• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.512-515
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• 2012

부분 영상 검색은 질의 영상을 입력으로 사용해서 질의 영상을 부분 영상으로 포함하는 대상 영상을 찾아낸다. 본 논문에서는 부분 영상 검색에 생물정보학에서 사용하는 정렬(Alignment)을 이용한다. 생물정보학에서는 두 DNA 서열 간에 유사도를 비교하고 시각화하는 방법으로 점 행렬을 널리 사용한다. 두 영상을 정렬하기 위해서 먼저 질의 영상과 대상 영상을 일차원 명암도 영상 서열로 변환하고 정렬하여 부분 영상 후보 영역을 찾는다. 이전 연구[1]에서 정렬하는 방법은 두 서열의 길이의 곱만큼의 메모리 공간이 필요하므로 두 서열의 길이가 길어지면 필요한 메모리 공간이 선형적으로 증가했다. 본 논문에서는 영상 데이터의 특성을 이용해서 부분 서열 정렬로 필요한 메모리 공간을 줄였고 부가적인 효과로 처리시간이 감소하고 정확도가 상향되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.457-459
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• 2015

본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.381-384
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• 2012

모바일 기기에서 연속적으로 입력되는 영상을 파노라마 합성을 하여 사용자에게 실시간으로 결과를 보여주는 기존의 실시간 파노라마 기법은 트래킹을 기반으로 하고 이미 채워진 영역은 재투영 하지 않기 때문에, 정렬 오류가 누적되고 누적된 정렬 오류가 결과 영상에 그대로 반영되는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간으로 합성된 파노라마 결과에서 정렬 오류가 존재하는 부분과 장면에서 움직이는 물체가 투영된 부분을 판별하고 이 부분만을 다시 투영하는 방법을 제안한다. 정렬 오류가 발생한 부분을 판별하기 위하여, 시간차가 존재하는 여러 장의 영상을 정렬한 후 같은 위치의 픽셀에 속하는 컬러 값을 큐에 저장한다. 정렬 오류가 발생하거나, 움직이는 물체가 존재하는 경우 큐에 저장된 컬러 값의 차이가 커지게 되고 이러한 부분은 다시 투영하여 파노라마 결과 영상에서 오류를 보정하게 된다. 또한 정렬 오류를 최대한 보정하기 위하여 두 단계로 이루어진 블렌딩 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 실시간으로 동작하연서 정렬 오류가 발생한 부분을 효과적으로 판별하여 기존의 방법에 비하여 정렬 오류가 줄어듦을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.575-578
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• 2001

원격 조작이나 해저 수중 탐사에서 실제와 같이 거리감을 인식하며 제어하기 위하여, 3차원 입체 영상 카메라 장치를 사용하고 있다. 기본적인 구성 형태인 Stereoscopic Camera 시스템은 기구적으로 주시각 제어와 초점 제어가 이루어 지고 있으며, 획득영상에 대하여 영상 distortion 보정, 압축 처리 등의 영상 신호처리가 행하여진다. 양안 카메라의 수평 위치를 일치시켜 수평적으로 동일 위치의 pixel들이 정확한 epipolar line을 형성할 경우에, 주시각 제어가 용이하고 보정 및 영상처리 등의 연산량이 대폭 감소된다. 이와 같은 calibration 과정을, 기존의 시스템에서는, 주로 영상 획득 포기에 패턴을 사용하여 실시하거나, 물리적 수평 장치와 sensor 등의 보조 장치를 이용하여 calibration을 행한다. 그러나, 기계적으로 정밀하게 정렬을 한다고 하여도 두 카메라의 광축 및 CCD조립상 상이점과 특성의 불일치로 인하여 실제 획득된 영상에서는 변이와 회전이 포함된 영상을 얻게된다. 본 논문에서는 Stereoscopic Camera의 위와같은 정렬 오류의 문제점을 분석한 후, 제안 방식으로서 두 카메라의 획득되는 영상을 직접 영상 처리하여 수직 방향 및 회전 오류를 최소화 시켜 정렬하는 새로운 방법을 제시하며, 실험적으로 제안 방식의 효율성을 보인다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.3
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• pp.18-25
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• 2011

