• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2000.04a
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• pp.172-176
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• 2000

Airborne Multispectral Scanner(AMS) 영상에 대한 활용이 증가하면서 영상 보정에 대한 관심이 증가하고 있다. 최근 들어 AMS 장비와 더불어 GPS 수신기를 탑재해 항공기의 위치 보정은 물론 기하학적 영상 보정을 수행하는 DGPS에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 다양한 AMS 영상의 응용을 위해 DGPS를 이용한 영상보정 뿐만아니라 영상자체에 대한 기하학적 보정에 대한 연구도 병행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 AMS 영상의 지형 정합도를 향상시키기 이해 기존의 Geometric 보정 방법인 Affine 및 고차 다항식 방법으로 보정을 수행한 결과와 새로운 개념인 연속적인 Piecewise 알고리즘을 도입하여 보정한 결과를 비교하고자 한다. 또한 기준점의 배치 및 개수의 관계를 고찰하여 효율적인 영상정합방법을 제시하고자 한다. 이러한 Airborne Multispectral-scanner 영상 보정에 대한 연구는 다목적 실용위성의 기하학적인 보정에 관한 기초연구 자료로도 그 효용성이 클 것으로 기대된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.133-138
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• 2007

본 논문에서는 어안렌즈 및 왜곡경향을 조사하고, 기존 보정기법을 토대로 어안렌즈에 적합한 사진측량학적 기법을 이용한 보정기법을 채용하였다. 이를 이용하여 어안렌즈를 보정하여 왜곡계수를 산출하여, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 적용된 보정 기술은 컴퓨터비젼분야, 제어계측분야에서 광범위하게 사용되고 있는 어안렌즈의 왜곡보정을 실시하여 영상을 보정하는데 목적이 있다. 이렇게 보정된 어안렌즈 영상은 실내 위치추적 및 모니터링 분야에 사용되고 있는 어안렌즈영상에 정확도 향상에 기여할 수 있으리라 예상된다. 또 본 논문에서는 렌즈 보정기술의 효율성을 높이기 위해서 단영상 왜곡보정 프로그램 및 다수 영상 왜곡 보정 프로그램을 구현하였다. 단영상 프로그램은 로봇의 대략 생산체제를 위해 구현하였으며, 다수영상 프로그램은 사용자 입장에서 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.483-485
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• 2012

본 논문에서는 수중 영상 환경에 특화된 자동 수중 영상 보정 시스템을 제안한다. 수중 영상은 빛 희석(light attenuation)을 인한 가시거리 제한, 낮은 영상 대비(low contrast) 그리고 부유물질과 같은 영상의 노이즈 등의 특수한 환경적 제약이 따른다. 기존의 수중 영상 보정 알고리즘은 색 및 대비(contrast) 보정, 가시거리 확장 및 노이즈 제거 기법등을 이용한 부분적으로 보정 연구가 진행되어 왔는데, 부분적 영상 보정 기법으로는 선명한 영상의 결과를 얻기 힘들다. 제안한 통합 수중 영상 보정 시스템은 색 및 대비 보정, 부유물질 제거를 위한 노이즈 필터링, 객체 윤곽선 강화를 위한 기법들을 통합하여 수중 영상에 특화하였다. 실험을 통하여 제안된 수중 영상 보정 시스템의 효율성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.311-314
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• 2013

방사왜곡, 접선왜곡으로 인해 영상의 왜곡이 발생한다. 왜곡 영상은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산을 통해 영상을 처리할 때, 문제가 되기 때문에 영상을 보정해 주어야한다. 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 왜곡보정에 대한 사용도가 증가 하고 있다. 그리고 한 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있기 때문에 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 왜곡된 영상을 올바르게 보정 해줄 캘리브레이션(Calibration)은 영상 좌표계의 한 점이 실세계 좌표계의 어느 위치에 대응하는지를 결정하기 위해 보정 변수들을 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 캘리브레이션(Calibration)을 수행할 때 패턴 개수, 이미지 파일 크기, 이미지 파일 개수가 영상 왜곡 보정에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보았을 때 다른 어떤 경우보다 패턴 개수를 비교적 작게 했을 때의 경우가 뚜렷한 차이를 보여주었다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.161-166
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• 2007

Multi-functional Transport Satellite lR(MTSAT-lR)과 같은 정지궤도 기상위성의 지상 전처리 과정에는 영상위치보정(Image navigation and registration)이 포함된다. 영상위치보정은 위성 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 과정이다. 랜드마크를 이용하는 영상위치보정 과정은 랜드마크 결정과 센서 모델 추정， 리샘플링(Resampling)의 세 가지 단계로 나눌 수 있다. MTSAT-1R의 High Resolution Image Data(HiRID)는 이미 영상위치보정이 수행되었지만, 기하학적인 오차가 남아있는 영상을 포함하기도 한다. 본 연구에서는 이런 기하학적인 오차를 제거하기 위해서 강인추정 기법에 기반한 기하보정을 수행하였다. 이태윤 등 (2005)은 강인추정 기법과 Direct Linear Transformation (DLT)에 기반한 오정합 판별 방법을 제안하였다. 이 판별 방법을 적용하여 추정된 DLT로 MTSAT-1R 영상의 기하보정을 수행한 결과에는 향상된 정확도로 기하보정 된 영상 뿐만 아니라 비교적 큰 오차를 포함하는 영상도 있었다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 강인추정 기법과 Affine 변환을 이용한 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 기준 해안선에서 추출한 1,407개의 랜드마크와 8개의 MTSAT-1R 영상을 이용하였으며，강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법과 Affine 변환을 적용한 방법으로 자동 기하보정을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 강인추정 기볍 중 RANSAC과 MSAC의 적용 결과를 비교하여 보았다. 그 결과，DLT로 기하보정 시，본 논문에서 제안된 방법이 강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.179-182
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• 2009

