• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.131-134
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• 2000

본 논문에서는 스테레오 좌.우 영상간의 휘도 불균형 보정에 관한 연구를 수행하였다. 좌영상과 우영상의 관계를 선형관계 $(I_L = aI_R +b)$로서 가정하고 휘도 불균형을 보정한 기존 알고리듬(global balancing)의 문제점을 분석하였다. 또한 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 두 가지 방법을 제안하는데 히스토그램 균일화를 통한 방법과 영상의 국부적 특징을 이용하여 선형변환을 적용하는 방법(local balancing)이 보다 정확한 변이벡터를 찾는 전처리 과정임을 모의실험을 통해 검증하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.7 no.3
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• pp.227-232
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• 2013

The pixels used in a digital X-ray detector have different sensitivities and offset values. A non-uniform image is consequently obtained. Flat-field correction was introduced to resolve this problem and carried out image preprocessing in a digital imaging system. Nevertheless, the non-uniform images caused by several reasons have been being occasionally acquired. In this study, the non-uniform images acquired in digital imaging systems were applied to flat-field correction, and NPSs were calculated and analyzed with those images before and after correction. It was confirmed that low frequency noise were effectively eliminated.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.150-155
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• 2002

SAR 시스템은 능동적 센서로 마이크로파라 불리우는 전자기파를 직접 지상에 보내고 돌아오는 신호의 위상과 진폭을 이용하여 영상으로 나타내는 간섭성 시스템이다. 이러한 영상의 특성으로 인해 날씨나 태양의 유 무에 상관없이 영상을 취득할 수 있는 장점이 있다. 또한, 최근에는 기존의 다중분광 위성영상과의 SAR 영상의 Data Fusion을 통해 지상의 새로운 정성적 정보를 취득하려는 시도 등 나날이 그 활용성이 증대되고 있는 상황이다. 그러나 SAR 영상의 광범위한 활용을 위해서는 먼저 영상의 지형보정이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상의 활용을 위해서 선행되어야 할 지형보정의 알고리즘을 컴포넌트 기반의 프로그램으로 구현하고 대상연구지역에 대한 적용을 통해 그 활용성과 가능성을 보여주고자 한다. 연구대상지역은 ERS-1, ERS-2 SAR로 촬영된 대전광역시와 그 주변지역으로 해당 SAR 영상에 대하여 엄밀지형보정 알고리즘과 경사거리 영상을 지상거리 영상으로 변환하는 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 실험결과 공칭해상도 30m의 ERS 영상에 대하여 39.7m(X방향으로 24.5m, Y방향으로 31.3m)의 수평오차를 나타내었으며 경사거리 영상의 지상거리 영상으로의 변환도 원활하게 수행됨을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구를 통해 연구된 모든 알고리즘은 컴포넌트 기반으로 설계하고 구현되어 향후 국내 SAR 처리기술 개발에 있어서 공유할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.119-120
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• 2008

움직이는 물체 영역 검출 시 연속된 두 영상간의 차영상을 통하여 구하는 방법은 가장 간단하고 널리 사용되고 있다. 그러나 능동 카메라를 이용하여 실험할 경우 두 연속된 영상 간 배경의 움직임, 즉 카메라의 움직임 영역이 함께 포함되기 때문에 실제로 움직인 물체만을 찾아내기에는 어려움이 있다. 이를 보정하는 방법 영상의 처리를 통만 배경의 예측 및 보정, 그리고 센서를 통해 카메라가 움직인 각도를 측정하여 이를 보정해주는 방법이 있다. 본 논문에서는 팬틸트 장비에 장착된 카메라에 센서를 부착하여 각 시간 간격 당 움직인 각도를 획득, 이를 이용하여 이전 영상과 현재 영상에서의 픽셀 위치 변화 관계를 구하여 카메라의 움직임을 보정한다. 그리고 보정된 영상과 이전 영상간의 비교 통해 움직임 영역을 구하고 움직인 물체의 센트로이드를 구한다. 이때 센트로이드가 항상 이미지 플레인의 중심점과 일치하도록 팬틸트 파업을 수행한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.2 no.2
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• pp.9-14
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• 1999

This paper describes an algorithm for the correction of major radiometric errors shown in MEIS (Multi-spectral Earth Imaging System) images on board KITSAT-3. MEIS images contain various radiometric errors as also shown in the images obtained from other remote sensing sensors. This paper introduces the two major radiometric error sources shown in MEIS images and the corresponding correction algorithm. The proposed algorithm was integrated to an operational preprocessing software and validated by applying the algorithm to several tens of MEIS images. This algorithm will therefore applied operationally to raw MEIS images before they are distributed to users.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.13-17
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• 2009

고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.475-477
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• 2010

