• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.1
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• pp.33-40
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• 2006

This paper presents an efficient face recognition method using both first moment of image and eigenvector. First moment is a method for finding centroid of image, which is applied to exclude the needless backgrounds in the face recognitions by shitting to the centroid of face image. Eigenvector which are the basis images as face features, is extracted by principal component analysis(PCA). This is to improve the recognition performance by excluding the redundancy considering to second-order statistics of face image. The proposed methods has been applied to the problem for recognizing the 60 face images(15 persons *4 scenes) of 320*243 pixels. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. In case of the 45 face images, the experimental results show that the recognition rate of the proposed methods is about 1.6 times and its the classification is about 5.6 times higher than conventional PCA without preprocessing. The city-block has been relatively achieved more an accurate classification than Euclidean or negative angle.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1219-1230
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• 2022

Multi-spectral drones in agricultural observation require quantitative and reliable data based on physical quantities such as radiance or reflectance in crop yield analysis. In the case of remote sensing data for crop monitoring, images taken in the same area over time-series are required. In particular, biophysical data such as leaf area index or chlorophyll are analyzed through time-series data under the same reference, it can be directly analyzed. So, comparable reflectance data are required. Orthoimagery using drone images, the entire image pixel values are distorted or there is a difference in pixel values at the junction boundary, which limits accurate physical quantity estimation. In this study, reflectance and vegetation index based on drone images were calculated according to the correction method of drone images for time-series crop monitoring. comparing the drone reflectance and ground measured data for spectral characteristics analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.419-421
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• 1999

본 논문은 자궁경부암 검사를 위한 전처리 과정인 자궁경부암 세포 영상분할 문제 연구의 결과이다. 자궁경부암 세포 영상은 배경과 세포질 및 세포핵의 구별이 어렵다. 게다가 자궁경부암 검사 시스템은 짧은 시간동안 많은 영상을 처리해야 하기 때문에, 영상의 분석 속도가 빠르고 강력한 영상 분할 기법이 필요하다. 이를 위하여 우리는 thresholding 기법을 연구하였다. 먼저 세포 영상의 각 화소의 명암의 분포를 조사하여 히스토그램을 구하였다. 히스토그램은 0~255 사이에 존재하게 되는데, 0~255의 전 영역에 존재하기 보다는 그 중 일부분에만 존재한다. 우리는 히스토그램이 존재하는 영역을 백분율로 나누고 세포핵 및 세포질이 존재하는 영역의 분포를 구하여 global threshold를 찾았고, 이를 기준으로 각 점을 thresholding 할 때에 주위의 평균값을 보정값으로 두어 local thresholding을 수행하였다. 결과 영상은 핵의 영역을 탐색하기 위한 seed로 사용하기에 적합하다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.543-546
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• 2001

영상에 포함된 잡음은 시각적인 문제를 일으킬 뿐만 아니라, MPEG이나 H.263과 같은 영상 압축 시스템의 부호화 효율을 떨어뜨린다. 따라서 영상 압축 시스템의 입력으로 이러한 잡음이 포함된 신호가 들어갈 때, 잡음 제거 필터를 사용하여 잡음을 제거한 후 영상 압축을 하는 것이 시각적인 면에서나 압축 효율적인 면에서 매우 효과적이다. 본 논문에서는 이웃한 4개의 화소값을 참조하여 잡음의 존재 여부를 판단하고, 판단 결과를 이용하여 선택적으로 잡음을 제거하는 적응형 십자형 중간값(median) 필터를 제안한다. 제안된 방법을 이용하면 전체 영상에 걸쳐 필터를 이용하는 방법에 비해 계산량이 크게 줄고, 영상의 필터 처리후에 나타나는 뭉개짐(blurring) 현상을 줄일 수 있다. 또한 잡음이 처리된 영상을 시간방향으로 Look-up Table에 따른 IIR필터를 통과시킴으로써 시간상으로 존재하는 잡음을 제거하여 동영상의 주관적 화질을 향상시킬 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.3
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• pp.57-67
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• 1999

본 논문에서는 영상 부호화시 전처리 과정을 수행함으로써 잡음을 제거하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 영상의 선명도를 유지할뿐아니라 전체적인 부호화 효율을 높여준다. 효율향상 과정은 다음과 같다. 첫째 블록 특성에 다라 영역을 분류하며, 둘째로는 Canny 연산자와 Sobel 연산자를 이용하여 경계선 방향을 얻는다. 세 번째로 블록 특성과 경계선 방향에 따라 방향성 형태학적 필터를 구한다. 형태학적 필터링은 영상내 존재하는 잡음을 제거하고, 표준 영상의 경우 인간이 시각적으로 느낄 수 없는 성분을 제거한다. 형태학적 필터링은 경계선 성분을 손실시키는 결과가 발생하지만, 제안한 알고리듬은 손실된 경계선 영역을 복원하는 과정을 거친다. 그러한 과정의 결과로, 전체적인 부호화 효율이 향상된다. 특히, 제안한 알고리듬을 적용한 표준영상의 경우, 약 50-50%의 비트 발생량이 줄어드는 결과를 나타내었다. 잡음 분산값을 달리하여 만든 잡음 영상에 제안한 방법을 적용한 결과, 영상의 선명도를 유지하였다. 제안한 알고리듬은 인간의 시각 특성을 고려한 미세한 잡음 제거 방법에서 우수한 성능을 나타내었으며, 영상의 선명도를 유지하는 것을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.22-25
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• 2003

