• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.5
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• pp.379-390
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• 2008

Due to the increase of the amount of image data, the demand for searching similar images is continuously increasing. Therefore, many researches about the content-based image retrieval (CBIR) are conducted to search similar images effectively. In CBIR, it uses image contents such as color, shape, and texture for more effective retrieval. However, when we apply CBIR to satellite images which are complex and pose the difficulty in using color information, we can have trouble to get a good retrieval result. Since it is difficult to use color information of satellite images, we need image segmentation to use shape information by separating the shape of an object in a satellite image. However, because satellite images are complex, image segmentation is hard and poor image segmentation results in poor retrieval results. In this paper, we propose a new approach to search similar images without image segmentation for satellite images. To do a similarity search without image segmentation, we define a similarity of an image by considering SIFT keypoint descriptors which doesn't require image segmentation. Experimental results show that the proposed approach more effectively searches similar satellite images which are complex and pose the difficulty in using color information.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.4
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• pp.411-417
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• 2006

Motion Estimation (ME) is an important part of video coding process and it takes the largest amount of computation in video compression. Half-pixel and quarter-pixel motion estimation can improve the video compression rate at the cost of higher computational complexity In this paper, we suggest a new efficient low-complexity algorithm for half-pixel and quarter pixel motion estimation. It is based on the experimental results that the sum of absolute differences(SAD) shows parabolic shape and thus can be approximated by using interpolation techniques. The sub-pixel motion vector is searched from the minimum SAD integer-pixel motion vector. The sub-pixel search direction is determined toward the neighboring pixel with the lowest SAD among 8 neighbors. Experimental results show that more than 20% reduction in computation time can be achieved without affecting the quality of video.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.24-32
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• 2006

본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.8
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• pp.1000-1009
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• 2011

Image interpolation is a technique which estimates the non-allocated pixel values on image scale-transform. It requires minimum computational complexity and minimum image quality degradation on the interpolated resultant images. In this paper we propose an image interpolation method using iterative error estimation. The proposed method consists of the following five steps: loss-information computational step, loss-information estimation step, loss-information application step, error computation step, and error application step. The experimental results obtained show that the average PSNR is increased by 3.3dB, subjective image quality is enhanced and the minimum computation complexity is decreased by 83%. The proposed image interpolation algorithm may be helpful in various applications such as image reconstruction and enlargement.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.2
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• pp.31-39
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• 2015

2D-to-3D video conversion vests 3D effects in a 2D video by generating stereoscopic views using depth cues inherent in the 2D video. This technology would be a good solution to resolve the problem of 3D content shortage during the transition period to the full ripe 3D video era. In this paper, a low-complexity depth generation method for 2D-to-3D video conversion is presented. For temporal consistency in global depth, a pattern-based depth generation method is newly introduced. A low-complexity refinement algorithm for local depth is also provided to improve 3D perception in object regions. Experimental results show that the proposed method outperforms conventional methods in terms of complexity and subjective quality.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.709-713
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• 2001

인터넷과 같은 네트워크의 특성은 QoS(Quality Of Service)가 보장되지 않으며, 다양한 대역폭 변화 율, 전송중의 높은 패킷 손실율, 그리고 스트리밍 시스템에서 스트리밍 서버 및 클라이언트의 부호 화/복호화에 따른 복잡도등 다양한 문제점 및 많은 스트리밍 클라이언트에게 효과적으로 데이터를 전송하기 위한 멀티캐스팅 기법이 필수적으로 요구된다. 따라서, 계속 증가하는 멀티미디어 데이터의 스트리밍 지원을 위해 이러한 네트워크 특성과 비디오 부호화 기술을 접목시켜 보다 안정적인 데이터 전송 및 화질 유지를 가능하도록 하기 위한 요구 조건 및 스트리밍을 위한 영상 부호화 기술에 대해 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.57-59
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• 2016

본 논문에서는 안개에 오염된 영상에서 안개 신호 성분을 제거하여 화질이 향상된 영상을 얻는 알고리즘을 설명한다. 실생활에서의 활용도가 높은 모바일기기에서의 활용을 위해 무엇보다 간결하고도 효과적인 안개제거 알고리즘이 필요하다. 이를 위해 patch 영역을 기반으로 한 계산이 아닌 픽셀을 기반으로 한 안개제거 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.248-249
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• 2018

본 논문에서는 고해상도 자궁 내막 세포들을 대상으로 정상세포와 이상세포들을 구별하기 위한 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 계층적 구조를 갖는 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 기반으로 네 가지 세포들을 구분하는 알고리즘을 제안한다. 이 연구에서 고해상도 영상을 분류하면서도 복잡도 증가를 막기 위해 효율적인 전처리 과정을 사용하였다. 다양한 컴퓨터 실험을 통하여 제안하는 기술을 사용할 때, 인식률이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.101-103
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• 2007

혈관 구조는 사람의 가장 복잡한 구조 중 하나이다. 혈관 분석에는 Morphology and Topology 가 있다. 우리는 목표는 위 분석 기법과는 달리 3D 영상 재구성이다. 본 논문은 Raw CT data 을 세그먼트하고 Skeleton line 을 인용하여 복잡한 트리 형태의 혈관 3D 재구성을 하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.233-236
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• 2001

본 논문에서는 가보필터를 이용한 복합무늬영상을 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 영상을 분할하는데 있어 목적에 따라 다양한 방법이 있다. 그중 무늬(texture) 특징을 기반으로 영상을 분할하는 방법 중 가장 많이 알려진 것이 가보 필터이다. 이 필터는 탁월한 영상분할 결과를 얻을 수 있으나, 필터구현이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 가보필터의 이 같은 반점인 복잡한 필터 처리를 단순히 하기 위해 전처리과정에서 필터를 영상에 맞게 선택하여 사용하였고, 영상 분할에 있어서도 histogram을 이용한 영상 분할을 수행함으로써 처리과정을 단순화 시켰다. 그 결과 간단한 알고리즘으로 빠른 수행이 이루어졌으며 좋은 결과를 가져올 수 있었다.