• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.70-72
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인지적 영상 압축 기법에 사용되었던 Just Noticeable Distortion(JND) 모델이 압축과정에서 생기는 왜곡인 양자화 왜곡에 적합하지 않는 다는 것을 보이고, 그 한계점을 해결하기 위하여 Just Noticeable Blur(JNB)의 개념을 적용하여 영상 압축에 적합한 모델을 제시하였다. 주파수 공간에서 영상의 복잡도 특징을 나타내는 Spectral Contras Index(SCI) 값을 사용해서 영상의 DCT 블록별 JNB 를 추정하고 이를 기반으로 영상의 DCT 계수 값을 감소시켜 최신의 DCT 기반 JND 를 적용한 인지적 압축 영상에 비해 더 낮은 PSNR 을 가지면서 왜곡도 인지되지 않는 영상을 얻을 수 있었다. 새롭게 제시한 모델을 적용하면 인지적 영상압축에서 기존의 방법보다 더 낮은 비트율로 유사한 인지적 화질 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.143-144
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• 2015

최신 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 기존의 H.264/AVC 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 성능을 얻기 위해 HEVC에는 다양한 압축 기술이 적용되었다. 그 예로, H.264/AVC에서는 인트라 예측 모드에서 9가지 예측 모드만을 사용한 반면 HEVC에서는 35가지의 모드를 이용해 화면 내 예측을 시행한다. HEVC에 적용된 다양한 기술들에 의해 부호화 복잡도가 증가하였고 복잡도를 줄이기 위해 다양한 고속 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상 부호화에 적합한 고속 인트라 예측 알고리즘을 제안한다. 스크린 콘텐츠 영상이란 카메라를 이용해 촬영된 자연계 영상이 아닌 mobile phone, 방송 장비, 기타 전자 기기 등 컴퓨터 기술에 의해 생성되는 영상을 의미한다. 스크린 컨텐츠 영상은 자연계 영상과 달리 색의 변화가 전혀 없는 단순한 영역을 갖는 특성이 있다. 이러한 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 반영하는 고속 알고리즘을 HEVC Test Model (HM) 16.6에 적용하였고, 스크린 컨텐츠 영상에서 25%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.77-80
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• 2009

3차원 영상 처리 기술과 3차원 디스플레이의 발전은 3차원 영상 시장의 빠른 발전을 가져왔고 차세대 방송 기술로 큰 관심을 받고 있다. 하지만 3차원 영상은 시청할 때 눈의 피로, 어지럼증과 같은 현상이 일어날 수 있으며, 왜곡된 3차원 영상이 인체에 해로운 영향을 미칠 수도 있다. 이는 3차원 영상 산업의 활성화를 위해서 가장 시급히 해결되어야 할 문제이다. 현재 3차원 디스플레이는 스테레오 방식과 함께 1view 1depth 다시점 방식이 개발되었다. 특히 1view 1depth 다시점 디스플레이에서 깊이 영상의 공간적/시간적으로 복잡한 정도는 피로감을 일으키는 주요 요소이며 이는 1view 1depth 영상을 통해 직접 연구할 수 있다. 본 논문에서는 1view 1depth 디스플레이에서 주관적인 피로도와 큰 상관도를 가지는 깊이 영상의 특성 측정 방법을 제안한다. 1view 1depth 디스플레이에서 view 영상은 양호한 화질을 가정하였으며 피로감에 큰 영향을 미치는 깊이 영상 정보만 사용하여 공간적, 시간적인 특성을 분석한다. 공간적 복잡도는 각 프레임에 대하여 깊이 영상 내 화소 값의 분산 값을 취하여 공간적으로 깊이 값의 분포와 구조의 복잡한 정도를 측정하고, 시간적 복잡도는 연속적인 프레임에 대하여 동일한 화소위치에서 화소 값 차이의 분산 값을 사용한다. 또한 공간적/시간적 평균값의 측정하여 피로감에 영향을 주는 요인으로 사용하였다. 결과적으로 측정한 값들을 바탕으로 주관적인 피로도 평가와 유사성을 가지도록 모델링하여 3차원 영상의 피로도를 예측한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.81-83
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• 2015

객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)방법은 영상 화질 최적화 문제해결을 목적으로 하는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 매우 중요하게 사용된다. 이를 위해, 저복잡도, 고성능 및 좋은 수학적 특성(예를 들어, 척도성(metricability), 미분가능성(differentiability) 및 볼록 성질(convexity))을 모두 만족시키는 객관적 IQA 방법이 활발히 연구되어 왔다. 그러나, 위해 위에서 언급한 좋은 수학적 특성을 가지는 대부분의 객관적 IQA 방법들은 좋은 수학적 특성을 만족시키기 위해 상당한 예측성능의 감소를 초래했다. 본 논문은 위에서 언급한 좋은 수학적 특성을 모두 만족시키면서, 예측 성능이 향상된 새로운 IQA 방법을 제안한다. 인간 시각 체계의 감수영역은 광도 입력에 대해 공간 도메인에서 미분 형태의 응답을 가지므로, 제안 방법은 이러한 시각 체계 응답을 모방하여 기울기 연산자를 도입한다. 제안한 방법에서 도입한 기울기 연산자는 매우 단순하게 설계되어, 계산 복잡도가 매우 낮다. 광범위한 실험 결과, 제안하는 IQA 방법은 기존 수학적 특성이 좋은 IQA 방법들 대비 더 좋은 성능을 보이면서 계산 복잡도 또한 낮았다. 따라서 제안 IQA 방법은 다양한 영상 화질 최적화 문제에 매우 효과적으로 적용될 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.3
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• pp.93-102
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• 2008

