• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.217-220
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• 2022

본 논문에서는 CCTV 영상 화질을 향상하고 해상도를 높이기 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 잡음 제거(Denoising) 와 초해상도(Super-resolution) 작업을 수행한다. 데이터 증강(Data Augmentation)을 통한 초해상도 성능 향상을 위해서 잡음 제거 네트워크의 출력 영상을 초해상도 네트워크의 입력으로 사용하는 순차적 작업을 사용한다. 또한 딥 러닝을 이용한 영상처리에서 발생하는 평균 밝기 오차 문제를 해결하기 위한 손실함수(Loss Function)와 두 가지 이상의 순차적인 딥 러닝 작업에서 발생하는 문제점을 극복하기 위한 손실함수를 제안한다. 제안하는 손실함수는 네트워크의 출력 영상과 타겟 영상의 밝기 오차를 줄이는 것이 가능하고, 순차적 작업에서 보다 정확한 모델 성능 판단이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.149-150
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• 2015

병렬영상기법(parallel imaging technique)은 하나의 수신 코일을 사용하는 기존의 방식과 달리 다수의 수신코일을 이용하여 데이터를 획득하는 기법으로서 검사시간 및 공간해상도를 향상시키기 위해 사용된다. 본 논문은 간 공여자의 자기공명영상 췌담관 조영술에서 간담도 영상의 선예도 향상을 위한 병렬영상기법의 유용성을 연구하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.112-113
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• 2019

유무선 정보통신환경에 맞춰 제한된 비트율로 압축된 CCTV 영상의 화질은 좋지 않을 수 있다. 본 논문은 제한된 비트율로 압축된 영상내 관심영역의 화질개선을 위해, 영상압축을 수행 하기 전의 카메라 센서로 획득한 영상에 전처리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 관심영역 및 비관심영역에 차등적 필터를 적용하여 화소 별 공간적 상관도를 향상시킨다. 제안된 방법을 사용한 결과 관심영역에서의 텍스처 손실을 최소화 할 수 있었으며 전처리 과정을 적용하지 않은 영상과 비교하여 객관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.331-336
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• 2009

영상 복원은 다양한 영상 처리의 분야의 기반기술로 사용되는 기술로서, 복원 과정에서의 번짐현상(블러링)으로 인한 화질 저하가 발생하는 문제점이 있다. 위성 영상과 같이 영상이 의미하는 내용의 중요도가 높은 분야에서는 화질 저하를 최소화하는 영상 복원 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 하위 레벨 해상도 보간과 손실 정보 추정을 이용한 위성 영상 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 해상도 보간을 통해서 복원 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 복원된 영상에 적용하여 최종적으로 영상 복원 결과를 향상시킨다. 동일한 위성 영상을 이용한 비교 실험에서 기존의 방법들보다 주관적 화질 개선이 뚜렷함을 알 수 있었고, 객관적 화질 비교인 PSNR에서도 $2.68\sim4.22dB$의 향상된 결과를 나타내었다. 제안하는 방법은 위성 영상 분석을 비롯하여 영상 복원을 이용하는 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1998.09a
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• pp.395-405
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• 1998

최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 1단계에서는 색상 정보론 얻기 위해서는 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장해서 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 얻기 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.4
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• pp.137-143
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• 2013

The high resolution satellite images are used in many fields such as weather observation, remote sensing, military facilities monitoring, cultural properties protection etc. Although satellite images are obtained in same satellite imaging system, the satellite images are degraded depending on the condition of hardware(optical device, satellite operation altitude, image sensor, etc.). Due to the fact that changing the hardware of satellite imaging system is impossible for resolution enhancement of these degraded satellite after launching a satellite, therefore the method of resolution enhancement with satellite images is necessary. In this paper the resolution is enhances by using a Super Resolution(SR) algorithm. The SR algorithm is an algorithm to enhance the resolution of an image by uniting many low resolution images, so an output image has higher resolution than using other interpolation methods. But It is difficult to obtain many images of the same area. Therefore, to solve this problem, we applied SR after by applying the affine and projection transform. As a results, we found that the images applied SR after affine and projection transform have higher resolution than the images only applied SR.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.13 no.1
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• pp.6-11
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• 2012

Digital mammogram is effective for detecting the micro-calcification that is early symptom of breast cancer. In the digital mammogram, many image processing techniques have been studied for accurate diagnosis and efficient treatment of micro-calcification lesion. The wavelet based multi-scale method was mainly used to enhance the image contrast. This paper presents an advanced mammography enhancement method which is based both on the brightness and the contrast enhancement in the wavelet domain. The proposed method normalizes a dynamic range using histogram of the image. The brightness is enhanced by modifying coefficients of low frequency components, and the contrast is enhanced by coefficients of high frequency component based on the multi-scale contrast measure. The experiment results show that the proposed method yields better performance of the image enhancement over the existing methods.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2001.10a
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• pp.193-198
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• 2001

생산현장 업무에서는 측정검사업무의 비중이 크다. 측정검사의 업무는 품질향상을 위한 활동이며 또한 고부가가치의 제품을 위해서도 중요하다. 고품질 고정밀도는 철저한 측정검사를 통하여 이루어진다. 제품의 치수를 정확히 측정하여 정밀도 있는 부품을 제작하고 불량부품이나 파손된 부품을 검사하여 제거함으로써 제품의 성은과 품질이 우수하게 인정된다. 이러한 측정검사작업의 정밀도향상, 생산성 향상을 위해서는 자동화가 필요하다. 측정검사의 자동화 (CAT : Computer Aided Testing)에는 영상처리를 이용하는 시각검사의 자동화가 중요한 분야이다. 영상처리를 이용한 시각검사의 대상은 결함검사, 두께검사, 형상칫수 검사, 물체의 위치, 방향, 종류의 파악 등이 있다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.18 no.3
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• pp.263-269
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• 2000

As the accuracy of digital photogrammetry is restricted by the resolution of image to be used, it is axiomatic that the resolution of image should be improved. As for the method to constitute hardware with CCD sensor that capacity was expanded or the method to acquire the image of high resolution by deciding the quantity of sub-pixel in advance through moving sensor, the price is expensive. This study tries to enhance the resolution of low resolution image by acquiring the image with the digital camera that the price is cheap and deciding shifts and rotations through matching multiple digital image by means of least square method. As the result of study, the resolution of digital image was improved greatly. So, not only the digital photogrammetry which has the competitive power of price economically is possible in the future but also the application is expected widely.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.1
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• pp.41-47
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• 2002

Fractal image compression can reduce the size of image data by the contractive mapping that is affine transformation to find the block(called as range block) which is the most similar to the original image. Even though fractal image compression is regarded as an efficient way to reduce the data size, it has high distortion rate and requires long encoding time. In this paper, we presented a hybrid fractal image compression system with the modified SOFM Vector Quantizer which uses improved competitive learning method. The simulation results showed that the VQ hybrid fractal using improved competitive loaming SOFM has better distortion rate than the VQ hybrid fractal using normal SOFM.