EOC(Electro Optical Camera)는 한반도 및 전 세계 육지 영역 관측용으로 설계되었다. EOC는 1999년 12월 21일 발사된 다목적 실용위성 1호에 탑재되어 가시광 대역(510 ～730nm)으로 입사하는 복사 정보를 수집해 왔다. 획득된 EOC 영상 자료는 다목적 실용위성 1호의 탑재체 자료전송 시스템(Payload Data Transmission System, PDTS)을 통해 지상으로 전송되며, 수신된 자료에 대한 방사 보정 및 기하 보정 등의 일련의 전처리(Pre-processing) 과정을 거쳐 EOC 표준 영상이 생성된다. EOC 영상에 대한 MTF 보상은 방사 보정 후 수행될 수 있으며, 다목적 실용위성 지상국에서는 사용자의 요구에 따라 EOC 영상에 대한 MTF 보상을 수행하고 그 결과를 제공한다. MTF 보상은 EOC의 점 확산 함수(Point Spread Function)를 이용하여 수행되며, 현재 Wiener 필터를 이용하여 수행되고 있다. 본문에서는 현재 다목적 실용위성 1호 영상처리시스템의 EOC 영상에 대한 MTF 보상을 소개하고, EOC의 점 확산 함수에 기초하여 역 필터(Inverse Filter) 및 의사 역 필터(Pseudo Inverse Filter)를 제작, EOC 영상에 대한 MTF 보상 수행 후 그 결과를 Wiener 필터를 이용한 결과와 비교, 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.612-614
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• 1998

뇌정위 수술(Stereotactic Surgery)은 컴퓨터 단층영상과 자기공명 영상 같은 3차원 영상을 이용하여 뇌병변의 위치를 입체적으로 정확히 파악하여 정상 뇌에 대한 손상을 최소화하며 병변을 수술하는 기법이다. 본 논문에서는 수술 받을 환자의 컴퓨터 단층영상과 자기공명 영상 등 다양한 종류의 3차원 볼륨 데이터를 전처리한 다음 동일한 3차원 공간 내에서 정렬시켜 선택적 또는 동시적으로 3차원 영상을 가시화 하는 기법을 제안한다. 또한 3차원 영상에서 뇌정위 수술의 삽입점과 목표점을 지정할 수 있는 기능을 지원하며 수술 경로에 따른 가상 수술의 시뮬레이션을 통하여 수술 경로의 안전성을 검증할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.526-528
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• 2000

일반적으로 지문 인식 알고리즘을 구현하기 위해서 전처리와 후처리를 거쳐 정합과 등록 등의 일률적인 과정을 거치게 된다. 하지만 사람의 지문은 개인의 생체학적 특성에 따라 많은 차이를 보인다. 본 논문에서는 두 가지 목적을 위하여 연구되었는데 첫 번째는 획득된 지문영상의 특성을 최대한 이용한 적응성 알고리즘의 개발이다. 보통 획득된 지문영상의 경우 좋은 품질의 영상과 손가락이 건조한 사람의 흐린 영상, 그리고 손가락이 젖은 사람에게서 나타나는 진한 영상 등의 크게 나누어 3가지로 나누어 볼 수 있는데 하나의 알고리즘을 통한 처리보다는 각 지문영상에서 적당한 알고리즘을 적용하는 것이 더욱 좋은 결과를 얻게 된다. 두 번째로 라인센서에서 얻은 낮은 품질의 영상을 처리하기 위한 알고리즘을 제안한다. 라인센서의 사용으로 인한 장점을 최대한 이용하여 지문인식 시스템을 개발하기 위한 목적을 갖는다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.6
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• pp.594-599
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• 2008

Image data produced from ADD water-tunnel test are currently analyzed manually. The accuracy and elapsed time of this process can be determined by observers. In this paper, the algorithm based on MATLAB for improved image data processing and analysis is proposed. This algorithm consists of camera calibration, gray-level transformation, noise filtering and binarization in image preprocessing, vortex trajectory measurement in image analysis. Experimental results show that the proposed algorithm has better accuracy and execution speed than those of the existing methods.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.169-170
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• 2009

영상 해상도 향상 기술은 영상 처리의 많은 분야에서 사용되는 전처리 기술로서, 최근들어 감시 카메라 시스템에서의 영상 해상도 향상을 위한 연구가 진행되고 있다. 보간 과정에서의 블러링으로 인한 화질 저하를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 에러 추정과 영상 해상도 향상방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 보간을 통해서 보간 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 보간 결과에 적용하여 영상 복원의 결과를 향상시킨다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존의 방법들보다 0.38~1.75dB의 객관적 화질의 개선을 확인하였고 주관적 화질 비교에서도 향상되었음을 확인하였다. 제안하는 방법은 감시 카메라 시스템을 비롯한 영상 확대를 위한 응용 환경에서 활용될 수 있다.