• Journal of Broadcast Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.139-147
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• 2001

Since various noises degrade not only image quality but also compression efficiency in MPEG and H.263, pre-processing is necessary to reduce spatial and temporal noise and to increase ceding efficiency as well. In this paper, we propose a simplified method for noise detection, spatial and temporal noise reduction. Noise detection is based on correlation of the current pixel with its neighboring 4 pixels. Spatial noose reduction utilizes a non-rectangular median filter that is less complex than the conventional rectangular median filter. The proposed temporal filter is an IIR average filter using LUT(Look-up Table) to enhance subjective video quality. The proposed pre-processing method is very simple and efficient.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.1 no.1
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• pp.74-83
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• 1996

In this paper, an effective color image retrieval algorithm is proposed based on the graph representation. Also we propose a color constancy algorithm to remove the effect of illumination change. Illumination condition of an image can be transformed to that of reference image using the proposed color constancy algorithm, so that the effect of dirrerent lighting is significantly alleviated. Then, we represent a color image as a graph with several nodes and edges in the histogram space, and finally two images are matched by compared two graphs representing them. The simulation results show that the proposed 3-step algorithm performs well for various conditions, including different lighting, translation, rotation, and scaling of the object in the image. In addition, the proposed algorithm is very fast compared to the geometry-based matching technique.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05a
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• pp.599-602
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• 2003

본 논문에서는 스테레오 영상의 정합을 통한 얼굴의 굴곡 특징과 좌표 정보로서 정지 영상에서 생기는 제약 조건의 약화와 굴곡 특징을 이용하여 보다 강건한 얼굴 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 얼굴 인식 기술은 정지 영상을 통한 얼굴 영역의 특징들로 얼굴을 구별하고, 얼굴을 검색하기 위하여 다양한 특징을 추출하는데 정지 영상에서는 추출할 수 없는 좌표 정보를 이용한 눈, 코, 입의 정보들과 굴곡 정보를 이용함으로서 얼굴 인식의 효율성을 높이는데 있다. 제안된 알고리즘의 단계는 색상으로부터의 얼굴 영역 검출 단계 얼굴 특징의 추출을 위한 전처리 단계, 눈, 코, 입에 대한 특징 정보로서 사람의 판별 유무와 찾아진 얼굴 영역에 눈 템플릿을 적용하고, 눈 사이의 거리와 기울어짐 코와 입에 대한 거리 정보들로서 스테레오 영상의 굴곡 특징 정보를 추출하는 단계로 이루어져 있다. 또한, 기존의 특징 정보뿐만 아니라 스테레오 영상의 정합을 통한 굴곡 특징 정보를 사용 각각 영상의 종류에 대해서 100%, 93%, 76%의 인식률을 얻었으며 평균 90%로서 정지 영상과의 비교를 통해 8%의 인식률의 향상으로 본 연구의 유효성을 입증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.5
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• pp.868-874
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• 2007

A real-time frame-layer rate control algorithm with a token bucket traffic shaper is proposed for minimizing video duality variation. The proposed rate control method uses a non-iterative optimization method for low computational complexity, and performs bit allocation at the frame level to minimize variation in distortion between frames. In order to reduce the quality fluctuation, we use a sliding window scheme which does not require the pre-analysis process. Therefore, the proposed algorithm does not produce the delay from encoding, and is suitable for real-time low-complexity video encoder. Experimental results indicate that the proposed control method provides better PSNR performance than the existing rate control method.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.12 no.4
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• pp.378-383
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• 2008

This paper presents a method of image analysis based on discrete cosine transform (DCT) and fuzzy inference(Fl). It concentrated not only on the design of fuzzy inference algorithm but also on incorporating human visual parameter(HVP) into transform coefficients. In the first, HVP such as entropy, texture degree are calculated from the coefficients matrix of DCT. Secondly, using these parameters, fuzzy input variables are generated. Mamdani's operator as well as ${\alpha}$-cut function are involved to simulate the proposed approach, and consequently, experimental results are presented to testify the performance and applicability of the proposed scheme.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.349-352
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• 2000