본 논문에서는 객체 위주의 3D 파노라마를 생성하기 위하여 객체를 중심으로 영상을 촬영할 시, 조명의 위치나 방향에 의해 나타나는 영상 내 음영과 같은 휘도의 차이를 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 촬영한 영상을 그레이스케일 영상으로 변환한 후, 임계값(threshold)을 기반으로 객체 내 어두운 영역과 밝은 영역을 분류하고, 그레이스케일 영상의 히스토그램을 분석하여 분류한 영역의 차이를 완화시킬 수 있는 최적의 휘도 경계 값을 도출한다. 다음으로는 어두운 영역(shadow)과 밝은 영역(non-shadow)에 해당하는 히스토그램의 요소들을 추출하고, 추출한 요소들을 휘도 경계 값으로 이동하여 조명에 의해 발생된 영사의 휘도 차이를 보정한다. 제안한 방법을 건조물 문화재를 중심으로 촬영한 영상에 적용하였을 시, 조명에 의해 발생된 영상 내 급격한 휘도의 차이를 보정할 수 있었으며, 보정된 결과에서는 보정 전 어두운 영역에서는 관찰하기 어려웠던 건조물 문화재의 내부문양과 같은 정보들을 보다 명확히 확인할 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.13 no.1
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• pp.22-30
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• 2009

Purpose : Patient motion during magnetic resonance (MR) imaging is one of the major problems due to its long scan time. Entropy based post-processing motion correction techniques have been shown to correct motion artifact effectively. One of main limitations of these techniques however is its long processing time. In this study, we propose several methods to reduce this long processing time effectively. Materials and Methods : To reduce the long processing time, we used the separability property of two dimensional Fourier transform (2-D FT). Also, a computationally light metric (sum of all image pixel intensity) was used instead of the entropy criterion. Finally, partial Fourier reconstruction, in particular the projection onto convex set (POCS) method, was combined thereby reducing the size of the data which should be processed and corrected. Results : Time savings of each proposed method are presented with different data size of brain images. In vivo data were processed using the proposed method and showed similar image quality. The total processing time was reduced to 15% in two dimensional images and 30% in the three dimensional images. Conclusion : The proposed methods can be useful in reducing image motion artifacts when only post-processing motion correction algorithms are available. The proposed methods can also be combined with parallel imaging technique to further reduce the processing times.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.28 no.4
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• pp.393-407
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• 2012

This study focuses on the correction of topographic effects caused by a combination of solar elevation and azimuth, and topographic relief in single optical remote sensing imagery, and by a combination of changes in position of the sun and topographic relief in comparative analysis of multi-temporal imageries. For the Jeju Island, Republic of Korea, where Mt. Halla and various cinder cones are located, a Landsat 7 ETM+ imagery and ASTER GDEM data were used to normalize the topographic effects on the imagery, using two topographic normalization methods: cosine correction assuming a Lambertian condition and assuming a non-Lambertian c-correction, with kernel sizes of $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, and $9{\times}9$ pixels. The effects of each correction method and kernel size were then evaluated. The c-correction with a kernel size of $7{\times}7$ produced the best result in the case of a land area with various land-cover types. For a land-cover type of forest extracted from an unsupervised classification result using the ISODATA method, the c-correction with a kernel size of $9{\times}9$ produced the best result, and this topographic normalization for a single land cover type yielded better compensation for topographic effects than in the case of an area with various land-cover types. In applying the relative radiometric normalization to topographically normalized three multi-temporal imageries, more invariant spectral reflectance was obtained for infrared bands and the spectral reflectance patterns were preserved in visible bands, compared with un-normalized imageries. The results show that c-correction considering the remaining reflectance energy from adjacent topography or imperfect atmospheric correction yielded superior normalization results than cosine correction. The normalization results were also improved by increasing the kernel size to compensate for vertical and horizontal errors, and for displacement between satellite imagery and ASTER GDEM.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.5C
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• pp.632-641
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• 2004

In this paper, a new intermediate view reconstruction method employing a stereo image rectification algorithm by which an uncalibrated input stereo image can be transformed into the calibrated one is suggested and its performance is analyzed. In the proposed method, feature point are extracted from the stereo image pair though detection of the corners and similarities between each pixel of the stereo image. And then, using these detected feature points, the moving vectors between stereo image and the epipolar line is extracted. Finally, the input stereo image is rectified by matching the extracted epipolar line between the stereo image in the horizontal direction and intermediate views are reconstructed by using these rectified stereo images. From some experiments on synthesis of the intermediate views by using three kinds of stereo image; a CCETT's stereo image of 'Man' and two stereo images of 'Face' ＆ 'Car' captured by real camera, it is analyzed that PSNRs of the intermediate views reconstructed from the calibrated image by using the proposed rectification algorithm are improved by 2.5㏈ for 'Man', 4.26㏈ for 'Pace' and 3.85㏈ for 'Car' than !hose of the uncalibrated ones. This good experimental result suggests a possibility of practical application of the unposed stereo image rectification algorithm-based intermediate view reconstruction view to the uncalibrated stereo images.