• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.134-136
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• 2015

영상 역 하프토닝은 입력된 하프톤 영상으로부터 그레이 영상을 복원시키는 것으로, 하프톤 영상으로 처리하지 못하는 다양한 영상처리를 가능하게 해주는 방법이다. 기존의 참조표를 이용한 역 하프토닝 방법은 다양한 하프톤 영상과 원본 그레이 영상으로부터 추출한 정보를 이용해 입력 영상을 복원시키는데, 본 논문에서는 이를 바탕으로 하여 영상의 질을 전반적으로 향상시킬 수 있는 국부적인 이진 패턴 기반 참조표를 이용한 영상 역 하프토닝 방법을 제안한다. 먼저 참조표를 이용한 역하프토닝 방법을 이용해 영상을 복원한 후 각 픽셀에서의 국부 이진패턴을 계산하여 각 픽셀 값을 패턴에 따라 분류한다. 분류된 패턴 정보에 따라 국부 이진 패턴 기반 참조표를 생성하고 이를 통해 입력 하프톤 영상에 대한 역 하프토닝을 수행한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 오류 확산법에 의해 변환된 하프톤 이미지를 역 하프토닝 했을 때, 기존의 역 하프토닝 방법에 비해 더 나은 PSNR을 달성하는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.206-209
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• 2002

의료 영상 처리 시스템에서는 영상들의 검색이 중요한 문제로 대두되고 있다. 그에 대한 해결 방법으로는 의료 영상 처리 시스템에 지능적인 내용 기반의 영상 검색 방법을 도입하는 것이다. 본 연구에서는 의료 영상에 적합한 분할 방법을 사용하여 뇌의 MR 영상에 대하여 내용기반 검색을 하기 위한 영상 특징 색인화 방법을 제안한다. 제안하는 색인화 방법은 뇌 MR 영상에서 뇌영역을 분할하고 특징들을 추출한 후 이 정보를 가지고 대상 영상의 그룹핑 정보를 유추하고, 각 대상 영상에서의 비정상 후보 영역 위치를 찾아내어 3차원 공간 색인을 하는 방법이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.172-175
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• 2010

최근 스마트폰 기반의 AR(Augmented Reality) 기술이 이슈화됨에 따라 센서 기반의 AR 콘텐츠들이 빠르게 등장하고 있다. 그러나 센서 기반의 AR 기술인 P-AR(Pseudo AR)은 본질적인 AR이 구현되지 못하는 현실의 대안으로 사용되고 있으며, 실제 영상제어를 통한 AR 기술인 V-AR(Vision AR)은 기술개발이 진행 중에 있다. 이러한 예로 ARToolkit 등 AR을 제어할 수 있는 툴들이 개발 진행 중인데, 센서를 통해 이벤트를 발생시킬 수 있는 P-AR 기술에 반해 V-AR은 영상 자체에서 이벤트를 제어해야 하므로 상대적으로 구현이 어렵기 때문이다. V-AR에서 영상을 제어하기 위해서는 기본적으로 영상에서 잡음 제거, 특정객체 인식, 객체 분석 등이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 향후 다가올 V-AR 기술에 대비하여 영상에서 배경 제거, 특정객체 인식, 객체 분석 등 효율적인 AR 영상제어를 할 수 있는 CV 기반 실시간 영상 분석 시스템의 프로토타입을 개발하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.299-302
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• 2006

SAR 영상의 Speckle noise는 해석을 방해하는 요인이 되고 분류할 때 분류정확도를 떨어뜨리는 역할을 하기 때문에 이를 감소시키기 위한 전처리 과정이 필요하다. 이 연구에서는 SAR 영상의 Speckle noise를 줄이기 위해서 영상의 특성을 분석하고 영상에 맞는 wavelet 변환을 이용한 필터링 기법과 Variogram에 기반한 필터링 기법을 제시하고 SAR 영상에 대한 적용 실험을 수행하였으며 그 결과를 분석하였다. 실험 결과 variogram 기반 필터링은 기존의 adaptive filter와 유사한 결과를 보였고 wavelet 기반 필터링은 기존의 필터링보다 좀 더 나은 결과를 보였다.

