• Title/Summary/Keyword: 영상 이미지

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Study on Medical Dicom based XRay Image improvement program using image processing (이미지 프로세싱을 이용한 의료용 Dicom기반의 XRay 영상 개선 프로그램 개발에 관한 연구)

  • Lee, So-Haeng
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • v.9 no.1
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    • pp.1153-1156
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    • 2005
  • PACS system developments for improve of diagnosis efficiency for hospital duty efficiency and patients through various medical image diagnosis device. PACS system studies for nonfilm hospital, but still, image filtering technology Present high accuracy take a photograph image be not enough. On study image processing part is very importance. The fittest of image processing in order to using simple and essential filter try to improvrnent. The future, diagnosis of patients decide accuracy, low cost based Digital XRay system will be using.

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Development of PCB board vision inspection system using image recognition based on deep learning (딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템 개발)

  • Chang-hoon Lee;Min-sung Lee;Jeong-min Sim;Dong-won Kang;Tae-jin Yun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.289-290
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    • 2024
  • PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.

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Design of JPEG Baseline Encoder for Image Compression (이미지 압축용 JPEG 베이스라인 인코더 설계)

  • Kwon, O-Sung;No, Si-Chan;Lee, Min-Su;O, Seung-Ho;Sohn, Seung-Il
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.97-100
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    • 2008
  • 정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG압축 알고리즘을 연구하여 CMOS 이미지 센서에서 영상을 전송받으면 8*8 블록 단위로 변환 후 DCT 및 양자화 과정을 거쳐 지그재그 스캔을 한 후 허프만 코드를 사용하여 압축 부호화 시키는 JPEG 베이스라인 인코더를 VHDL언어로 설계하였다.

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A Study on Cut Detection of Video Retrieval Using the Color Threshold (칼라임계값을 이용한 동영상의 컷 검출에 관한 연구)

  • 이명주;김형균;정기봉;오무성;김태성
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.153-156
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    • 2000
  • 동영상 정보는 영상정보뿐만 아니라 음성정보, 문자정보 및 각종 의미있는 정보들을 포함하고 있어서 기존의 검색방법으로는 사용자가 원하는 이미지를 찾는데 어려움이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 동영상 정보의 효율적인 활용을 위한 색인방법으로 칼라 임계값을 이용한 컷 검출 방법을 제안하였다. 이것은 frame 간의 유사도를 측정해서 이 값이 주어진 임계값보다 작을 경우, 장면의 전환이 일어나는 곳을 컷 지점으로 검출하는 것인데, 동영상의 장면에 따른 유사도가 다를 수 있기 때문에, 컷을 구성하는 프레임들간의 칼라 임계값에 변동을 주어 최적의 컷 검출율을 구하고자 했다. 초기의 칼라 임계값은 '80'을 사용했고, 이후 frame 의 유사도가 임계값보다 클 경우, 즉 장면전환이 일어나지 않았을 경우일정한 상수 값을 초기 임계값에서 감산토록 하였다. 이러한, 과정을 거쳐 추출된 frame을 가지고 원하는 이미지를 검색하게 되면 사용자의 노력 및 검색 시간이 단축되고, 동영상 정보의 관리가 용이해진다.

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Detecting Image Regions in Mixed Images for 3D Conversion (혼합 영상의 3D 변환을 위한 이미지 영역 검출)

  • Lee, Jun-Seok;Wee, Jin-Young;Gil, Jong-In;Kim, Manbae
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2013.06a
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    • pp.363-365
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    • 2013
  • 최근 3D산업의 급성장으로 인해 3D콘텐츠 제작에 대한 관심이 확산되고 있다. 지금까지는 3D콘텐츠 제작을 영화나 애니메이션 같은 자연영상을 3D변환하는 것에 초점이 맞추어져 있었다. 자동 3D변환에서는 window 영상처럼 텍스트, 이미지, 로고 등의 혼합되어 있는 영상을 처리하는데 어려움이 있다. 특히 텍스트는 동일한 깊이맵을 얻지 못하면, 깨짐, 흔들림 등의 문제점이 발생한다. 해결방법으로 혼합 영상을 구분하고 영상 영역만을 탐색해서, 3D변환을 하고, 다른 영역은 2D로 처리함으로써 상기 문제점을 극복할 수 있다.

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Real-time Image Transmission on the Internet Using Wavelet Transform and Neural Network (웨이블릿변환과 신경회로에 의한 칼라 동영상의 실시간 전송)

  • Kim, Jeong-Ha;Kim, Hyoung-Bae;Nam, Boo-Hee
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07a
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    • pp.145-148
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    • 2003
  • 본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 신경회로(Neural Network)를 이용하여 실시간으로 동영상 전송을 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 우선, 서버에서 카메라를 이용하여 영상을 획득한다. 획득한 영상에 대해 2 단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통하여 수신 측으로 전송한다. 그 다음, 수신 측에서는 동영상을 보이기 위해, 제한된 시간 안에 수신한 이미지 프레임(image frame)만을 가지고 역웨이블릿변환을 하여 보여주게 된다. 만약 네트워크에 혼잡이 발생하게 되면 소량의 이미지 프레임 만을 전송하도록 하였다. 수신 측에서는 네트워크의 혼잡 정도를 송신 측에 특별한 목적으로 제안된 프레임을 전송함으로써 알려주도록 하였으며, 송신 측에서는 이러한 정보를 수신한 후 역전파 신경회로(back-propagation neural network)를 이용하여 송신할 데이터의 양(data rate)을 조절하여줌으로써 네트워크 속도에 대처하도록 하였다. 이러한 방법을 통해서 우리는 네트워크의 혼잡에 알맞게 조정된 동영상의 스트림(stream)을 보낼 수 있었다.

