• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.31-39
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• 2010

본 논문은 도로 영상에서 안개의 존재 여부를 판단하여 미디언 필터를 기반으로 하는 Retinex 알고리즘을 적용하고 영상을 개선한 후 최종적으로 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 영상 내에서 특정 관심 영역을 지정하고 해당 영역에서의 히스토그램을 분석하여 안개의 존재 여부를 판단한다. 안개 낀 영상으로 판단되는 경우 영상의 화질개선을 위해 미디언 필터를 기반으로 하는 Retinex 알고리즘을 이용해 대비도를 향상시킨다. 기존의 Retinex 알고리즘은 가우시안 필터를 적용하기 때문에 연산에 많은 시간이 걸리며, 특히 도로의 안개 영상에서는 차선의 특징이 두드러지지 않았다. 본 논문에서는 가우시안 필터를 미디언 필터를 바꿈으로써 도로의 안개 영상에 대해서 강인한 대비도 향상 효과를 얻을 수 있었다. 개선된 영상에서 차선에 대한 정보를 획득하기 위해서 이중 임계치를 이용한 이진화를 수행하고 라벨링을 통해서 검출된 차선의 크기, 방향 등의 정보를 계산하여 최종적인 차선을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능은 다양한 환경의 도로를 주행하면서 획득한 연속적인 영상들에 적용함으로써 제안하는 알고리즘의 효율성 및 우수성을 평가하였다.

• 방송과미디어
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• 제25권2호
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• pp.27-35
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• 2020

최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.333-335
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• 2012

고명암 대비(High Dynamic Range)영상을 일반 디스플레이 장치로 표현하기 위한 톤 매핑 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 주성분분석(Principle Component Analysis)을 통해 구한 휘도채널을 양방향필터를 이용하여 기본 영상과 디테일 영상으로 분리한다. 기본영상은 동적영역분할과 재분배를 수행하고, 기본영상의 밝기값과 향상된 밝기값을 이용하여 후광현상을 제거한다. 실험 결과에서 제안하는 기법은 저명암대비 영상에서 명암비 향상과 동시에 디테일이 보존되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.35-38
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• 2023

포트홀은 주행하는 자동차와 접촉이 이뤄지면 차체나 운전자에게 충격을 주고 제어를 잃게 하여 도로 위 안전을 위협할 수 있다. 포트홀의 검출을 위한 국내 동향으로는 진동을 이용한 방식과 신고시스템 이용한 방식과 영상 인식을 기반한 방식이 있다. 이 중 영상 인식 기반 방식은 보급이 쉽고 비용이 저렴하나, 컴퓨터 비전 알고리즘은 영상의 품질에 따라 정확도가 달라지는 문제가 있었다. 이를 보완하기 위해 영상 인식 기반의 딥러닝 모델을 사용한다. 따라서, 본 논문에서는 사전 학습된 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위한 Feature Level Ensemble 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사전 학습된 CNN 모델 중 Test 데이터의 정확도 기준 Top-3 모델을 선정하여 각 딥러닝 모델의 Feature Map을 Concatenate하고 이를 Fully-Connected(FC) Layer로 입력하여 구현한다. Feature Level Ensemble 기법이 적용된 딥러닝 모델은 평균 대비 3.76%의 정확도 향상을 보였으며, Top-1 모델인 ShuffleNet보다 0.94%의 정확도 향상을 보였다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 기법은 사전 학습된 모델들을 이용하여 각 모델의 다양한 특징을 통해 기존 모델 대비 정확도의 향상을 이룰 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1378-1387
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• 2013

히스토그램 평활화는 영상의 밝기 분포를 변화시킴으로써 화질을 향상시키는 방법으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. 전역적인 방법은 영상 밝기의 전체적인 분포를 균등 분포로 변환함으로써 영상의 밝기가 과도하게 변하는 단점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 K. Zuierveld가 제안한 대비 제한 적응 히스토그램 평활화(CLAHE)가 실용적으로 널리 사용되고 있다. 이 방법에서는 블록단위의 처리를 위한 블록 크기와 대비 제한을 위한 매개변수 등 두 개의 매개변수가 히스토그램의 평활화 성능을 결정하는데, 이것들을 결정하는 구체적인 알고리듬은 없으며 실험적으로 시행착오학습 통해 결정한다. 본 논문에서는 영상의 엔트로피에 기반해서 CLAHE의 매개변수인 블록 크기와 대비제한 매개변수를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CLAHE를 자동화할 수 있으며, 전체적으로 어두운 영상이나 밝은 영상에 적용한 결과 전역적인 방법에 비해 주관적 화질 개선의 효과를 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.175-182
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• 2013

