• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.524-527
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• 2011

본 논문에서는 웨이블릿 기저를 적용하여 영상을 주파수 대역이 각각 다른 영상으로 분리하고 이들과 원본 영상을 조합 후 웨이블릿 역변환을 적용하여 고해상도의 영상을 획득하는 초고해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상을 이용한 초고해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 기반의 여러 다양한 방법이 제시되었으나 연산 복잡도 증가로 인해 처리시간 증가 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 기저 함수를 이용한 다양한 초고해상도 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 웨이블릿 기저 함수를 이용하여 주파수 대역 별로 영상을 먼저 생성하고, 원본 영상과 주파수 대역 별로 분리된 영상을 조합한 후 웨이블릿 역변환을 적용하여 해상도를 증가시키는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 웨이블릿 기반의 초고해상도 기법이 기존의 해상도 향상을 위한 다양한 보간법에 비해 향상된 효율을 보이는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.435-438
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• 2015

본 논문에서는 영상 보간의 결과 측면에서 깊이를 보정하는 방법 중 하나인 유도 영상 필터링 기법을 비교한다. 실험을 위해 초기 깊이 영상을 두 종류의 유도 영상 필터링 기법으로 개선을 하였다. 초기 깊이 영상과, 각각의 필터링 기법에 의해 개선된 변이 영상을 이용하여 영상 보간을 하였고, 그 결과를 비교하였다. 결과로서 한 시점 영상의 텍스처 정보만을 이용하여 변이를 개선하는 유도 영상 필터링 기법으로 변이 영상을 개선하게 되는 경우에 육안으로는 구분이 갈 정도로 변이가 개선이 되지만, 영상 보간의 측면에서 보았을 때는 크게 차이가 없거나 오히려 품질이 저하되는 경우를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.577-579
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• 2001

본 논문에서는 웨이블릿 변환 기법으로 키프레임을 분석하여 객체 영역을 추출함과 동시에 가상의 객체 영상을 현실감있게 합성하는 기술에 대하여 연구하였다. 가상의 객체 영상이나 실물체 영상을 비디오 영상내에 삽입하여 좀 더 현실감있는 새로운 동영상 비디오 데이터를 제작하는 데 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환이 새로운 영상을 재구성하는데 커다란 기여를 하였으며 본 논문에서 제시한 AR 영상 합성 기법은 동영상 데이터를 합성하는데 사용자가 원하는 지점에 정확하게 영상의 특성정보를 충분히 잘 살린 새로운 방법의 시도였다. 또한, 영상의 캘리브 레이션 방법을 거치지 않고 비디오 영상의 회전행렬과 위치성분을 계산하여 매핑된 가상의 객체 영상을 영상 보간법을 적용하여 직접 가사의 객체 영상을 비디오 객체 영상을 비디오 영상열에 삽입한다. 제시한 영상 합성 기법은 가상의 객체 영상이 디지털 동영상내에 삽입되었을 때 가장 큰 문제점인 떨림 현상과 부조화 현상이 제거되었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.473-474
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• 2014

본 논문에서는 자연 영상에 존재하는 영상의 곡면 특성을 효과적으로 이용하여 영상을 확대하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법이 기존의 기법에 비하여 성능이 향상되었음을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.231-234
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• 2016

본 논문에서는 전송하고자 하는 원영상 대신에 전혀 다른 영상을 전송하여 원영상 정보를 보호하는 스테가노그래피(steganography) 기법을 제안한다. 전송할 영상의 자연스러움을 잃어버리지 않으면서 원영상을 복구할 수 있는 차영상 정보를 LSB(Least Significant Bit)에 담고, 픽셀간의 위치 관계를 무작위로 섞어 줌으로써, 원영상을 보호하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 우선 원영상과 전송할 영상 (cover image)의 차영상을 생성하고, 각 픽셀의 차이값을 큰 범위로 양자화하여 차영상의 데이터 크기를 줄인다. 그리고, 각 픽셀의 차이값을 전송할 영상의 4 픽셀에 걸쳐서 하위 2bit 에 나누어 담는다. 8bit 영상에서 하위 2 bit 를 다루기 때문에, 각 채널 밝기값의 최대 차이값은 3 으로 설정되어 자연스럽게 영상을 생성할 수 있다. 끝으로 신호의 보호를 위하여 차영상의 픽셀과 전송할 영상의 픽셀간의 대응위치를 무작위 순열로 변환하여 외부에서 쉽게 복원할 수 없도록 한다. 이러한 스테가노그래피 제안 기법을 통하여 원영상 대신에 커버 영상을 전송함으로써, 자연스러운 정보전송이 가능하며, 외부의 감시와 복원에 안전한 정보보호 기능이 강화될 수 있다. 여러 영상에 대한 실험을 통한 제안 기법에 의하면, 전송되는 커버 영상이 자연스럽기 때문에 외부에서 정보가 숨겨진 사실을 느끼지 못하며, 송수신 장치에 내장된 무작위 순열을 통하여 외부에서는 원영상 정보를 복구하는 것도 매우 어렵게 되어 있음을 확인하였다. 본 제안 기법은 군사통신이나 중요한 정보를 다루는 기관에서의 정보 전달 및 정보보호 시스템에서 사용될 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.187-190
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• 2006

