• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.75-80
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• 2000

본 논문은 영상복원을 역확산 과정으로 해석하여 복원된 영상을 역확산 방정식의 해로 구하는 알고리즘을 제안한다. 역확산 과정은 물리적으로 불량위치(ill-posed)과정이기 때문에, 이를 정규화 해주어야 하는데 이를 위해서 역확산 과정을 고유함수(eigenfunction)들의 전개로 나타낸 후에 고유함수들의 계수들을 조작하였다. 본 논문에서는 계수들을 조작할 때 영상이 가지고 있는 주파수 특성을 고려하여 한계주파수(cut-off frequency)를 넘은 경우에 계수들을 시간과 주파수의 감소함수로 나타내어 불량위치문제를 해결하였다. 계수를 주파수에 대한 감소함수로 나타낸 것은 영상에 저주파 성분이 많고, 고주파 성분이 영상의 형성에 끼치는 영향이 상대적으로 적다는 영상의 특성을 고려한 것이다. 이러한 감소함수를 사용하였을 때 불량위치 문제를 해결할 수 있다는 것을 증명하였고, 실험적으로 양질의 영상을 산출함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.35-40
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• 1999

본 논문은 이산 푸리에 변환(DFT :Discrete Fourier Transform)과 Zernike 모멘트를 사용하여 텍스쳐 영상을 검색하는 방법에 관한 것이다. 본 논문은 DFT를 이용하여 입력 영상의 이동에 관계없이 텍스쳐 영상을 검색할 수 있으며, DFT의 정규화된 에너지 특성을 이용함으로써 스케일 변화에도 관계없는 텍스쳐 영상 검색을 가능하게 한다 또한 이러한 정규화된 에너지 평면에 회전에 불변한 특성을 가진 Zernike 모멘트를 사용함으로써 회전에도 관계없이 텍스쳐 영상을 검색할 수 있다. 결과적으로 제안한 알고리듬을 통하여 인간의 시각적 인식 능력과 같은 이동, 스케일, 회전에 관계없이 텍스쳐를 신속하고 정확하게 검색할 수 있다 본 논문에서는 여러가지 실험영상을 통하여 제안한 알고리듬이 효과적임을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.164-167
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• 2007

스테레오 정합을 하기 위해서 먼저 두 이미지의 자기를 정규화 하였고, 밝기가 정규화 된 영상을 이용하여 Canny방식으로 Edge를 검출한 후 에지 적응형 스테레오 정합 방식으로 두 영상을 정합하여 변이도 영상들을 얻었다. 그 중 Canny Edge 방식이 다른 Edge 검출 방식보다 선명한 영상을 추출했다. Canny Edge 방식으로 획득한 스테레오영상을 중위수 필터를 사용하여 잡음을 제거한 후, 필터링 전 후의 영상을 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)로 비교하여 본 결과 개선된 영상을 획득 하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.1
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• pp.161-166
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• 2020

This paper suggests an extension of the unified Bayesian Tikhonov regularization method. The unified method establishes the relationship between Tikhonov regularization parameter and Bayesian hyper-parameters, and presents a formula for obtaining the regularization parameter using the maximum posterior probability and the evidence framework. When the dimension of the data matrix is m by n (m >= n), we derive that the total misfit has the range of m ± n instead of m. Thus the search range is extended from one to 2n + 1 integer points. Golden section search rather than linear one is applied to reduce the time. A new benchmark for optimizing relative error and new model selection criteria to target it are suggested. The experimental results show the effectiveness of the proposed method in the image restoration problem.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.23 no.4
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• pp.737-742
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• 2013

The surveillance system has been developed to be intelligent which can judge and cope by itself using human recognition technique. The existing face recognition is excellent at a short distance but recognition rate is reduced at a long distance. In this paper, we analyze the performance of face recognition according to interpolation and face recognition algorithm in face recognition using the multiple distance face images to training. we use the nearest neighbor, bilinear, bicubic, Lanczos3 interpolations to interpolate face image and PCA and LDA to face recognition. The experimental results show that LDA-based face recognition with bilinear interpolation provides performance in face recognition.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.5
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• pp.11-20
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• 2002

