• 한국통신학회논문지
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• 제32권11C호
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• pp.1073-1078
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• 2007

본 논문에서는 다중 정규화 매개 변수를 이용한 혼합 norm 영상 복원 방식을 제안한다. 임의의 분포를 갖는 첨가 노이즈를 효율적으로 제거하기 위해 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수를 결합한 새로운 혼합 norm 정규화 완화 함수가 유도된다. 각 완화 함수의 완화도를 제어하기 위해 개별적인 정규화 매개 변수가 정의되고, 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수의 상대적 기여도를 제어하기 위한 혼합 norm 정규화 매개 변수가 kurtosis를 이용해 정의된다. 안정적인 해를 얻기 위해 반복기법이 사용되었으며, 이들의 수렴 여부가 분석되었다. 다양한 분포를 갖는 첨가 노이즈가 실험에 사용되었으며, 이를 통해서 제안된 방식의 성능을 평가할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1102-1111
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• 2012

본 논문에서는 워터마크된 영상이 일부 손상되었다 할지라도 기하학적 공격에 강인한 다중 비트 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 임의의 영상을 기 정의된 표준 영상으로 변형하는 표준 영상 정규화 과정과 표준 정규화 영상의 DCT 영역에 대역 확산(spread spectrum) 기법을 이용하여 워터마크를 삽입하는 과정으로 구성되어있다. 제안한 표준 영상 정규화 방법은 기존의 영상 정규화 방법을 개선한 것으로써 부분 손상과 임의 기하학적 공격에 강인한 특성을 가지고 있으며, 대역 확산 기법을 이용한 워터마크 삽입과정은 블러링, 샤프닝, 압축 등과 같은 영상 손실에 강인한 특성을 가지고 있다. 또한 제안한 워터마킹 방법은 워터마크 검출을 위해 원영상이 필요하지 않기 때문에 공개 워터마킹(public watermarking) 응용에 적합하다. 몇 가지 실험을 통해 제안한 워터마킹 방법이 부분 손상 및 기하학적 변형을 포함한 여러 가지 공격에 강인하다는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1278-1290
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• 2008

본 논문은 자동차 번호판 인식 시스템의 전반적인 성능을 향상시키기 위한 전처리 방법과 신경회로망을 이용한 문자 인식기를 제안한다. 먼저 자동차 번호판 영상에서 번호판의 외곽 직선을 가상 직선 매칭에 의해 검출하고 검출된 직선의 교점을 구하여 4개의 외곽 꼭지점을 구한다. 4개의 꼭지점 좌표에 의해 양선형 변환으로 직사각형 모양의 번호판 영상으로 정규화한다. 정규화된 번호판 영상으로부터 문자를 추출한 뒤 Delta-bar-delta 알고리즘에 의해 학습된 신경 회로망 기반 인식기로 번호판을 인식한다. 다양한 환경에서 획득된 자동차 번호판 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 번호판 이미지의 정규화에 의해 인식 성능이 16%까지 향상됨을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.45-46
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상과 컬러 영상의 매칭을 통한 강인한 전경 객체 영역화 기법을 제안한다. 기존의 컬러 영상 기반 객체 영역화 알고리즘은 배경과 객체의 색상이 유사한 경우 정확한 객체 영역화가 어렵다. 깊이 영상을 이용하면 이러한 오 검출을 줄일 수 있지만, 깊이 영상 취득 장비의 오류로 인하여 검출되는 객체 외곽선이 컬러 영상에 비해 세밀하지 못한 단점이 있다. 따라서, 깊이 영상의 외곽선을 비교적 세밀한 컬러 영상의 외곽선에 매칭시킨다. 아울러, 서로 다른 센서에서 취득한 두 영상을 매칭하기 위하여, 정규화된 상호연관성(normalized cross correlation)을 유사도 척도로 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 전경 객체 영역화의 오 검출을 줄이며, 동시에 객체 외곽선을 충실히 복원함을 확인한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.179-197
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• 2020

지형 정규화 기법은 영상 촬영 시의 광원, 센서 및 지표면 특성에 따라 발생하는 밝기값 상의 지형적인 영향을 제거하는 방법으로, 지형 조건으로 인해 동일 피복의 픽셀들이 서로 다른 밝기값을 지닐 때 그 차이를 감소시킴으로써 평면 상의 밝기값과 같아 보이도록 보정한다. 이러한 지형적인 영향은 일반적으로 산악 지형에서 크게 나타나며, 이에 따라 산불 피해 지역 추정과 같은 산악 지형에 대한 영상 활용에서는 지형 정규화 기법이 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 대부분의 선행연구에서는 중저해상도의 위성영상에 대한 지형 보정 성능 및 분류 정확도 영향 분석을 수행함으로써, 고해상도 다시기 영상을 이용한 지형 정규화 기법 분석은 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 PlanetScope 영상을 이용하여 신속하고 정확한 국내 산불 피해 지역 탐지를 위한 각 밴드별 최적의 지형 정규화 기법 평가 및 선별을 수행하였다. PlanetScope 영상은 3 m 공간 해상도의 전세계 일일 위성영상을 제공한다는 점에서 신속한 영상 수급 및 영상 처리가 요구되는 재난 피해 평가 분야에 높은 활용 가능성을 지닌다. 지형 정규화 기법 비교를 위해 보편적으로 이용되고 있는 7가지 기법을 구현하였으며, 토지 피복 구성이 상이한 산불 전후 영상에 모두 적용, 분석함으로써 종합적인 피해 평가에 활용될 수 있는 밴드 별 최적 기법 조합을 제안하였다. 제안된 방법을 통해 계산된 식생 지수를 이용하여 화재 피해 지역 변화 탐지를 수행하였으며, 객체 기반 및 픽셀 기반 방법 모두에서 향상된 탐지 정확도를 나타내었다. 또한, 화재 피해 심각도(burn severity) 매핑을 통해 지형 정규화 기법이 연속적인 밝기값 분포에 미치는 효과를 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.389-394
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• 2001

