• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.7
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• pp.1980-1987
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• 1999

Restored image is always lower quality than original one due to distortion and noise. The purpose of image restoration is to improve the image quality by fixing the noise or distortion information. One category of spatial filters for image restoration is linear filter. This filter algorithm is easily implemented and can be suppressed the Gaussian noise effectively, but not so good performance for spot or impulse noise. In this paper, we propose the nonlinear spatial filter algorithm for image restoration called the optimal adaptive multistage filter(OAMF). The OAMF is used to reduce the filtering time, increases the noise suppression ratio and preserves the edge information. The OAMF optimizes the adaptive multistage filter(AMF) by using weight learning algorithm of back-propagation learning algorithm. Simulation results of this filter algorithm are presented and discussed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.407-409
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• 2011

멀티미디어 데이터베이스에서 특정 정지영상의 연관성을 설정하기 위해 임의적인 인식자를 사용하는 것은 인식자의 분실 시 원래 사용하였던 값을 복구할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 정지영상의 내부 속성을 이용한 인식자를 데이터베이스의 인덱싱에 적용하여 이 문제를 해결할 수 있다. 정지영상 인식자 생성을 위해 정지영상 전체를 대상으로 알고리즘을 적용하면 정지영상의 크기에 따라 알고리즘의 수행 시간이 증가 하게 된다. 이를 최적화하기 위해서는 정지영상 전체 데이터를 필요로 하지 않고, 특징적인 부분만을 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 휘도 영역을 이용한 정지영상 인식자 생성 알고리즘을 최적화하고, 그에 따른 검증을 예시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.299-302
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• 2005

요즘 시대는 영상 기술과 IT 발전으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 고품질의 비디오와 높은 데이터 압축을 요구하게 되었고, 이를 위해 MPEG-4 AVC/H.264에서는 기존의 MPEG-4에서 채택한 VLC 기술과 유사한 Context-based Adaptive Variable Length Code(CAVLC)기술을 채택하여 이를 가능하게 하였다. 특히 CAVLC 기술은 HDTV처럼 큰 영상 뿐 아니라 카메라폰이나 DMB등과 같은 영상에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공 한다. 본 논문은 최근의 이미지와 비디오 압축에 대한 요구에 따라 H.264/AVC와 MPEG4-PART 1-에서 표준으로 채택한 CAVLC의 부호화 과정을 연구하여 Visual C++언어를 이용한 최적화된 시뮬레이션과 CAVLC의 성능평가를 통한 최적화를 실시하였고, 최적화된 예측 정보를 바탕으로 CAVLC를 VHDL언어를 이용하여 하드웨어로 구현하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.802-809
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• 2001

이동통신 채널에서 압축된 동영상 정보를 전송하게 되면 다경로 전송으로 인한 페이딩 영향과 시, 공간상으로 압축된 동영상 정보의 오류 전파 때문에 최종적으로 복원되는 동영상 신호의 화질이 크게 저하된다. 이에 능동적으로 대처하기 위하여 다양한 오류 정정 부호화 기법들이 전체 정보량 증가를 감수하면서 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이동통신 환경에서 압축된 동영상 신호의 안정적인 전송을 위해서 ITU-T H.263 기법으로 압축된 동영상 정보에 두 종류의 다전송율 지원 오류 정정 부호들을 적용한 경우의 동영상 보호 능력을 분석 비교한다. 즉 표준기법에서 널리 사용되는 RCPC(rate compatible punctured convolutional) 부호와 RC 특성을 갖는 turbo 부호인 RCPT(rate compatible punctured turbo) 부호를 사용한 동영상 부호 시스템의 성능을 가산 백색 잡음 채널과 레일리 페이딩 채널에서 해석하고, 압축과 오류 정정 부호화율의 동시 최적화를 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.523-525
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• 2002

얼굴 검출은 하나의 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고 그 위치와 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상내의 특정 위치에 대한 얼굴 여부의 판단은 여러 가지 환경 변화와 매우 다양한 종류의 얼굴로 인해 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 얼굴여부를 판단하기 위한 학습 데이터를 최적화하여 일반적인 외형기반의 알고리즘에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에 대한 기본적인 전처리부터 입력으로 사용될 데이터의 추출에 이르기까지 최대한의 환경변화를 고려함으로써실제 적용 시 정확하고 빠른 판단이 가능하도록 하였다. 영상의 전처리로는 조명의 보상과 히스토그램 평활화가 사용되었고, 입력으로 사용하기 위한 학습 데이터의 정렬과 영상 샘플링 방법이 제안되었다. 얼굴 여부의 판단 실험은 각각 역전파 신경망, 마할라노비스 거리를 사용하여 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률을 측정하였다. 실험 결과 최적화 방법을 적용했을 때 적용하기 전보다 높은 성능의 성공률을 보였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.698-704
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• 2013

