• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.179-181
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• 2023

본 논문에서는 GAN 기반의 영상 생성 방법론을 이용해 delayed PET 영상을 생성하는 연구를 수행하였다. PET은 양전자를 방출하는 방사성 동위원소를 표지한 방사성의약품의 체내 분포를 시각화함으로서 암 세포 진단에 이용되는 의료영상 기법이다. 하지만 PET의 스캔 과정에서 방사성의약품이 체내에 분포하는 데에 걸리는 시간이 오래 걸린다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 방사성의약품이 충분히 분포되지 않은 상태에서 얻은 PET 영상을 통해 목표로 하는 충분히 시간이 지난 후에 얻은 PET 영상을 생성하는 모델을 GAN (generative adversarial network)에 기반한 image-to-image translation(I2I)를 통해 수행했다. 특히, 생성 전후의 영상 간의 영상 쌍을 고려한 paired I2I인 Pix2pix와 이를 고려하지 않은 unpaired I2I인 CycleGAN 두 가지의 방법론을 비교하였다. 연구 결과, Pix2pix에 기반해 생성한 delayed PET 영상이 CycleGAN을 통해 생성한 영상에 비해 영상 품질이 좋음을 확인했으며, 또한 실제 획득한 ground-truth delayed PET 영상과의 유사도 또한 더 높음을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 딥러닝에 기반해 early PET을 통해 delayed PET을 생성할 수 있었으며, paired I2I를 적용할 경우 보다 높은 성능을 기대할 수 있었다. 이를 통해 PET 영상 획득 과정에서 방사성의약품의 체내 분포에 소요되는 시간을 딥러닝 모델을 통해 줄여 PET 이미징 과정의 시간적 비용을 절감하는 데에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.1
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• pp.1-8
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• 2020

The thermal image device support image to detect infrared light from the object without light. It can use not only defence-related industry, but also civilian industry. This paper presents a new thermal image processing module using common image processor. The proposed module shows 10~20% performance improvement with normal mode and 50% performance improvement with sleep mode compared with the previously thermal image module based FPGA. and it guarantees high scalability according to modular system. In addition, the proposed module improves modulation and reuse, so it expect to have reduction of development period, low development cost. various application. In addition, it expect to have satisfaction of customer requirements, development design, development period, release date of product.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.679-686
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• 2014

Recently, users can get countless images and videos by network. So, the compression technology of image and video is researched more and more. However, the situation which is the interested range of the image is occurred. For instance, since the region of face is more important than background, the image compression technology bases on the region of interest (ROI) is necessary, in the ATM environment. In this research, given the human visual system, which are not sensitive to illumination variations at very dark and light regions of image, we calculate the standard deviation of block and use this value to define the ROI. In encoding process, the relatively high quality can be obtained at the ROI and the relatively low quality can be obtained at the non ROI. In proposed scheme, the feature which is the encoding process according to subjectively image quality can be demonstrated. Finally, this proposed scheme is applied to JPEG standard. The experimental results demonstrate that proposed scheme can achieve better image quality at the high compression ratio.

• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.124-136
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• 2018

There have been active research activities to use neural networks to analyze OCT images and make medical decisions. One requirement for these approaches to be promising solutions is that the trained network must be generalized to new devices without a substantial loss of performance. In this paper, we use a deep convolutional neural network to distinguish AMD from normal patients. The network was trained using a data set generated from an OCT device. We observed a significant performance degradation when it was applied to a new data set obtained from a different OCT device. To overcome this performance degradation, we propose an image normalization method which performs segmentation of OCT images to identify the retina area and aligns images so that the retina region lies horizontally in the image. We experimentally evaluated the performance of the proposed method. The experiment confirmed a significant performance improvement of our approach.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.28 no.2
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• pp.178-184
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• 2023