본 논문에서는 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA) 기법과 인근 평균 및 정규화를 이용한 영상 분류 방법을 제안하였다. ICA에 잡음을 주어 영상을 분류하였을 때, 잡음에 대한 강인성을 증가시키기 위하여, 제안된 인근 평균 및 정규화를 전처리로 적용하였다. 제안된 방법은 전처리 없이 ICA에 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 잡음에 대한 강인성을 증가시키는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.199-215
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• 2020

잘피는 연안해역에 서식하는 해양수생관속식물로 해양생태계의 중요한 역할을 하고 있어, 주기적인 잘피 서식지의 모니터링이 이루어지고 있다. 최근 효율적인 잘피 서식지의 모니터링을 위해 고해상도의 영상 획득이 가능한 드론의 활용도가 높아지고 있다. 그리고 의미론적 분할에 있어 합성곱 신경망 기반의 딥러닝이 뛰어난 성능을 보임에 따라, 원격탐사 분야에 이를 적용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 다양한 딥러닝 모델, 영상, 그리고 하이퍼파라미터에 의해 의미론적 분할의 정확도가 다르게 나타나고, 영상의 정규화와 타일과 배치 크기에서도 정형화되어 있지 않은 상태이다. 이에 따라 본 연구에서는 우수한 성능을 보여주는 딥러닝 모델을 이용하여 드론의 광학 영상에서 잘피 서식지를 분할하였다. 그리고 학습 자료의 정규화 및 타일의 크기를 중점으로 결과를 비교 및 분석하였다. 먼저 정규화와 타일, 배치 크기에 따른 결과 비교를 위해 흑백 영상을 만들고 흑백 영상을 Z-score 정규화 및 Min-Max 정규화 방법으로 변환한 영상을 사용하였다. 그리고 타일 크기를 특정 간격으로 증가시키면서 배치 크기는 메모리 크기를 최대한 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, Z-score 정규화가 적용된 영상이 다른 영상보다 IoU가 0.26 ~ 0.4 정도 높게 나타났다. 또한, 타일과 배치 크기에 따라 최대 0.09까지 차이가 나타나는 것을 확인하였다. 딥러닝을 이용한 의미론적 분할에 있어 정규화, 타일의 배치 크기의 변화에 따른 결과가 다르게 나타났다. 그러므로 실험을 통해 이들 요소에 대한 적합한 결정 과정이 있어야 함을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.645-648
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• 2001

본 논문에서는 H.26L 동영상 압축 표준화 방식에서 블록화 및 링 현상을 동시에 제거하는 계산량이 감소된 일차원 loop filter를 제안한다. 새로운 일차원 정규화 완화 함수가 정의되고 두 개의 인접 방향에서 완화의 정도를 조절하는 정규화 매개변수는 부호화와 복호화 부에서 이용 가능한 코드화 블록 패턴과 양자화 스텝크기로 정의된다. 그러므로, 정규화 매개변수를 정의하고 압축된 동영상으로부터 복원된 영상을 얻기 위한 기타 정보는 필요하지 않다. 실험결과로부터 제안된 알고리즘의 성능은 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.785-788
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• 2001

문자 인식에 있어서 입력 벡터 생성을 위한 정규화(Normalization)는 다차원 입력 벡터를 단순화하여 속도 및 인식률의 개선을 가져오는 중요한 과정이다. 본 논문에서는 문자 인식을 위한 효율적인 입력 영상의 정규화 방법에 대한 연구와 제안하는 획 정규화 기법을 이용하여 Kohonene Neural Network으로 다양한 입력 영상 변형에 따른 인식 성능을 실험으로 비교 분석하여 제안한 정규화 방법의 효율성을 증명하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.89-94
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• 1998

본 논문에서는 정규화 상관 계산을 이용하여 고속으로 주행하는 튜브의 인쇄 상태를 시각적으로 검사하는 시스템에 대해서 기술한다. 인쇄불량을 자동으로 판정하기 위해 사용된 알고리즘은 정규화 상관 계산이다. 정규화 상관 계산은 영상의 밝기 변화나 그 외 화소값의 선형적인 변화에도 영향을 받지 않기 때문에 보통의 상관 계산을 이용한 것 보다 훨씬 더 안정적인 결과값을 산출해 낼 수 있다는 잇점을 가지고 있다.