본 논문은 Patterned Retarder (PR) 방식의 영상 표시 장치에서 문자 가독성 향상을 위한 필터를 제안한다. 일반적으로 3차원 입체 영상 내 존재하는 글자를 편광 안경을 통해 시청하게 되면 작은 글자의 경우 가독성이 저하된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 우리는 글자 영역에 대한 가독성 향상을 위한 필터링 과정과 특정 글자만을 추가로 개선하는 후처리 과정으로 구성된 새로운 가독성 향상 기법을 제안한다. 먼저 가독성 향상 필터링은 입력되는 스테레오 영상의 기수 라인과 우수 라인을 분리하고, 각각의 영상을 수직 방향으로 2배 확대한 후 좌우 영상들을 평균하여 최종 결과를 얻는 방식이다. 후처리 단계에서는 추가적으로 가독성을 향상시킬 특정 글자들을 검출한 후 검출된 영역에서만 대비 조절을 통해 가독성 향상 효과를 준다. 모의 실험을 통해 제안 기법에 의한 영상이 기존 방식에 의한 결과 영상보다 가독성이 많이 향상됨을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권4호
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• pp.639-646
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• 2017

본 연구에서는 컨테이너 엑스선 검색기의 노후화, 검출 감지기(Sensor) 불량으로 발생되는 검색영상의 잡음(Noise)을 줄이기 위한 알고리즘을 제시고 MATLAB 툴박스에 이를 적용하여 컨테이너 검색영상의 화질(Image Quality)을 개선하고자 하였다. 검색영상은 일반적인 컨테이너 검색기 작동 점검을 위한 일일 점검영상을 활용하였으며 일일점검영상의 수평 영상과 수직 영상을 기준으로 잡음(Noise)을 디지털 방사선 영상에서 가장 기본으로 사용되는 잡음평가 방법인 제곱평균제곱근(Root Mean Square; RMS)으로 평가하였다. 또한 개선된 알고리즘을 실제 컨테이너검색영상에 적용하여 일일 점검영상과 실제 컨테이너 검색영상의 화질을 평가하였다. 그 결과 제곱평균제곱근이 일일 점검영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.5%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 평균 18.2% 가 낮은 결과치를 나타내었다. 또한 실제 컨테이너 검색영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.4%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 19.1%가 낮은 결과치를 나타내었다. 이는 영상의 화질개선을 객관적, 시각적으로 확인할 수 있었으며 관세청의 컨테이너 검색영상 판독 업무에 큰 도움이 될 것이라 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.37-38
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• 2011

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러 성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. Fuzzy c-means 군집화 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역과 어두운 영역에 대하여 모든 화소의 소속 정도를 나타내는 퍼지 소속 함수를 구한다. 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분은 원본 영상 값에 밝은 영역 퍼지 소속 함수를 적용하고, 어두운 영역에 대해서의 컬러 성분은 Retinex 복원 영상 값에 어두운 영역 퍼지 소속 함수를 이용한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘(MSRCR) 보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.677-680
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• 2001

본 논문에서는 컬러 장치들간에 색을 일치시키기 위하여 휘도 대비와 채도 향상을 고려한 원형 색역 사상(circular shape-based gamut mapping)방법을 제안하였다. 서로 다른 장치들간에 색역을 일치시키기 위해 장치 독립적이고 균등 색 공간인 CIELAB값으로 변환하여 색역 사상을 수행하였다. 인간 시각에 상대적으로 민감한 특성을 가지는 휘도 성분을 JND(just noticeable difference)에 기반해 분할하고, 이를 기점으로 색역을 원의 형태로 나눈다. 이렇게 나뉜 색역은 사상의 방향성을 결정하는 기본 단위로 사용되어, 이들 영역을 기점으로 영역 대 영역별 사상 방법을 사용하였다. 제안한 색역 사상 방법을 모니터와 프린터간에 적용한 결과 보다 선명하고 휘도 대비가 높은 영상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.402-411
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• 2001

H.263 압축 방식은 실현하는데 여러 가지 문제가 있지만 그 중에서 그 대표적인 것은 인코딩 과정에서의 압축 시간이 오래 걸린다는 것이고 다른 한 가지는 과도한 압축률에 의한 복원된 이미지 화질 저하이다. 이 논문에서는 H.263에서의 압축 속도 향상과 복원 이미지의 화질 이미지의 화질 보상에 대한 두 가지 새로운 방법을 제안하였다. 압축 속도를 향상시키기 위해서 움직임 벡터를 찾는 알고리즘을 개선하여 새로운 4단계 탐색 알고리즘을 제안하였다. 또한 화질을 보상하기 위해 디코더에서 블록 아티팩을 제거하고 복원 이미지를 선명하게 하는 알고리즘을 제안하였다. 여기서 화질 보상은 원본 이미지와 동일하게 만드는 것이 아니라 인간이 더 좋은 영상으로 인식하도록 하는 걸 목적으로 한다. 우리가 제한한 알고리즘에 의해서 압축 속도는 초당 2.5에서 17 프레임으로 증가하였고 블록 아티팩을 제거하고 명암 대비를 높임으로써 보기 좋은 영상을 제공하였다.