본 연구에서는 QuickBird 도심지역 영상을 이용하였으며, 텍스쳐영상생성기법과 웨이브릿 기법을 이용하여 생성시킨 웨이브릿 기반 텍스쳐 융합 영상(이하 융합영상)을 원본영상의 새로운 밴드로 추가시켜 분류작업을 수행하였다. 이외에도 비교분석을 위하여 원본영상에 텍스쳐 영상을 추가시킨 영상과, 텍스쳐와 융합영상을 모두 추가시킨 영상을 이용하여 분류작업을 수행하였다. 분류에는 ISODATA 무감독분류 기법을 사용하였으며, 텍스쳐 영상과 융합영상을 같이 추가시킨 영상을 이용하였을 때 분류정확도가 가장 많이 향상되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.533-535
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• 1999

자궁경부진 세포인식 시스템에 있어서 가장 중요한 것이 영상처리를 이용하여 세포핵과 세포질을 추출하여 세포의 형태적인 정보를 알아내는 과정이다. 기존의 전역 thresholding 기법이나 region growing의 경우는 pap smear 검사를 통해 얻어진 세포 영상을 분할할 수 있는 region growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold 개념을 도입하여 seed의 검출을 고르게 하고, 2가지 확장 조건을 사용하여 영역을 확장한다. 첫 번째 확장 조건은 비정상 세포나 artifact가 많아서 어둡게 나타나는 영상이나 세포질과 배경의 경계가 뚜렷하지 않아서 세포질의 구별이 어려운 영상의 영역 분할이 가능하도록 그 특성을 반영하고, 두 번째 조건은 세포가 흡수하는 빛의 양이 일정하다는 가정으로 영상에서의 지역 특성(gray level, color 등을 반영한다. 제안된 기법은 정상세포 영상뿐만 아니라 비정상 세포 영상에 대하여 over-segment나 under-segment하는 경우를 줄여서 영역 분할에 좋은 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.68-69
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰에서 한 장의 깊이 영상을 이용하여 내용기반 3 차원 모델 검색 기법을 범용적으로 수행하기 위한 깊이 영상 전처리 기법을 제안한다. 우선 모바일 증강현실 플랫폼 중 하나인 Vuforia 를 이용하여 다수의 영상 취득과 동시에 스마트폰 카메라의 외부 인자들을 추정한다. 그 후 취득된 영상과 외부 인자들을 이용하여 Multi-View Stereo 기법을 통해 깊이 영상을 추정한다. 이렇게 추정된 깊이 영상은 3 차원 모델 검색 기법의 질의 깊이 영상으로 활용되어 3 차원 모델 검색 기법의 입력으로 활용할 수 있다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 전처리 기법으로 추정된 깊이 영상을 이용하였을 경우 3 차원 모델 검색의 범용성이 확장되고 3 차원 모델 검색이 올바르게 수행된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.73-76
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• 2011

본 논문에서는 세라믹 비파괴 검사를 이용하여 획득한 소재 영상에서 기존의 결함 검출 방법보다 결함 검출의 정확도를 개선하기 위한 개선된 결함 검출 방법을 제안한다. 제안된 결함 검출 방법은 명암 대비를 강조하기 위해 최소 명암도와 최대 명암도를 이용한 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 비파괴 영상의 명암 대비를 강조한다. Stretching 기법이 적용된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 비파괴 영상의 경계 영역을 추출하고, 영상의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 필터링을 적용하여 영상을 보정한다. 보정된 영상에서 임계치 이진화 기법을 적용하여 경계 영역의 기울기를 계산하고, 계산된 기울기를 이용하여 비파괴 영상의 영역을 세분화한다. 세분화된 영역을 구분하기 위해 Grassfire Labeling 기법을 적용한다. Grassfire Labeling 기법이 적용된 영상을 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 비파괴 영상에 적용한 후에 대각선 이진화 기법을 적용한다. 이진화된 영상에서 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 획득한 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 더 효과적으로 소재의 결함을 추출할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.116-118
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• 2000

의료영상 저장 전송 시스템에서 환자의 이력 영상은 시간이 지나면서 데이터의 양이 급격히 증가하므로 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 데이터를 옮기고 있다. 일정한 보존 기간이 경과하면 옮기는 기존의 이동 방법은 곧 검색될 영상을 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 옮길 가능성이 높다. 이 문제점을 해결하기 위해서 이력 영상의 검색 속도를 향상시키는 두 가지 이동 기법 AIP와 EAIP 제안하였다. 두 기법 모두 기존의 방법보다 검색 속도가 우수하였다. 제안하는 두 가지 이동 기법 사이의 질의 처리 속도를 비교하였는데 EAIP가 우수하였다. 또한, EAIP 이동 기법을 이용한 이동 실행기를 구현하였다.