In this paper, we propose a rate control algorithm for constant quality real time video coding. To achieve constant quality, previous algorithm exploit mean absolute of difference(MAD) as measure of frame complexity. However, if scene is abruptly changed or if quantization parameter is not constant, encoder produces various output bits with same MAD. Therefore we know that MAD does not appropriately reflect characteristic of frame. To solve this problem, we exploit model parameter as measure of frame complexity. Because model parameter means slope between output bits and MAD, it reflects correctly complexity of frame. And because previous model, R-MAD model, is not considered quantization parameter, as quantization parameter increases or decreases, model parameter of frame also vary. So model parameter obtained using previous model cannot reflect internal characteristic of video. We solve this problem using proposed model, which is considered quantization parameter. Experiment results show that our algorithm provide better performance, in terms of quality smoothness than previous algorithm. Especially, when scene is abruptly changed, our algorithm alleviates quality drop.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.9-11
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• 2016

최근 UHDTV(ultra high definition television) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하면서, 기존의 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기법들이 각광을 받고 있다. 그 중, 선형 매핑(linear mapping)을 사용하여 저해상도 패치(patch)로부터 고해상도 패치를 복원하는 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 생성한다. 그러나 이러한 기법은 단순한 선형 매핑을 기반으로 하기 때문에 복잡한 비선형적(nonlinear) 저해상도-고해상도 관계를 예측하기 힘든 단점이 있다. 최근 각광받는 딥러닝(deep learning) 기술은 다층(multi-layer) 네트워크를 쌓아 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 훈련시켜 좋은 성능을 보이는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 다중의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 초해상화 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 다층 선형 매핑은 기존 선형 매핑보다 비선형적 관계를 더 잘 예측하여 높은 품질의 고해상도 영상을 생성할 수 있게 한다. 제안된 초해상화 기법은 딥러닝 기반 초해상화 기법과 필적하는 품질의 고해상도 영상을 생성하면서도 더 낮은 복잡도를 지니는 것을 확인하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.1
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• pp.27-35
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• 2022

This paper proposes an ultrasound vessel-pattern imaging algorithm with low computational complexity. The proposed imaging algorithm reconstructs blood-vessel patterns by only detecting blood flow, and can be applied to a real-time signal processing hardware that extracts an ultrasonic finger-vessel pattern. Unlike a blood-flow imaging mode of typical ultrasound medical imaging device, the proposed imaging algorithm only reconstructs a presence of blood flow as an image. That is, since the proposed algorithm does not use an I/Q demodulation and detects a presence of blood flow by accumulating an absolute value of the clutter-filter output, a structure of the algorithm is relatively simple. To verify a complexity of the proposed algorithm, a simulation model for finger vessel was implemented using Field-II program. Through the behavioral simulation, it was confirmed that the processing time of the proposed algorithm is around 54 times less than that of the typical color-flow mode. Considering the required main building blocks and the amount of computation, the proposed algorithm is simple to implement in hardware such as an FPGA and an ASIC.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.5
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• pp.977-984
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• 2019

This paper proposes a single image dehazing that utilizes the transmission estimation with low complexity and the pixel-based JBDCP (Joint Bright and Dark Channel Prior) for the effective application of hazy outdoor images. The conventional transmission estimation includes the refinement process with high computational complexity and memory requirements. We propose the transmission estimation using combination of pixel- and block-based dark channel information and it significantly reduces the complexity while preserving the edge information accurately. Moreover, it is possible to estimate the transmission reflecting the image characteristics, by obtaining a different air-light for each pixel position of the image using the pixel-based JBDCP. Experimental results on various hazy images illustrate that the proposed method exhibits excellent dehazing performance with low complexity compared to the conventional methods; thus, it can be applied in various fields including real-time devices.

• CDE review
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• v.7 no.3
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• pp.41-46
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• 2001

영상기반 모델링 및 렌더링은 1990년대 초반 이후 집중적으로 연구되기 시작한 분야로, 영상 자체를 입력으로 하여 출력 영상을 생성하여 자연스럽게 photorealism을 달성할 수 있고, scene의 복잡도에 무관한 렌더링을 가능케 한다. 본 논문은 파노라마 렌더링, light field 렌더링, LDI 렌더링을 중심으로 지난 10년 간에 걸친 영상깁ㄴ 모델링 및 렌더링의 연구 성과를 개괄한다.