• Review of KIISC
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• v.18 no.3
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• pp.41-47
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• 2008

본 논문은 기존의 패스워드 인증 시스템의 취약점 문제 및 이에 대응하여 제안된 다수의 영상 기반 인증 시스템을 소개하고, 인증 과정에서 2차원 또는 3차원 영상 내의 이동하면서도 기억하기 쉬운 다수의 화소 정보에 기반을 둔 향상된 영상기반 전략을 소개한다. 최근 관심의 대상이 되고 있는 바와 같이, 인증 과정에서 입력되는 패스워드에 대한 감시 문제의 심각성에도 불구하고 그동안 취약한 사용자 신분증명에 대한 납득할 만한 대안이 부재하였다. 따라서 신중하게 설계된 보안 기반구조에도 불구하고 사용자 패스워드는 많은 응용에서 키보드 감시나 어깨너머로 훔쳐보기를 통하여 타인에게 쉽게 노출될 수 있다. 제안한 방안은 패스워드 인증에 문자열을 사용하지 않으므로 악의적 감시가 쉽지 않고, 소유자에게는 보다 기억하기 쉬우면서도 타인에게는 정보 노출을 최소화 할 수 있으므로 최근의 패스워드 유출 문제에 대한 훌륭한 대응책일 뿐만 아니라 키보드를 갖지 않는 휴대 장치를 위한 인증 방안으로도 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.196-199
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• 2020

밝기 차이가 발생할 때마다 비동기적으로 영상을 획득하는 이벤트 카메라는 기존의 프레임 기반 카메라가 가지고 있는 한계점을 보완하기 위해 사용된다. 이벤트는 비동기적으로 획득되고 프레임보다 훨씬 빠르게 작동할 수 있기 때문에, 이를 활용하는 방안은 다양하다. 본 논문에서는 기존의 프레임 기반 카메라를 대체하여 사용하기 위해 이벤트만 활용하여 프레임 형태의 영상을 복원한 선행연구를 기반으로 한다. 복원한 영상의 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고, 기존의 노이즈 제거 방법들과 비교하여 성능을 평가한다. 또한 기존에 있는 대표적인 특징점 추출방법을 노이즈를 제거한 영상에 적용해보고, 복원된 영상에서의 특징점 추출에 적합한 추출방법을 확인한다. 이 결과는 프레임 기반의 특징점을 추출하여 추적하는 다양한 분야에서 기존의 카메라를 체제할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.98-101
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• 2004

본 논문에서는 XYS영상 정규화와 XSR 영상 정규화에 기반을 둔 영상사형정보예측 방법을 제안한다. 실험을 통하여 XYS영상 정규화와 XRS 영상 정규화에 기반을 둔 영상사형정보예측 방법을 보이고 XYS 방식의 의한 사형정보예측방법이 더 우수함을 보인다. 또한 플리핑 및 회전과 수평 수직 비 정보를 원래영상과 감지된 영상의 중앙모멘트로 표시될 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.506-508
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• 1998

본 논문에서는 경치 영상들에 대해 영상의 내용(색상, texture)에 기반하여 검색하는새로운 방법을 제안한다. 경치 영상들은 색상이 주 특징이며 결합되는 texture 특징들에 의해 영상 정보간의 유사성의 파악이 더 용이하다. 색상 특징은 HSV 색상 히스토그램에 의해 특징을 나타내며 영상의 전역적 색상 특징과 지역적 색상 특징으로 세분화되고 texture 특징은 2차원 Garbor filter에 의해 영상별 특징을 나타낸다. 시스템의 검색은 예제 영상에 의한 질의 방식으로 예제 영상을 주면 이와 유사한 영상들이 유사도가 높은 순위대로 출력하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.805-807
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• 2004

본 논문에서는 노이즈 모델에 기반한 훼손된 얼굴 영상의 인증하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 학습 단계에서 노이즈 파라미터의 변화에 의해 훼손된 영상을 생성한다. 그 훼손된 영상과 노이즈 파라미터는 PCA에 의해 훼손된 영상과 노이즈 파라미터들의 선형 조합으로 표현된다. 테스트 단계에서는 훼손된 영상으로 LSM(Least-square minimization)방법을 적용하여 훼손된 영상의 노이즌 파라미터를 추정한다. 그리고 추정된 노이즈 파라미터를 가지고 원본 영상으로부터 합성된 영상을 생성하고, 그것을 테스트 영상과 인증한다. 실험 결과는 제안된 방법이 노이즈 파라미터를 정확하게 추정하여 얼굴 인증의 성능 개선 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.191-194
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• 2002

영상분할이란 영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 것을 말한다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 gradient 기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 gradient 함수 기반의 영상분할은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 영상에서는 그 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Active Contour 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로 영상 내의 진화곡선에 의존하는 에너지 함수인 Mumford-Shah Functional을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 내의 Active Contour를 진화시켜 Mumford-Shah 함수의 에너지를 최소화시키는 Level Set 함수를 찾고 Level Set 함수에 의해 얻어진 부분영상에서 히스토그램을 이용한 임계치(thresholding) 방식을 사용하는 보다 효과적인 객체추출 모델이다.