• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8
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• pp.2575-2586
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• 2000

In this paper, we propose an algorithm which can automatically extract the road information in a map image. The proposed method extracts the road image in the complex map image. The extracted image is converted into the skeleton image by thining method. The converted image contains various problems. In order to correct these problems, after the road is classified by the number of Rutovitz-connectivity which represents the characteristic of road, those are respectively corrected according to the load characteristic. In the simulation, the proposed method has obtained good results for the various type of map images.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.31-34
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• 2003

본 논문에서는 숨겨진 정보를 검출한 후. 정보가 삽입 된 영상으로부터 왜곡 없이 원본 영상을 복원할 수 있는 무손실 정보은닉(lossless information hiding) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 차분 영상(difference image)의 히스토그램 특성을 기반으로 화소 값을 수정하여 데이터를 삽입한다. 이 알고리즘은 기존의 무손실 정보은닉 알고리즘들에 비해 정보 삽입으로 인한 왜곡이 적고. 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다 이론적인 증명과 실험 견과를 통해 제안된 알고리즘에 의해 정보가 삽입된 영상의 PSNR(peak singal-to-noise ratio) 값은 대략 51dB 이상의 값을 나타내며. 이 값은 다른 무손식 정보은닉 알고리즘들 보다 훨씬 높다. 또한, 제안된 알고리즘은 여러 형태로 변형되어 다양한 응용에 적절히 적용될 수 있다

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.160-163
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• 2002

본 연구는 의료영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 MR영상 중에서 머리 부위의 질병인 뇌종양에 대한 진단을 돕기 위한 연구이다. 뇌 MR영상의 T2강조 영상을 살펴보면, 종양 영역은 명암이 밝게 나타나고 종양 영역의 주변은 어둡게 나타나는 특성을 볼 수 있다. 따라서 제안된 방법은 뇌종양 특성인 명암의 밝기 정보를 기반으로 비정상 영역 내에서 명암 정보가 유사한 영역끼리 그룹화하고 그 중에 가장 밝은 영역을 종양 후보 영역으로 추출한 후 각 후보 영역들 중에서 MBR이 가장 큰 것을 종양으로 검출한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.179-182
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• 2003

기존의 단일영상을 통한 얼굴인식기술이 갖는 단점을 극복하고자 본 논문에서는 스테레오 영상을 사용하여 단일영상의 제약조건 약화와 스테레오 영상의 깊이 정보를 이용한 보다 강건한 얼굴정보의 추출을 통한 다양한 특징 정보를 이용함으로써 얼굴인식의 인식률을 향상 시키고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.296-299
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• 2013

디스플레이 기술이 발전함에 따라 다양한 크기의 디스플레이를 탑재한 장치들이 등장하게 되었고, 다양한 디스플레이 크기만큼 다양한 해상도를 사용하고 있다. 때문에 비디오 코덱과 scaler는 보편적으로 함께 사용된다. 그러나 기존의 scaler는 비디오 코덱의 복호화기와 화면 해상도 변환 모듈이 독립적으로 구성되고, 서로 간에 정보를 이용하지 않으므로 시스템의 성능 개선에 한계가 존재하였다. 즉, 비디오 코덱의 복호화기는 비트스트림으로부터 복호한 정보를 바탕으로 영상을 복원하고, 복원영상은 up/down scaler에서 확대/축소를 수행한다. 하지만 비디오 코덱의 비트스트림에 존재하는 정보는 영상의 특성을 반영하기 때문에 up/down scaler에서 비디오 코덱의 복호화기에서 복호된 정보를 이용하면 복잡도의 증가 없이 효율적인 확대/축소를 수행할 수 있다. 이에 본 논문에서는 비디오 코덱 중 차세대 비디오 코덱인 H.264/AVC 복호화기에서 생성된 복원 영상에 대해서 별도로 영상의 특성을 계산하는 모듈 없이 H.264/AVC 복호화기에서 복원된 정보 중 인트라 모드 정보를 바탕으로 영상의 특성에 맞는 up/down scaler를 구현하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 scaler들보다 물체의 경계영역을 더 선명하게 확대하는 효과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.599-602
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• 2009

This paper presents a comparative analysis of five different fusion methods. The five different methods to merge multispectral images and panchromatic image are IHS, FIHS, PCA, BT and WT methods. The comparative analysis based on visual analysis and quantitative analysis are performed using the merged results. From the results the FIHS method provide good result, BT, PCA, IHS and WT method show the next order.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.262-265
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• 2000