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Distortion Calibration and Image Analysis of Megapixel Ultrawide-angle Lens (메가픽셀급 초광각 렌즈의 왜곡영상 보정과 화질분석)

  • Kang, Min-Goo;Lee, Jae-Son;Lee, Ou-Seob
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.17 no.3
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    • pp.597-602
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    • 2013
  • In this paper, the lens module of mega pixel type was designed for barrel distortion calibration due to the barrel distortion of ultra wide angle. And the performance of this camera module was improved with the images from wide dynamic range 2 megapixel CMOS image sensor.

A Design of Gamma Correction Circuit for CMOS Image Sensor (이미지 센서용 감마 교정 회로 설계)

  • Lee, Hyun-Jung;Lee, Dong-Hun;Sonh, Seung-Il
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • v.9 no.1
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    • pp.1008-1012
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    • 2005
  • 최근 디지털 카메라, 영상관련 디지털 기기들의 증가와 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)의 시작으로 영상 처리 분야의 중요성이 점차 높아지고 있으며, 적절히 교정하지 못한 영상은 너무 밝거나 또는 너무 어둡게 보일 수 있기 때문에 영상을 컴퓨터 스크린에 정확하게 표현하는 감마교정은 영상을 디스플레이 하는 장치에서 더 많은 비중을 차지하고 있다. 본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 Bayer Data 가 전처리 과정에서 수행하는 감마교정에 대해 이해하고, ROM에 감마 값을 고정하여 수행하지 않았다. 구간 선형 알고리즘을 이용한 하드웨어적인 처리를 수행하는 감마 교정을 구현하고자 한다. 이를 위해서 Visual C++을 이용하여 소프트웨어적인 구현과 구간 선형법 알고리즘을 이용한 구현을 검증한 후, 구간 선형 알고리즘을 적용한 감마 교정을 하드웨어로 설계 후, Modelsim6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.

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Search Algorithm Embodiment which uses the Image and Speech Signal from the Vido (동영상에서 이미지와 음성신호를 이용한 검색 알고리즘 구현)

  • Shin, In-Kyoung;Rhee, Sang-Burm
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06b
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    • pp.88-91
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    • 2010
  • 정보통신망 및 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 정보의 형태는 단순한 텍스트 데이터에서 멀티미디어 데이터로 전환되고 있다. 멀티미디어 기술은 저장, 재생, 압축 등 관련 기술의 빠른 발전과 미디어의 사회, 문화적 역할이 계속 증가함에 따라 우리 사회 전반에 걸쳐 매우 광범위하게 사용되고 있으며, 이로 인해 동영상 검색등의 많은 검색을 요구 하고 있으나, 동영상 검색의 문제점은 생산되는 컨텐츠에서 동영상이 가지고 있는 비중은 계속해서 높아지지만 쌓아진 데이터를 검색하기엔 몇 가지 문제점이 있다. 첫 번째는 데이터의 중복성이고 두 번째는 제목, 내용 그리고 Keyword가 일치하지 않으며, 세 번째는 저자권 침해 등이 있다. 본 연구에서는 본 논문에서는 빠르게 변화되고 있는 정보화 시대에 맞게 동영상에서 음성과 얼굴영역을 검출하여, 검색 시 효율적이고 정확한 데이터의 검색이 이루어 질 수 있도록 검색 알고리즘을 제안하고 소개하며, 이중 두 번째의 문제점인 제목, 내용 그리고 Keyword의 불일치한 점에 두어 검색 시 영상의 이미지 검색과 음성을 통하여 keyword를 찾아 효율적이고 검색율의 높일 방법을 연구한다.

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Design of Automation (RPA) for uploading workout videos to YouTube highlights through deep learning facial expression recognition (딥러닝 표정 인식을 통한 운동 영상 유튜브 하이라이트 업로드 자동화(RPA) 설계)

  • Shin, Dong-Wook;Moon, NamMee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.655-657
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    • 2022
  • 본 논문은 유튜브에 업로드 된 운동 영상을 시청하는 사람의 얼굴 영역을 YoloV3을 이용하여 얼굴 영상에서 눈 및 입술영역을 검출하는 방법을 연구하여, YoloV3은 딥 러닝을 이용한 물체 검출 방법으로 기존의 특징 기반 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 영상을 다차원적으로 분리하고 클래스 확률(Class Probability)을 적용하여 하나의 회귀 문제로 접근한다. 영상의 1 frame을 입력 이미지로 CNN을 통해 텐서(Tensor)의 그리드로 나누고, 각 구간에 따라 객체인 경계 박스와 클래스 확률을 생성해 해당 구역의 눈과 입을 검출한다. 검출된 이미지 감성 분석을 통해, 운동 영상 중 하이라이트 부분을 자동으로 선별하는 시스템을 설계하였다.