The image process for image enhancement applies differently the same algorithm for each application. So, the optimized value for each application is required. In this paper, the X-ray medical image using a high-pass filter was improved edges. The result image was improved edge and the contrast of flat area using a constant multiplier and offset. Therefore, the high-frequency emphasis filter optimized for medical image is required. These optimized values are the gaussian high-pass filter, the distance of cutoff frequency=0.05 and offset=0.5. From the result of optimaized simulation, The proposed method has enhanced contrast and edge of the image in the contrast of existing mothods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.419-422
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• 2006

고령화 및 저출산 사회가 대두되면서 예방을 통해 건강을 지키고자 하는 노력이 증가되고 있으며, 비침습, 무자각의 한방 진단 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나, 기존의 한방 진단 분야에서 가지고 있는 임상의의 직관에 의한 진단 결과의 시각화에 따른 문제를 해결하지 않고서는 신뢰도를 얻을 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 한방의 진단 분야 중 가장 중요한 망진(望診) 분야의 시각화, 객관화를 위해 입력 영상의 분석을 위한 최적화에 관한 연구를 하고자 한다. 이를 위해 입력 영상에 대한 색상 보정과 반사 보정을 통해 보다 정확한 색상값을 구하기 위한 연구를 진행한다. 또한, 컬러 영상의 최적화를 통한 보정 후의 결과 영상을 이용하여 망진에 필요한 얼굴 영역 추출을 나타내었다. 끝으로 실험을 통해 보정 전/후의 결과를 비교 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1064-1065
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• 2020

본 연구는 한국인 뇌MRI영상을 이용하여 대뇌 영역별 분석 프로토콜과 정량 평가방법을 개발하여 정상인을 대상으로 뇌용적량을 정량 분석하고자 한다. 뇌MRI영상 분석 프로토콜을 최적화하기 위해 먼저 뇌용적 변화에 있어 평가방법을 선정하고, VBM 후처리과정은 MRI영상 신호불균질성 교정, 조직세분화 방법, 대뇌 표준영상 제작, 신호 편평화(smoothing) 과정을 단계별로 최적화하였다. 이 정량분석 프로토콜은 정상인과 뇌질환 환자의 뇌용적 비교뿐만 아니라 환자 약물 치료 전·후에 나타나는 용적 변화를 정량적으로 평가하는 연구에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.598-600
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• 2002

본 논문에서는 고정된 카메라로부터 입력된 연속 영상에서 움직이는 오브젝트의 영역을 오브젝트의 형태 변화에 덜 민감하게 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차영상 분석에 의해 오브젝트의 움직임을 감지하는 단계와 연결성 검사 방법을 적응하여 오브젝트의 영역을 찾아내는 단계와 최적 영역 알고리즘을 이용하여 오브젝트에 최적화된 사각의 영역을 구하는 단계로 구성되어져 있다. 제안된 방범을 카메라로부터 입력된 연속영상들을 대상으로 실험해본 결과 오브젝트의 형태변화에 던 민감한 최적영역을 잘 찾아낼 수 있었다

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.3
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• pp.195-202
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• 2009

In this paper, we propose the regions segmentation method of the white matter and the gray matter for brain MR image by using the ant colony optimization algorithm. Ant Colony Optimization (ACO) is a new meta heuristics algorithm to solve hard combinatorial optimization problem. This algorithm finds the expected pixel for image as the real ant finds the food from nest to food source. Then ants deposit pheromone on the pixels, and the pheromone will affect the motion of next ants. At each iteration step, ants will change their positions in the image according to the transition rule. Finally, we can obtain the segmentation results through analyzing the pheromone distribution in the image. We compared the proposed method with other threshold methods, viz. the Otsu' method, the genetic algorithm, the fuzzy method, and the original ant colony optimization algorithm. From comparison results, the proposed method is more exact than other threshold methods for the segmentation of specific region structures in MR brain image.