영상으로부터 의미있는 객체를 영역화하기 위하여, 움직임에 의한 시간적 정보를 이용하거나, 형태학적(Morphological) 기법과 같이 공간적 정보를 이용하는 방법이 있다. 그러나, 단지 시간적 정보나 공간적 정보만을 이용하는 방법은 그 한계를 가지고 있으며, 본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 분할하는 방법을 채택하였다. 시간적 분할에서는, 두 프레임에서 움직임 정보를 찾아내었던 기존 방법을 보완하여 연속되는 세 프레임을 사용하도록 하였다. 이렇게 하면 움직임이 미세한 영상에 대해서도 객체를 분리해 낼 가능성을 높일 수 있게 된다. 공간적 분할시에는, Watershed 알고리즘을 이용하는 형태학적 분할(Morphological Segmentation)[1][2]을 하게 되는데, 전처리 과정의 단일척도경사(Monoscale Gradient) 대신 다중척도 경사(Multiscale Gradient)[3][4]를 사용하여 미세한 경사는 누그러뜨리고 에지 부분의 경사만을 강조하게 하였다. 또한 개선된 Watershed 알고리즘을 제안하여 기존의 Watershed 알고리즘의 과분할 문제를 보완하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.3
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• pp.297-306
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• 1992

Algorithms for implementing one chip binary image processor has been studied. In this paper, image quality improvement algorithms, for the data pre-processed with shading and gamma correction after digitizing the analog signal from CCD or CIS, such as : Improved high quality binarization algorithm is suggested. Error diffusion algorithms for high quality half-tone images is analyzed, Fuzzy Theory based mixed mode algorithm is suggested.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.432-435
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• 2007

본 논문은 신원확인 수단으로 부각되어 관심이 높은 홍채인식에 대한 연구이다 홍채인식 시스템의 경우 홍채영역에 따라 각 영상들의 특징 값이 차지하는 비중이 서로 다르게 분포되어 있고 눈썹이나 조명에 의한 잡음으로 인하여 인식성능에 영향을 미친다. 이 경우 기존에 등록되어 인증된 사용자의 홍채영상일지라도 제대로 인식하지 못하거나 인증에 실패할 수 있으며, 실세계에서의 홍채영역 사용이 원활하지 못하게 된다. 그러므로 단일 생체인식 시스템에서 홍채인식을 할 경우, 중요한 특징을 그대로 유지하고 인식성능을 향상시키기 위해서 획득된 홍채 영상의 정규화와 전처리 과정을 거친 다음 홍채영역을 분할한 후 각 영역에서의 보정치 적용을 통한 특징추출 방법을 제안한다. 또한 웨이블릿 변환과 주성분 분석을 이용하여 인식 성능이 개선된 특징추출 방법임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.108-111
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• 2010

본 논문에서는 기존의 2차원 영상/비디오 압축 기술을 홀로그램의 특성에 적합하게 변형시켜서 홀로그램 데이터를 압축하는 압축 기법을 제안하였다. 컴퓨터 생성 홀로그램(computer generated holograms, CGH) 기법을 이용해 생성한 디지털 홀로그램을 사용하였다. 본 논문에서는 전처리된 디지털 홀로그램에 대해 분할, 주파수 변환, 움직임 예측과 주파수 영역에서의 잔여영상 생성 기법을 적용하여 데이터 압축을 수행한다. 압축은 H.264/AVC, 무손실 압축기법인 BinHex와, 선형 양자화를 이용하였고, 실험 결과를 보면 제안한 데이터 압축 기법은 전체 압축률이 10:1~90:1까지 변화함에따라 25.4dB~16.5dB로 감소함을 확인할 수 있다. 그러나 시각적인 영상의 품질은 앞서 제시한 PSNR값 보다 훨씬 우수함을 확인 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.51-52
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• 2015

동영상에서의 객체추적을 위해 주파수변환을 적용하는 연구가 발표되고 있다. 주파수영역으로의 변환 방법은 FFT와 같은 고속변환을 적용하므로 실시간 객체 추적을 위해 좋은 방법이다. 동영상에서 이동 중인 객체는 인접 프레임에서 위치의 변화가 크지 않기 때문에 주파수영역으로의 변환 방법으로 고속 객체 탐색을 실현할 수 있다. 그러나 동영상에서 이동중인 객체는 형상이 조금씩 변할 수 있으므로 탐색기법은 이 점을 고려해야한다. 본 논문에서는 추적 대상 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 상황에 따라 필터갱신을 적응적으로 수행하고 이동경로와 주변정보를 사용하고 검출 객체에 비례대칭평균화 전처리를 적용함으로써 추적 대상객체가 가려지는 상황에서도 추적 실패를 줄일 수 있는 객체 탐색 기법을 제안한다.