• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.2 s.98
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• pp.115-122
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• 2005

The sub-mage matching problem in which one image contains some part of the other image, has been mostly investigated on natural images. In this paper, we propose two sub-image matching techniques: mesh-based method and correlation-based method, that are efficiently used to match text images. Mesh-based method consists of two stages, box alignment and similarity measurement by extracting the mesh feature from the two images. Correlation-based method determines the similarity using the correlation of the two images based on FFT function. We have applied the two methods to the text verification in a postal automation system and observed that the accuracy of correlation-based method is $92.7\%$ while that of mesh-based method is $90.1\%$.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.235-238
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• 2001

최근 효과적인 내용기반 영상검색을 위해 특징 추출 방법이 많이 연구되고 있다. 특히 칼라 정보를 이용하여 특징을 얻는 방법은 여러 가지 장점 때문에 많이 사용되고 있다 본 논문에서는 칼라 코렐로그램(color correlogram) 기반의 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환 계수를 사용하여 영상을 복잡한 영역과 그렇지 않은 영역으로 분할하고, 각 영역의 칼라 코렐로그램을 영상의 특징으로 사용해 영상을 검색하는 방법이다. 제안한 방법으로 영상을 검색하는 방법은 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 실험에서 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2777-2779
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• 2002

본 논문에서는 영상안에서의 노이즈를 제거하기 위한 방법과 영상을 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 영상을 필터링하기 위한 방법으로 해상도의 손상 없이 영상의 신호대잡음비(SNR)를 개선시킬 수 있는 국부 형태 적응 필터링을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 템플릿 형태가 고정되어 있는 기존의 필터링 방법 대신에 다중 템플릿들을 정의하였다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할 때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나. $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 영상 압축에 있어서는 두 가지 모델이 제안되었다. 첫 번째로, 향상된 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 무손실에 가까운 압축을 제안하였으며, 두 번째로, 완전 복원이 가능한 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 통합된 유/무손실 압축을 제안하였다. 모의 실험에서, 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 부동 소수점 기반 웨이블렛 변환과 JPEG에 의해 재구성된 영상들에 비해 높은 신호대잡음비를 보였다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.4
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• pp.437-449
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• 2016

Previous image processing techniques based on plane-to-plane transformations cannot be utilized for spherical panoramic images. In this paper, we propose a new method to inpaint a spherical panoramic image using exemplar, which is deformed by the location of the patch. Our proposed method makes the deformed exemplar patch by latitude and uses it as the reference patch to restore the damaged area. The exemplar-based inpainting method is based on the planar image coordinate system and thus the classical method cannot be applied to the spherical panoramic image. The merit of our proposed method is the fact that it is not dependent on the location of the damaged area. From the experimental results, we proved that our proposed method satisfies the original purpose of the exemplar-based inpainting technique for the spherical panoramic image.

• 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 Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.155-158
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• 2002

본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.247-250
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• 2007

다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리，도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며， 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.527-530
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• 2000

현재까지 제안된 대부분의 워터마킹 방법들은 전체 프레임 기반이기 때문에 전체영상은 보호할 수 있지만, 공격자가 영상을 구성하는 특정한 객체만을 잘라내어 사용할 경우 객체 그 자체는 보호하기가 어려워 멀티미디어 데이터를 보호하는데 있어서 그 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 영상을 구성하는 특정한 임의의 객체를 추출한 후, 영상의 왜곡을 최소화하기 위해 객체보다 큰 배경영상을 사용, 인간시각 특성을 이용한 웨이브릿 영역에서의 객체기반 워터마킹 방법을 제안한다 제안한 방법은 영상을 구성하는 각각의 객체를 선별하여 워터마크를 삽입함으로서 전체 영상뿐 아니라 각각의 객체를 보호할 수 있어 기존의 방법이 객체공격에 취약한 단점을 보완하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.241-243
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• 2013

영상을 포함하여 다양한 방법으로 실내에서 위치를 확인하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 영상 기반의 측위 또한 여러 가지 방법이 있는데, 우리는 시스템 구축 비용이 많이 들지 않으면서도 많은 서비스에 활용 할 수 있는 영상 기반의 실용적 측위 시스템에 대한 연구를 하였다. 이 시스템은 실내에 미리 설치 된 간판이나 광고 등을 식별하고 이를 이용하여 실내에서 사용자의 위치를 구할 수 있다. 그러나, 영상 기반의 시스템이기 때문에 같은 영상이 서로 다른 참조 대상으로 등록 될 경우, 이것을 서로 구별 할 수 없다는 단점이 있다. 실내에서는 GPS 와 같은 위성 항법 신호 수신이 잘 되지 않기 때문에 GPS 를 위치를 확인하기 위한 목적으로 사용 할 수는 없다. 그러나, 특정 지점에서 수신되는 GPS 신호가 유사한 점을 이용하면, 서로 다른 위치에 설치 된 동일한 이미지의 참조 대상을 구별 할 수 있다. 이 방법은 추가적인 비용이 들지 않기 때문에, 영상 기반의 실용적 측위 시스템의 장점을 그대로 유지 하면서 측위 성능을 더 높 힐 수 있는 방법이다.