영상에서의 경계선추출은 영상의 강도의 변화를 이용한 경계영역의 가시화 기법이므로 gray level 영상이 가지는 강도를 이용하여 에지를 찾을 수 있다. 뇌 영상에는 MRI 영상과 같이 해부학적인 정보가 큰 영상과, PET 영상같이 perfusion으로 분석해야 할 영상이 있는데 그 경계가 뚜렷한 MRI 영상과 달리 PET 뇌 영상은 영상의 특성상 경계영역의 구분이 모호한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 영상의 특성에 따라 뇌 영상에서 영상 강도에 대해 등분할을 한 후 vectorgram에서 magnitude의 영역을 선택하여 영상을 분할 하였다. 그리고 PET 와 MRI영상과 현미경 영상에 대한 결과를 비교하였다. Vertcrgram은 에지정보를 가지는 영상에 대해 벡터요소를 그래프화 한 것으로 방향성에 대한 평가를 통해 영역 분할을 하였다. 이러한 PET 영상의 2차원 분할 방법은 3차원 PET 영상 분석에 응용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.247-248
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• 2016

본 논문에서는 비디오카메라로 촬영한 영상이나 스마트폰 카메라로 촬영한 비디오 영상 혹은 사진들을 영상 편집 기법으로 카툰 형식으로 표현하여 콘텐츠를 제작한다. 카툰 형식의 콘텐츠는 기존 일반 비디오 영상과는 다른 시각화를 나타내고, 카툰 장르의 특성을 가지고 콘텐츠를 표현한다. 카툰은 하나의 칸이나 선을 구성하여 그 영역으로 카툰 고유의 특성을 표현한다. 이러한 카툰은 카툰의 특성을 갖고, 정보나 내용을 일반 영상과 다른 친밀감을 가지고 표현한다. 또한 본 연구에서는 비디오 콘텐츠를 카툰 고유의 특성과 3D 비디오 효과를 적용하여 콘텐츠를 제작하여 활용하도록 한다. 이렇게 콘텐츠를 제작함으로써 2D 콘텐츠 보다 더 입체감과 사실감을 표현하여 콘텐츠에 대한 흥미와 관심으로 콘텐츠의 효과를 극대화 할 수 있다고 사료한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.1
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• pp.63-73
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• 2015

In this paper, a quality improvement scheme is proposed for magnified image using the various curved surface characteristics of image. After testing horizontal and vertical directional surface characteristics of source image, interpolation value is calculated to have the surface characteristics such as simple convex surface, simple concave surface, and compound surface. The calculated interpolation value become the value of the interpolated pixel of magnified image. The calculated interpolation value is closer to the pixel value of real image. So, the quality of the magnified image is improved. The PSNR value of the magnified image using the proposed scheme is larger than the PSNR values of the magnified image using the existing techniques.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.132-140
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• 2001

야외에서 인지되는 자연 경치는 다양한 개체, 빛의 산란, 또는 변화를 주는 많은 요소들 때문에 컴퓨터 영상처리에서 인식하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 다층 인지 신경망을 이용하여 도로가 포함된 야외영상에 나타나는 개체들을 인식하는 방법을 연구하였다. 자연 영상을 영역화한 후, 각각의 영역들에 대하여 색상과 기하학적인 특성에 근거하여 특성벡터를 추출하고 이를 신경망에 입력하여 각 영역을 구분하는 2단계의 알고리듬을 제안한다. 먼저 야외 영상들을 개선된 영역 확장법과 병합과정에 의하여 개체별로 영역화하였다. 영역화된 연상은 자연 영상과 함께 영상 데이타베이스에 저장되고, 이 자료들을 이용하여 각 영역의 특성벡터를 계산하였다. 이 특성 벡터를 구성된 신경망의 입력층에 전달하면, 각 영역은 27개의 개체 중의 하나로 출력층에서 인식된다. 제안된 방법은 학습에 사용된 데이타, 학스베 사용되지 않은 새로운 데이타, 그리고 모두 합하여 놓은 데이타의 세가지 데이타 군에서 무작위로 선별하여 인식률을 측정하였다. 학습된 데이타에서는 99.4%까지의 인식률을 보여주었고, 학습되지 않은 데이타에 대해서도 최고 89.1%까지의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법은 평균적으로 88.1%~97.9%의 인식률을 보여주어 자연 경치의 인식에 신뢰성이 있는 방법으로 사용될 수 있음을 증명하였다.