Finding texts in general scene images and recognizing their contents is a very important task that can be used as a basis for robot vision, visual assistance, and so on. However, for the low-resolution text images, the degradations, such as noise or blur included in text images, are more noticeable, which leads to severe performance degradation of text recognition accuracy. In this paper, we propose a new Korean text image super-resolution based on a Transformer-based model, which generally shows higher performance than convolutional neural networks. In the experiments, we show that text recognition accuracy for Korean text images can be improved when our proposed text image super-resolution method is used. We also propose a new Korean text image dataset for training our model, which contains massive HR-LR Korean text image pairs.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.12 no.8
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• pp.243-252
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• 2023

Satellite imageries are at a greatest importance for land cover examining. Numerous studies have been conducted with satellite images and uses semantic segmentation techniques to extract information which has higher altitude viewpoint. The device which is taking these images must employee wireless communication links to send them to receiving ground stations. Wireless communications from a satellite are inevitably affected due to transmission errors. Evidently images which are being transmitted are distorted because of the information loss. Current semantic segmentation techniques are not made for segmenting distorted images. Traditional image enhancement methods have their own limitations when they are used for satellite images enhancement. This paper proposes an auto-encoder based image pre-enhancing method for satellite images. As a distorted satellite images dataset, images received from a real radio transmitter were used. Training process of the proposed auto-encoder was done by letting it learn to produce a proper approximation of the source image which was sent by the image transmitter. Unlike traditional image enhancing methods, the proposed method was able to provide more applicable image to a segmentation model. Results showed that by using the proposed pre-enhancing technique, segmentation results have been greatly improved. Enhancements made to the aerial images are contributed the correct assessment of land resources.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.315-318
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• 2002

대부분의 의료 영상 관리 시스템이 의료 영상의 저장, 전송 등의 기본적인 기능만 지원될 뿐 상위 응용 계층에서 내용기반 검색이 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 내용 기반 검색 기능을 지원하는 의료 영상 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 의료 영상 검색 시스템은 질의 이미지의 내용기반 검색을 위해 색-공간, 질감, 모양 특징에 의한 유사 비교 기법을 사용하고 각각의 유사 비교 검색에 의해 생성된 결과 집합들을 통할하고 최종 결과 제시를 위해 복합 질의문 계획 생성 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.284-289
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• 1998

본 논문에서는 동영상 정보의 효율적인 관리를 위해 주석 기반 검색과 내용 기반 검색을 통합적으로 지원하는 통합 동영상 데이터 모델(Integrated Video Data Model, IVDM)를 제안한다. IVDM은 동영상 자료를 계층적으로 구조화하여 상위 수준에서는 의미 단위와 세그먼트 단위로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 이미지 인덱싱을 이용한 내용 기반 검색을 지원한다. 우리는 이 IVDM을 이용하여 MPEG-2로 압축된 동영상 정보를 관리하는 시스템(Integrated Video Information Management System, IVIMS)을 개발한다.

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2003.10a
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• pp.78-78
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• 2003

목적： 이전에는 손쉽게 구할 수 있는 표준데이터를 가지고 visual human body model을 형성하였다. 주로 팬텀이나, 외국인의 데이터를 가지고 만든 것이기 때문에 우리가 실제 실험에 쓰려면 큰 차이가 있었다. 그래서 본 연구에서는 실제 우리나라 사람 중 동일 인물의 MR와 CT 이미지를 가지고 인체 모델을 만들고자 하였다. 그러기 위해서 먼저 인체의 MR, CT영상에 대한 특징을 분석해야 했고, 이것을 바탕으로 영상 분할(Image Segmentation)을 하였다. 인체 부위에 따라 영상 분할 방법도 그 차이가 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2233-2236
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• 2003

삽입하려는 암호영상이 원본 전체 이미지 내에 랜덤하게 분포할수록 삽입과 추출성능이 좋아지는데 본 논문에서는 랜덤성이 우수한 오토스테레오그램을 삽입암호영상으로 사용하여 워터마크 하였을 때 복원과 추출성능이 양호함을 알아보았고 이를 이용하여 로고영상을 워터마크하려는 영상의 전 영역에 랜덤하게 고루 분포하게 하여 워터마크 한 후 역으로 변환하여 로고를 찾았다. 영상이 많이 손상되었을 때도 추출된 로고가 육안으로 식별할 수 있을 정토로 견고성이 우수함을 알아보았다.