서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.133-136
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• 2011

본 논문에서는 SURF 알고리즘을 이용한 직교식 스테레오 카메라 영상의 칼라 불균형 보정 방법 제안한다. 제안 방법에서는 SURF 알고리즘을 이용하여 스테레오 좌, 우 영상의 대응점을 찾은 후, 찾은 대응점들의 칼라 보정 벡터를 영상 획득 모델을 기반으로 계산한다. 영상 전체에서 다양한 칼라 대응점 정보를 추출하기 위하여 본 논문에서는 분할영상을 이용하여 칼라 대응점 정보를 추출한다. 추출된 대응점 정보는 초기 칼라 보정 벡터로 변환할 수 있으며 좌, 우 영상의 모든 픽셀에 대하여 색정보가 가장 유사한 대응점의 보정 벡터를 사용하여 칼라 불균형을 보정한다. 초기 보정 벡터를 이용한 칼라 불균형 보정 후 존재하는 노이즈을 제거하기 위하여 유사한 색공간에 위치한 칼라 보정 벡터에 가우시안 필터를 적용한다. 실험 결과로 원본 영상과 보정된 영상의 칼라 히스토그램을 비교하였으며, 분할 영역의 수에 따른 보정 결과도 비교 제시하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 직교식 스테레오 카메라 영상에 효과적인 칼라 불균형 보정 방법임을 보여준다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.3
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• pp.7-15
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• 1998

In this paper a calibration method is proposed for calibrating distorted image from lens and various factors. The similar origin image can be generated by the proposed method that calculate a calibration coefficient by modeling third transformation between standard image and distorted image and then apply the coefficient to distorted image The coefficient is effective until camera position is changed or lens is exchanged. This research consists of processes to calculate calibration coefficient and to set similar real image by the coefficient. Proposed method especially is applied to a system to obtain a real image from a distorted image causing effects of special system environment and camera lens The advantage of this method is verified by experiment using distorted images from a CCD camera that will attach atomic pile.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.255-259
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• 2004

본 논문에서는 다목적 위성 2호의 주 탑재체인 MSC (Multi-Spectral Camera)의 영상자료 검보정을 위한 검보정 target 준비 작업에 대해 설명한다. MSC 영상 자료에 대한 검보정 작업은 다목적 위성 2호의 발사 후 초기 운영 기간 (LEOP: Launch and Early Operation Phase)인 3개월 동안 수행될 예정이다. 위성 발사 전까지 MSC 영상 자료에 대한 검보정을 수행하기 위해 필요한 준비 작업들이 현재 한국항공우주연구원에서 진행중이다. LEOP 기간 동안 MSC 영상 자료를 검보정하기 위해서, MSC의 센서 특성에 따라 7가지 정도의 검보정 target에 대한 설계 초안이 완성되었으며, 향후 target에 대한 설계를 완성한 후에 2004년 중에 한 두 부지에 몇 가지 target들을 건설하고, 다목적 위성 2호의 궤도 특성을 고려하여 일부 target은 운반이 가능하도록 제작할 예정이다. 검보정 target이 촬영된 MSC 영상 자료의 분석을 통해, GSD (Ground Sample Distance), Aliasing, Linearity, Edge Slope & Response, MTF (Modulation Transfer Function), FOV & IFOV, Absolute radiometric validation, Position Accuracy 등의 MSC 검보정 요소 값들을 측정할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.130-132
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• 2018

최근 1인 미디어의 확장과 맞물려 개인 차원에서의 영상편집이 활성화되고 있다. 인기 영상강의를 위주로 초보자들도 쉽게 접근할 수 있으나 여전히 많은 사람들이 영상제작을 어려워하고 있다. 특히 밝기, 대비 및 색 보정에서 어려움을 많이 겪는다. 전문적인 영상편집 툴의 경우 자동 보정 기능을 제공하고 있으나 파이널 컷의 경우 Apple 사의 맥 디바이스 환경을 구축해야 하는 문제, Adobe사 프로그램의 경우 완전 자동 기능 부재 및 무거운 연산처리 과정 및 유료화로 인한 접근성 저하, 기타 프로그램들의 경우 설치 접근성이 낮다는 단점이 있었다. 이에 본 연구에서는 클라우드 기반의 쉽고 빠른, 접근성을 높인 자동 영상보정 서비스를 제시하려 한다. 최종 단계의 클라우드 서비스에서는 흔들림 보정, 색 보정, 대비 보정, 명암 보정의 향상 기능과 컷 단위 인식, 신단위 인식, 객체 단위 인식의 서비스를 제공해야 한다는 결론에 도출하였다. 본 논문에서는 연구의 시작으로 클라우드 서비스 구축 및 OpenCV를 활용하여 프레임 별 영상 향상 알고리즘 구현을 시행하였다.