Based on regularization principles, we propose a new dequantization scheme on DCT-based transform coding for reducing of blocking artifacts and minimizing the quantization error. The conventional image dequantization is simply to multiply the received quantized DCT coefficients by the quantization matrix. Therefore, for each DCT coefficients, we premise that the quantization noise is as large as half quantizer step size (in DCT domain). Our approach is based on basic constraint that quantization error is bounded to ${\pm}$(quantizer spacing/2) and at least there are not high frequency components corresponding to discontinuities across block boundaries of the images. Through regularization, our proposed dequantization scheme, sharply reduces blocking artifacts in decoded images. Our proposed algorithm guarantees that the dequantization process will map the quantized DCT coefficients will be evaluated against the standard JPEG, MPEG-1 and H.263 (with Annex J deblocking filter) decoding process. The experimental results will show visual improvements as well as numerical improvements in terms of the peak-signal-to-noise ratio (PSNR) and the blockiness measure (BM) to be defined.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 최근 신원확인 수단으로 각광받고 있는 생체인식 중 가장 신뢰도가 높은 홍채인식에 관한 연구에 대해 기술하고 있다. 비접촉식 홍채인식 시스템의 경우 홍채영상의 획득 시 사람의 머리가 기울어지거나 움직임에 따라 영상이 좌측 혹은 우측으로 조금씩 회전, 혹은 이동하거나 크기가 달라지게 된다. 이런 경우 동일인의 홍채영상도 매번 조금씩 달라지게 되므로, 정확한 인식을 위해서는 획득된 각 영상의 정규화 과정과 함께 회전된 영상에 대한 보완 등의 전처리 과정이 매우 중요하다. 영상 필터를 통한 정확한 외곽 경계의 검출과 정규화, 비교방법을 통해 이를 보완하고, 웨이블렛 변환을 이용하여 특징값을 얻은 후 검증 실험 결과를 보임으로써 회전, 이동, 크기에 무관한 홍채 인식 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.148-149
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• 2018

카메라 기술의 발달로 나노 단위의 유해물질 영상을 간단한 광학장치를 장착한 휴대폰을 사용해 손쉽게 획득할 수 있게 되었다. 하지만, 유해물질 영상 관찰을 위하여 실제 사용되는 현미경에 비하여는 영상 전역에 원치 않는 잡음이 현저하게 발생한다. 특히 대중적인 저가의 광학계를 사용할 경우, 광량이 불균등하게 조사됨에 따라 얻어진 유해물질 영상에 왜곡이 발생할 수 있는데 이로 인해 기존의 유해물질 농도 검출 알고리즘을 적용하는 경우 좋지 못한 결과를 얻을 수 있다. 따라서 영상 전체에 조사되는 불균형한 조명에 의한 영향을 최소화할 필요가 있으며, 이에 착안하여 본 논문에서는 가우시안 모델에 기반한 조명 정규화 방법을 제안한다. 이는 영상 전역에 발생한 불균형 조명에 대한 영향을 최소화하여 찾고자 하는 유해물질 영역의 경계 특성을 더욱 명확하게 할 수 있는 효과가 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38A no.2
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• pp.164-173
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• 2013

In this paper, we propose multi-frame based super resolution algorithm by using motion vector normalization and edge pattern analysis. Existing algorithms have constraints of sub-pixel motion and global translation between frames. Thus, applying of algorithms is limited. And single-frame based super resolution algorithm by using discrete wavelet transform which robust to these problems is proposed but it has another problem that quantity of information for interpolation is limited. To solve these problems, we propose motion vector normalization and edge pattern analysis for 2*2 block motion estimation. The experimental results show that the proposed algorithm has better performance than other conventional algorithms.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.15 no.3
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• pp.195-208
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• 1999

In the classification of satellite images, the representative of training of classes is very important factor that affects the classification accuracy. Hence, in order to improve the classification accuracy, it is required to optimize pre-classification stage which determines classification parameters rather than to develop classifiers alone. In this study, the normality of training are calculated at the preclassification stage using SPOT XS and LANDSAT TM. A correlation coefficient of multivariate Q-Q plot with 5% significance level and a variance of initial training are considered as an object function of genetic algorithm in the training normalization process. As a result of normalization of training using the genetic algorithm, it was proved that, for the study area, the mean and variance of each class shifted to the population, and the result showed the possibility of prediction of the distribution of each class.