• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.555-562
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• 2007

In order to display Bayer input stream received from CMOS image sensor to the display device, image signal processing must be performed. That is, the hardware performing the image signal processing for Bayer data is called ISP(Image Signal Processor). We can see real image through ISP processing. ISP executes functionalities for gamma correction, interpolation, color space conversion, image effect, image scale, AWB, AE and AF. In this paper, we obtained the optimum algorithm through software verification of ISP module for CMOS camera image sensor and described using VHDL and verified in ModelSim6.0a simulator. Also we downloaded into Xilinx XCV-1000e for the designed ISP module and completed the board level verification using PCI interface.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.444-447
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• 2022

In recent years, computer vision image classification tasks have become faster and better due to deeper neural network architectures. But while most image classification tasks are designed to classify images based on specific image features (such as distinguishing between cats and dogs), there are not many classification models that have been trained to distinguish between time periods such as day and night or different seasons of the year. And while some research has been done into distinguishing between seasons in images of the same location, this paper presents a varied approach to the problem of seasonal classification of generic images. Three methods for seasonal image classification, from simple feature extraction, to building a convolutional neural network, to transfer learning were studied and the accuracy results were compared and analyzed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.727-730
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• 2021

이미지와 비디오 합성 기술에 대한 수요가 늘어남에 따라, 인간의 손에만 의존하여 이미지나 비디오를 합성하는데에는 시간과 자원이 한정적이며, 전문적인 지식을 요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 스타일 변환 네트워크를 통해 이미지를 변환하고, 믹싱하여 생성하는 알고리즘이 등장하고 있다. 이에 본 논문에서는 GAN을 이용한 스타일 변환 네트워크를 통한 자연스러운 스타일 믹싱에 대해 연구했다. 먼저 애니메이션 토이 스토리의 등장인물에 대한 데이터를 구축하고, 모델을 학습하고 두 개의 모델을 블렌딩하는 일련의 과정을 거쳐 모델을 준비한다. 그 다음에 블렌딩된 모델을 통해 타겟 이미지에 대하여 스타일 믹싱을 진행하며, 이 때 이미지 해상도와 projection 반복 값으로 스타일 변환 정도를 조절한다. 최종적으로 스타일 믹싱한 결과 이미지들을 바탕으로 하여 스타일 변형, 스타일 합성이 된 인물에 대한 동영상을 생성한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.270-273
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• 2013

잡음이 존재하는 환경에서 이미지의 경계와 디테일을 살리는 것은 잡음을 제거하는 것에 있어서 가장 중요한 요소중의 하나이다. 이를 위한 방법 중 한가지는 Bilateral 필터를 이용하여 영상 잡음 제거를 하면서 영상의 경계와 디테일을 보존하는 방법이다. Bilateral 필터의 이러한 특성 때문에 최근 Bilateral 필터를 통한 영상 잡음 제거에 대한 연구가 한창 진행되고 있다. 이에 본 논문은 Bilateral 필터의 장점인 경계와 디테일을 부각시키는 능력을 개선하기 위해 가장 간단하다고 많이 알려진 영상의 경계 검출 알고리듬을 이용하여 더욱 효과적인 Bilateral 필터를 통한 영상 잡음 제거를 연구 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.366-367
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• 2013

3D Conversion은 3DTV 및 3D Display에 장착되어 제공되고 있다. 이외에도 다양한 변환 방법이 제안되어 왔다 기존 방법들은 영화나 애니메이션 같은 자연영상을 3D로 변환하는 것에 초점이 맞추어져 있었다. 따라서 자동 3D변환에서는 webpage영상처럼 텍스트, 이미지, 로고 등의 혼재되어 있는 영상을 처리하는데 어려움이 있다. 특히 텍스트는 동일한 깊이맵을 얻지 못하면, 깨짐, 흔들림 등의 문제점이 발생한다. 해결방법으로 webpage에서 image region만을 탐색해서, 3D변환을 하고, 다른 영역은 2D로 처리함으로써 상기 문제점을 극복할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 변환하려는 영상 영역을 탐색하고 이 탐색된 영상들을 단순하게 픽셀의 수평이동이 아닌, 양선형 보간으로 변환하여 홀채움 문제를 극복할 수 있는 변환방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.15.1-19
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• 1998

본 논문에서는 객체 웹(Object web) 환경에서 구현된 의료영상 회의시스템이 가지는 다양한 영상 처리 객체에 대한 추가, 삭제등의 관리 문제와 Web 환경의 특성에 따른 서버 시스템의 요구분석에 대해 고찰해 보고자 한다. C++로 구현된 영상 처리 객체는 그 특성상 이미지처리에 따르는 서버에서의 부하 문제와 이미지 전송에 따르는 네트워크 부하 문제를 고려하여 설계, 구현되어야 한다. 분산처리 객체 환경의 표준인 CORBA(Common Object Request Broker Architecture)를 이용하여 위 문제를 해결한 영상 처리 객체 관리자를 제시하고, 본 시스템의 전체 구성도 및 각 객체간의 인터페이스를 정의하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.9 no.3
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• pp.129-136
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• 2008

This paper implement image gradient detection algorithm with high-performance DSP. First the NTSC color image convert to B/W image. The image gradient detect with Hough transform after edge detection image from the B/W images. The value of image gradient detection control the servo motor to original position of the NTSC camera if camera base to the left or right tilt.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.441-446
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• 2000

본 논문은 웹 상에서 이미지검색 시스템을 구현하는데 검색방법은 영상의 영역과 넓이를 이용한 체인 코드에 기반 하여 복잡도와 영역 색상 정보를 이용하였고, 클라이언트와 서버간의 데이터베이스 연결은 JDBC를 이용하였다. 기존의 검색할 때마다 프로세스가 필요한 CGI를 이용한 방법보다 더 효율적이었다 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB신호를 256칼라로 양자화 하였다. 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제시하였다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징 과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.122-123
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• 2018

본 논문에서는 옥타브(sacle vector, octave)를 0, 시그마(sigma)는 1.6, 간격(intervals)은 3으로 설정하여 검출한 RobHess SIFT 특징들로 데이터 셋을 만들어 딥 러닝 모델인 VGG-16을 기반으로 SIFT 이미지 특징을 검출하는 방법을 제안한다. DIV2K 데이터 셋을 $33{\times}33$ 크기로 잘라서 데이터 셋을 구성하였고, 흑백 영상으로 판별하는 SIFT와는 달리 RGB 영상을 사용 하였다. 영상을 좌 우 반전, 밝기, 회전, 크기를 조절하여 원본 영상을 변형시켜 네트워크 학습 및 평가를 진행하였다. 네트워크는 영상의 가운데에 위치한 픽셀이 특징점인지 아닌지를 판별한다. 검증 데이터의 결과 98.207%의 정확도를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.952-955
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• 2021

사람의 자세는 구면 파노라마에서 다양한 형태로 왜곡되어 나타날 수 있다. 따라서 구면 파노라마에서의 자세 추정은 평면 이미지에서의 경우보다 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 인식률이 높은 얼굴 인식 기법을 도입하여 구면 파노라마 영상에서 안정적으로 사람의 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 먼저 구면 파노라마에서 얼굴을 인식한 후에 이에 기반하여 사람의 전신 영역을 추정하고 전신 영역을 포함하는 평면 영상을 획득한다. 획득된 평면 영상에서 자세를 추정하여 스켈레톤을 얻고 이를 캐릭터 모델에 적용한다. 제안 방법을 실영상에 적용하여 실험한 결과 평면 이미지에서와 동일한 수준의 정확도를 보임을 확인하였다.