In a manufacturing process of metal coins, surface defects of coins are manually detected. This paper describes an new method for detecting surface defects of metal coins on a moving conveyor belt using image processing. This method consists of multiple procedures: segmentation of a coin from the background, alignment of the coin to the model, projection of the aligned coin to the best eigen image space, and detection of defects by comparison of the projection error with an adaptive threshold. In these procedures, the alignement and the projection are newly developed in this paper for the detection of coin surface defects. For alignment, we use the histogram of the segmented coin, which converts two-dimensional image alignment to one-dimensional alignment. The projection reduces the intensity variation of the coin image caused by illumination and coin rotation change. For projection, we build multiple eigen image spaces and choose the best eigen space using estimated coin direction. Since each eigen space consists of a small number of eigen image vectors, we can implement the projection in real- time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.346-348
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• 2003

본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모텔의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 실린더형 모델을 사용한 기존의 방법은 블록정합 수행 시 좌우 곡률을 고려하므로 좌우영상은 정확히 정렬하지만 상하 부분은 사람의 두상모양이나 턱 구조와 다르기 때문에 상하 영상을 정렬할 때 오류가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 얼굴 모델의 상하좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기론 사용하고 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있도록 한다. 그리고 얼굴 텍스쳐영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용하며 영상들이 서로 잘 융합하도록 크로스디졸브(Cross dissolve) 기법을 적용하여 영상을 스티칭한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.1
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• pp.22-33
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• 2005

In this paper. we propose an image registration algorithm based on variable-sized blocks of ellipsoidal prototype model which is similar in shape to human face. While matching blocks, the existing cylindrical prototype model which only takes into account left and right curvature can accomplish a correct alignment on left and right images. But, registration errors are produced from up and down images because the cylindrical prototype model not reflects characteristics of head shape and jaw structure of human. The proposed method is a block matching algorithm which uses variable-sized blocks with considering left-right and up-down curvature of ellipsoidal face model and can correctly align images by using the correlation between them. We then adapt image mosaic technique to generate a face texture from aligned images. For this purpose, we stitch them with assigning linear weights according to the overlapped region and remove ghost effects to make more realistic facial texture.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.141-144
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• 2022

최근 인터넷을 통한 동영상 제공 서비스가 확대됨에 따라 높은 품질의 온라인 컨텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 그런데 넓은 동적 범위를 표현할 수 있는 High Dynamic Range (HDR) 컨텐츠의 공급은 수요를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 밝기가 다른 프레임들로 구성된 Low Dynamic Range (LDR) 동영상을 이용해 HDR 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 우선, 프레임들 간에 움직임이 존재하기 때문에 정렬 과정을 통해 이웃 프레임들을 중심 프레임에 맞추어 정렬한다. 이때 내용 (content) 기반으로 정렬을 해 정확도를 높이고, 원래 크기의 입력을 그대로 이용하는 모듈을 함께 사용하여 세부 정보도 잘 살려준다. 그리고 나서 잘 정렬된 다중 프레임들을 합쳐서 하나의 HDR 프레임을 생성한다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.3
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• pp.1-9
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• 2009

Using the projected 2-dimensional tilted images obtained from the transmission electron microscopy, we can reconstruct the 3-dimensional structures of objects, such as cells. As a preprocessing procedure, the tilted images should be registered and compensated in terms of the spatial position and the intensity difference, respectively. In this paper, we employ the fiducial marker-based approach to perform a registration, and introduce a simple intensity compensation scheme. Based on the transmissivity image formation model, we propose an algorithm that can compensate the components of the illumination and transmissivity of each image according to the tilted angle. Numerical analysis using real images obtained from the transmission electron microscopy are shown in this paper to show the performance of the proposed algorithm.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.11
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• pp.855-863
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• 2001

We propose an image alignment algorithm based on variable-sized blocks of cylindrical prototype model to generate a face texture for a realistic 3D face model. This is a block matching algorithm which aligns 2D images of a 3D cylindrical model using th correlation between them. While matching blocks, it does not use same sized blocks with considering a curvature of 3D model. And we make a texture of aligned images using a technique of image mosaic. For this purpose, we stitch them with assigning linear weights according to the overlapped region and using the cross-dissolve technique.