-ray images obtained from a digital X-ray machine have a wide data range and uneven brightness level than normal images. In particular, in Chest X-ray images, it is necessary to improve naturally all of the parts such as ribs, spine, tissue, etc. These X-ray images can not be improved enough from conventional image quality enhancement algorithms because their characteristics are different from ordinary images'. This paper proposes to eliminate unnecessary background from an input image and expand the histogram range of the image. Then, we adjust the weight per frequency band of the image for improvement of contrast and sharpness. Finally, jointly taking the advantages of global contrast enhancement and local contrast enhancement methods we obtain an improved X-ray image suitable for effective diagnosis in comparison with the existing methods. Experimental results show quantitatively that the proposed algorithm provides better X-ray images in terms of the discrete entropy and saturation than the previous works.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.4
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• pp.51-58
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• 2012

Recently, 3D technology based on depth image is widely used in various fields including 3D space recognition, image acquisition, interaction, and games. Depth camera is used in order to produce depth image, various types of effort are made to improve quality of the depth image. In this paper, we suggests using area-based Canny edge detector to improve depth image in applying 3D technology based on depth camera. The suggested method provides improved depth image with pre-processing and post-processing by fixing image quality deterioration, which may take place in acquiring depth image in a limited environment. For objective image quality evaluation, we have confirmed that the image is improved by 0.42dB at maximum, by applying and comparing improved depth image to virtual view reference software. In addition, with DSCQS(Double Stimulus Continuous Quality Scale) evaluation method, we are reassured of the effectiveness of improved depth image through objective evaluation of subjective quality.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.5
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• pp.645-652
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• 2015

In underwater, such as fish farm and sea, turbidity is increased by water droplets and various suspended, therefore light attenuation occurs depending on the depth also caused by the scattering effect of light float. In this paper, in order to improve the visibility of underwater images obtained from these aquatic environment, we propose a visibility enhancement method using a haze removal method based on dark channel prior and a trained color transform model. In order to train a color transform model, we used underwater pattern images captured from Pohang and Yeosu, and to measure the performance of the proposed method, we carried out experiment of visibility enhancement using underwater images collected from Yeosu, Geomundo and Philippines. The results show that the proposed method can improve the visibility of underwater images of various locations.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.12
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• pp.2398-2405
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• 2007

This paper proposes a contrast enhancement technique which stretches the intensity surfaces of image to improve the quality of the digital photos. The proposed method enhances the contrast of image by stretching the intensity surface of the original image to the maximum range of the output image in proportion to the distances between the original intensity surface and upper, lower intensity surface, respectively. The upper and lower intensity surfaces are generated from the original intensity surface by gaussian smoothing. In the experiments, digital color images in a variety of illumination conditions were used and the proposed method was compared with other several existed image enhancement algorithms, which are histogram stretching, surface stretching, histogram equalization, gamma correction and retinex. It was proved that the experimental results were more natural visually without deterioration of gradation.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.535-536
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• 2011

인간이 입체로 시청할 때에는 같은 거리에 있는 객체들도 밝기나 채도에 따라 입체감의 차이가 발생한다. 이러한 정보들을 활용함으로써 입체 화질을 개선한 영상은 기존의 입체 영상의 입체감을 증대시킬 수 있는 효과가 있다. 본 논문에서는 좌우영상의 전처리 과정을 통하여 입체 영상에서의 입체 화질을 개선하는 영상처리 기술을 제안한다. 제안 방법으로는 대비향상기법, 채도처리 기법의 2가지 방법을 제안한다. 실험을 통해 각 제안방법의 우수성과 장단점을 분석하고, 여러 가지 입체영상을 실험함으로써 제안한 방법이 주관적 실험 아래 입체감이 개선되었음을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.915-916
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• 2017

본 연구에서는 X-ray 영상에서 산란선의 영향을 보정하는 소프트웨어 기법을 제시한다. 영상에서 픽셀값과 에지 요소가 연관된 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 방법을 통하여 X-ray 영상을 개선한다. 영상개선 과정에서 추출하는 에지정보의 신뢰성은 응용의 특성과 연관하여 성능에 민감한 영향을 준다. 이에 본 연구에서는 기존의 에지 추출 기법을 통합한 에지 정보 개선 기법을 적용하였으며 실제 X-ray 영상을 사용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰하였다. 이는 X-ray를 사용한 의료진단에서 산란선 보정을 위한 하드웨어의 기능을 대치할 수 있는 방법으로서 의미를 갖는다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.141-146
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• 2003

본 논문에서는 문자열 영역 추출을 위한 3배 축소 명함 영상, 개별 문자 추출을 위한 2배 축소 명함 영상, 정확한 인식을 위한 원본 영상으로 명함 영상을 분리하고, 분리된 영상들을 대상으로 각 영상 크기에 적합한 처리를 수행하고 각각의 결과들을 이용하여 정확한 문자를 추출할 수 있는 방법을 제안한다 그리고 추출된 개별 문자들의 인식을 위해서 ART1을 적용한 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다 제안된 명함 추출 방법은 원 영상을 각각의 처리 방법에 적합하도록 하기 위해서 다해상도로 분리한다. 문자열의 추출은 문자들의 간격을 축소 시켜서 블록을 추출하기 쉬운 적절한 최소 크기의 영상에서 수행하고, 개별 문자의 추출은 문자들의 간격을 분리할 수 있는 적절한 영상의 크기에서 수행한다 개별 문자 인식은 문자의 형태학적 특성을 잘 나타내기 위해서 원본 영상에 적용한다 본 논문에서 제안한 추출 방법은 문자를 정확히 추출할 수 있으며 병렬 처리가 가능하여 처리시간을 단축할 수 있는 장점을 가진다. 그리고 정확히 추출된 개별 문자들을 개선된 R8F 네트워크를 이용하여 인식률을 향상시킨다. 제안된 명함 추출 및 인식 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 명함 추출 및 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.536-538
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• 1999

사용자 인증에 관한 연구 중 지문인식에 대한 연구는 매우 진보적인 발전을 거듭해왔다. 지문인식 장치의 보급으로 지문영상을 입력받기 위한 센서의 소형화와 저가화가 요구되어짐에 따라 Area-Sensor를 대신하여 Line-Sensor에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 잡음에 민감한 Line-Sensor의 특성과 비효율적인 스캔방법으로 인하여 양질의 지문영상을획득하기에 어려움이 있다. 기존의 지문인식 알고리즘의 지문영상개선 방법으로는 인식과정 중 오류를 일으키는 확률이 높아 Line-Sensor에서 획득한 지문영상의 개선에 관한 알고리즘을 제안한다.