• 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.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.1
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• pp.41-48
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• 2022

This paper presents the unified Bayesian Tikhonov regularization method as a solution to total variation regularization. The integrated method presents a formula for obtaining the regularization parameter by transforming the total variation term into a weighted Tikhonov regularization term. It repeats until the reconstructed image converges to obtain a regularization parameter and a new weighting factor based on it. The experimental results show the effectiveness of the proposed method for the image restoration problem.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.98-104
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• 1996

일반적으로 비선형 형태 정규화 과정은 필기체 문자에서 발생하는 형태 변형을 보상하기 위하여 사용되며, 현재까지 이진 영상에 대한 비선형 형태 정규화 방법들이 제안되었다. 그러나 현존하는 대부분의 문자 인식 시스템은 스캐너를 통하여 입력된 명도 문자영상을 이진화하여 사용하고 있기 때문에 이진화로 인해 야기되는 물자 영상에 대한 정보 유실 및 잡영 첨가 현상이 비선형 형태 정규화 과정에 누적되어 결과적으로 좋은 특징 추출 결과를 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화시키고, 필기체 문자에서 발생하는 다양한 형태 변형을 효과적으로 보상할 수 있는 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법을 제안한다. 제안된 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법들의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 처리 시간 및 복잡도 등을 기준으로 평가하였으며, 다양한 명도 한글 글씨 데이터에 대한 실험을 통하여 이진 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법에 비해 제안된 방법이 변형이 심한 한글 글씨 데이타의 품질을 개선하는데 있어서 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.589-591
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• 2002

본 연구에서는 영상안에서의 중요한 객체정보를 검출하기 위한 전처리 과정으로 효율적인 색상정보 정규화에 의한 영역분석 방법을 제안한다. 다중색상 정규화는 기존의 화소내 색상성분간의 정규화와 모든 화소에 대한 성분별 정규화를 복합적으로 사용함으로써, 객체의 영역들이 갖는 고유 색상성분의 분포를 좀더 특정 공간에 집중시키고 영상분할을 용이하게 한다. 이러한 방법의 효과를 입증하기 위해 가상의 입력영상을 제작하여 기존의 알고리즘과 본 논문에서의 방법을 함께 적용, 비교평가한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.1
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• pp.45-52
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• 2016

This paper suggests a new method of finding regularization parameter for image restoration problems. Wiener filter requires priori information such that power spectrums of original image and noise. Constrained least squares restoration also requires knowledge of the noise level. If the prior information is not available, separate optimization functions for Tikhonov regularization parameter are suggested in the literature such as generalized cross validation and L-curve criterion. In this paper, self-regularization method that connects bias term of augmented linear system and smoothing term of Tikhonov regularization is introduced in the frequency domain and applied to the image restoration problems. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.31 no.3
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• pp.243-251
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• 2004

This paper proposes a digital image watermarking scheme, which is robust to geometrical attacks. The method improves image normalization-based watermarking (INW) technique that doesn't effectively deal with geometrical attacks with cropping. Image normalization is based on the moments of the image, however, in general, geometrical attacks bring the image boundary cropping and the moments are not preserved original ones. Thereafter the normalized images of before and after are not same form, i.e., the synchronization is lost. To solve the cropping problem of INW, Invariant Centroid (IC) is proposed in this paper. IC is a gravity center of a central area on a gray scale image that is invariant although an image is geometrically attacked and the only central area, which has less cropping possibility by geometrical attacks, is used for normalization. Experimental results show that the IC-based method is especially robust to geometrical attack with cropping.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.192-195
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• 2010

영상 정보의 정확성을 필요로 하는 다양한 서비스 및 여러 학문 분야의 적용성으로 인해 물리적인 한계성을 극복할 수 있는 고해상도 영상처리 기법의 요구가 대두되고 있다 뿐만 아니라, 인터넷 상의 디지털 콘텐츠 중의 하나인 동영상 UCC의 제작환경이 보편화됨으로써 비전문적인 제작으로 인한 다양한 형태의 해상도 저하 및 영상의 왜곡 현상이 발생하여 고품질의 영상을 추구하는 사용자들의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 압축 동영상의 개선 된 영상 정보를 획득하기 위한 연구가 이루어지고 있지만 다음과 같은 문제점이 있다. 기존의 방법은 일반적으로 저역 통과 필터 기법과 정규화 영상 복원 방식으로 구분되어 연구되고 있으며, 저역 통과 기법은 계산량 측면에서 장점이 있으나, 영상과 양자화 정도에 따라 적응적이지 못한 단점이 있다. 또한 정규화 복원 방식은 압축 영상의 시각적으로 불편한 현상의 완화 정도를 결정하는 정규화 매개변수를 일괄적으로 모든 화소에 적용해, 화소의 위치에 대한 적응도가 낮고 정규화 매개 변수 선택 시 원 영상에 대한 정보를 알고 있다는 가정을 사용했으므로 실제 사용이 불가능하며, 영상들 사이의 불균일로 인해 적응적으로 처리하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복할 수 있도록 압축 정보 활용을 통한 POCS 방식을 사용한 coding artifact 제거 방식에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.117-120
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• 1998

주파수 영역에서의 엘리어싱 관계를 이용하여 고해상도 영상을 복원할 때, 기존의 주파수 영역에서의 방법은 복원에 필요한 저해상도 영상이 충분하지 않거나, 저해상도 영상들이 가지는 정보가 적절하지 않을 경우에 대해서 원하는 고해상도의 영상을 얻을 수 없었다. 이를 극복하기 위해 공간 영역으로 재해석하면 확장된 다중채널의 정규화를 사용할 수 있었으며, DFT대신에 DCT를 사용하여 연산량을 줄일 수 있었다. 또한 정규화를 사용하였기 때문에 저해상도 영상의 움직임 정보가 올바르지 않을 경우에도 이를 보상해 줄 수 있었다.

• Progress in Medical Physics
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• v.24 no.4
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• pp.303-314
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• 2013

Image quality of computed tomography (CT) is very vulnerable to metal artifacts. Recently, the thickness and background normalization techniques have been introduced. Since they provide flat sinograms, it is easy to determine metal traces and a simple linear interpolation would be enough to describe the missing data in sinograms. In this study, we have developed a theory describing two normalization methods and compared two methods with respect to various sizes and numbers of metal inserts by using simple numerical simulations. The developed theory showed that the background normalization provide flatter sinograms than the thickness normalization, which was validated with the simulation results. Numerical simulation results with respect to various sizes and numbers of metal inserts showed that the background normalization was better than the thickness normalization for metal artifact corrections. Although the residual artifacts still existed, we have showed that the background normalization without the segmentation procedure was better than the thickness normalization for metal artifact corrections. Since the background normalization without the segmentation procedure is simple and it does not require any users' intervention, it can be readily installed in conventional CT systems.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.11
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• pp.1129-1134
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• 2016

This paper suggests a new method of finding regularization parameter for image restoration problems. If the prior information is not available, separate optimization functions for Tikhonov regularization parameter are suggested in the literature such as generalized cross validation and L-curve criterion. In this paper, unified Bayesian interpretation of Tikhonov regularization is introduced and applied to the image restoration problems. The relationship between Tikhonov regularization parameter and Bayesian hyper-parameters is established. Update formular for the regularization parameter using both maximum a posteriori(: MAP) and evidence frameworks is suggested. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.