• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.882-885
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• 2006

일반인이 많이 사용하는 이미지 편집 도구는 영상 처리 기술을 가장 많이 활용하는 프로그램으로 아주 간단한 영상 치리의 조합으로 영상이나 그림에 특별한 효과를 주어 극적인 영상을 만들어낸다. 컴퓨터를 이용하여 영상을 가공하는 기법은 많이 개발되어 왔지만 인간 중심의 사고와 휴먼터치(human touch) 기술의 중요성이 점차 대두됨에 따라 사람이 작업한 것과 같은 느낌을 주는 컴퓨터 영상 처리 기술이 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 취도 성분을 가지고 사람이 작업한 것 같은 스케치 효과 알고리즘을 제안하고 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.947-950
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• 2014

CCTV와 차량용 블랙박스 등의 영상기반 감시장비들로 사회안전망이 구축되고 있다. 하지만 디지털 영상 획득 센서는 실세계의 다이나믹 레인지를 온전히 감지하지 못한다는 한계점을 가지고 있는데 이로 인해 역광과 같은 특정 조명 조건하에서는 발생하는 움직임들을 감지하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 HDR 이미지를 사용하는데, 움직임이 많은 영상에 적용하기 어렵다. 별도의 WDR 이미지 센서를 사용할 수도 있으나 가격이 비싸고 영상처리가 복잡하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 프레임을 목표 다이내믹 레인지별로 그룹핑하고 프레임 그룹별로 노출시간을 달리하는 다중노출 방식을 제안한다. 이 방식에 따르면 어떤 조명 조건 상황에서도 물체의 변화를 모두 검출할 수 있으며 기존 이미지 센서와 영상 감지 시스템을 그대로 사용하기에 저비용으로 구현이 가능하다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.937-940
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• 2020

본 논문은 AI 기술을 기반으로 텍스트 스크립트를 자동으로 인식하고 영상 합성 기술을 응용하여 텍스트 정보를 시각화하는 AI 아나운서 소프트웨어 연구에 대하여 기술한다. 기존의 AI 기반 영상 정보 전달 서비스인 AI 앵커는 텍스트를 인식하여 영상을 합성하는데 오랜 시간이 필요하였으며, 특정 인물 이미지로만 영상 합성이 가능했기 때문에 그 용도가 제한적이었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 Tacotron 으로 새로운 음성을 학습 및 합성하여, LRW 데이터셋으로 학습된 모델을 사용하여 자연스러운 영상 합성 체계를 구축한다. 단순한 얼굴 이미지의 합성을 개선하고 다채로운 이미지 제작을 위한 과정을 간략화하여 다양한 비대면 영상 정보 제공 환경을 구성할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.8
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• pp.1635-1640
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• 2017

In this paper, a hierarchical image tree model for weather classification is defined in a single outdoor image, and a weather classification algorithm using image intensity and k-mean segmentation image is proposed. In the first level of the hierarchical image tree model, the indoor and outdoor images are distinguished. Whether the outdoor image is daytime, night, or sunrise/sunset image is judged using the intensity and the k-means segmentation image at the second level. In the last level, if it is classified as daytime image at the second level, it is finally estimated whether it is sunny or foggy image based on edge map and fog rate. Some experiments are conducted so as to verify the weather classification, and as a result, the proposed method shows that weather features are effectively detected in a given image.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.748-750
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• 2002

본 논문에서는 이미지 필터 모듈을 CORBA를 사용하여 분산 엔진으로 구현하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이미지 필터 모듈들은 영상 처리 과정에서 기본적으로 응용되는 전처리 모듈로서 원 영상을 목적에 따라 변형시키는 기능을 수행하며, 다양한 어플리케이션에서 여러 플렛폼으로 빈번하게 구현되곤 한다. 이 연구에서는 각각 독립 적으로 구현된 이미 지 필터 모듈을 CORBA를 사용한 분산 서버로 구축함으로서 , 다양한 종류의 플랫폼에서 구현된 여러 어플리케이션들이 이미지 필터 기본 모듈들을 별도의 구현 없이 쉽게 사용할 수 있도록 하였다.00

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.02a
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• pp.238-239
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• 2003

집적결상(integral imaging)에서 렌즈어레이(lens array)를 이용하여 3차원적인 물체를 기본영상(elemental image)들로 결상한 후, 다시 그 기본 이미지들로부터 3차원 이미지를 재생하는 과정에서 기본 이미지들을 변환시키지 않으면, 3차원 이미지가 재생될 때, 렌즈어레이와 수직한 축에 대해 렌즈어레이에 가까운 쪽과 먼 쪽이 서로 바뀌는 슈도스코픽(pseudoscopic) 현상이 일어난다. 그래서 기본이미지들을 변환시키기 위해 렌즈어레이를 한번 더 사용한 이단 집적결상계를 이용하거나 영상처리 방법을 이용하는데, 이와 같은 방법은 광학적 손실을 크게 하거나 처리 속도를 느리게 한다. (중략)

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.28 no.1
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• pp.13-28
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• 2023

이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.9
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• pp.55-65
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• 2008

At these information age when the importance of news is of particular emphasis, the field of image-production for the news are being made rapid progressive by high-tech like multi-media, multi-channel digital system. Even experts who have engaged in the work of broadcasting in th field for a long time are perplexed with rapid development in Broadcasting equipments and expression techniques. The field of TV is characterized by the speed of change and the desire of viewers for new and interesting video images. The image expression system applying image line has ever existed as one of conventional image expression methods. Obsolete and old image expressions are paling into significance for viewers who want to access more information in a short time. but The change of image expression systems due to the progressive stream of time has forced existing imaginary to be changed constantly to accommodate the changing interests and expectations of the viewers. Therefore, in this treatise, we need a broad interpretation about the direction of this imaginary line for TV news image in that existing systems of image producing haven’t also been changed and adapted to the stream of time. In these days, image is defined as not only video, but also audio. also We need to reduce the confusion concerning the imaginary line and contribute to a correct understanding images of TV news for not only customers but also producer by extending and applying the concept of imaginary line to image producing.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.18 no.2
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• pp.76-83
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• 2017

In this study, the original medical image, DICOM file, was converted into TIFF, BITMAP, GIF, JPEG image file, and then the conversion loss ratio according to the image compression and conversion process was quantitatively evaluated using Origin pro and ICY image analysis program. As the evaluation method, 50% MTF, structural similarity index, MSE, RMSE, maximum signal - to - noise ratio and so on were evaluated. The TIFF image file showed the same result as DICOM image in all experimental groups, Image file format. In this study, we propose a new method for evaluating the quality of digital images by applying original evaluation program such as Origin pro or ICY medical image analysis program. Is expected to be used as research data in the field of medical image processing, and TIFF image file showing the same result as DICOM image in the basic research field using digital medical image and evaluation program that does not support DICOM file Therefore, it is believed that it will help to secure reliability in digital medical image processing research using image file.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.1
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• pp.117-124
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• 2008

We suggest CBIR(Content Based Image Retrieval) method using color and shape information. Using just one feature information may cause inaccuracy compared with using more than two feature information. Therefore many image retrieval system use many feature informations like color, shape and other features. We use two feature, HSI color information especially Hue value and CSS(Curvature Scale Space) as shape information. We search candidate image form DB which include feature information of many images. When we use two features, we could approach better result.