• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.22 no.4
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• pp.706-713
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• 1997

In this paper, we propose a band stop filter(BSF) for reducing drag-like effect of the low pass filter(LPF), a block by block adaptive filtering method, and a motion adaptive filtering method, which show better results in terms of PSNR or human visual perception compared to the conventional method using LPF. The BSF improves the draglike effects of the low pass filter by passing temporal high frequency components of video sequences which correspond to objects with large motion. The proposed adaptive methods also improve the conventional adaptive filtering by modifying the conventional algorithm and applying the algorithms for small blocks. The simulation results show that the proposed filtering methods show better results in terms of PSNR and subjective tests in most cases. Also in case of block by block adaptive filtering, it is verified that the application of the algorithm for smaller block gives better results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2693-2695
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• 2001

In this paper, we present an adaptive image filter using genetic algorithm. The filter is robust to the characteristic variance of image and noise, by evolving the parameter and combination of image preprocessors properly. And we have adopted adaptive mutation strategy, which use different mutation rate for specific region of chromosome. The filter is implemented on FPGA board and controlled by host PC.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.1041-1044
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• 2005

홍채인식 시스템에 있어서 동공 검출은 가장 먼저 이루어져아 할 전처리 과정이다. 현재 홍채인식 시스템에 있어서 사용되는 동공 검출은 영상의 모든 위치에서 원형돌출부(circular projection)를 구한 후, 경계선을 검출하여 원형의 경계 성분이 가장 강한 위치를 찾는 방법으로 연산량이 너무 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 같은 고주파성분에 해당 되더라도 경계선의Amplitude는 잡음의 경계선에 비해 그 값이 크다는 것을 이용하여, 경계선과 잡음을 구별할 수 있게 되고, 따라서 잡음 제거 성능을 기존의 방법에 비하여 상당히 향상시킨 웨이블렛 변환을 이용하여 동공의 특징을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.538-540
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• 2000

본 논문에서는 적응적인 웨이블릿 변환에 기초한 저속 비트율 비디오 코딩 방법의 새로운 알고리즘을 제안한다. 접근 방법은 양자화된 웨이블릿 계수들이 웨이블릿 서브밴드 구조내에서 중복성을 활용하는 메커니즘에 의해서 전처리 된다면 코딩 절차가 더욱 효과적으로 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 코딩부분의 최적화 활동에 초점을 맞추어 완전한 중복 블록 움직임 보상된 에어프레임에서 일치를 확보하기 위해 이용하고, 향상된 코사인 윈도우를 적용하였다. 또한 웨이블릿 변환은 각 일치한 움직임 보상된 에러 프레임을 전체적인 에너지 컴팩션에 도달하도록 적용된다. 움직임 벡터의 수평적, 수직적 컴포넌트는 적응적 산술적 코딩을 사용하여 독립적으로 인코드되는 반면에 의미있는 웨이블릿 계수는 적응적 산술 코딩을 사용함에 의해서 비트-플레인 순서로 인코드된다. 제안된 부호기는 28Kbits에서 PSNR이 평균적으로 각각 대략 2.07과 1.38dB에 존재하는 H.263과 ZTE를 초과한다. 전체순서 코딩에 대하여도 3DWCVC 방법은 평균적으로 각각 0.35와 0.71dB을 나타내는 H.263과 ZTE보다 우수한 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.383-385
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• 2000

차량 번호판 문자영상으로부터 여러 가지 특징 추출 방법을 조합하여 입력특징소를 재구성하고, 신경망을 이용하여 문자를 인식한다. 속도 개선을 위해 특별한 전처리 과정없이 이치화와 크기 정규화만을 수행한 후 그물망 방법과 BLT 방법, 정규화된 투영값 특정 방법을 조합하여 입력특징소를 구성한다. 본 연구에서는 숫자 인식에서 그물망 방법과 BLT 방법을 이용하여 잡음으로 인한 유사 문자의 오인식을 해결하였고, 문자 인식에서는 정규화된 투영값 특징을 이용하여 문자의 유형을 분류한 후 자소를 개별적으로 인식하였다. 이로써 모음 인식 경우에 중요한 역할을 하는 작은 획의 영역에 BLT 방법을 사용함으로 기존 연구에서의 모음 오인식 문제를 해결하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.422-424
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• 2000

건축도면의 영역정보추출은 도면의 유지 및 보수에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 건축도면이 일반적으로 폐 영역으로 구성되어 있다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 이들 폐 영역을 추출한 뒤 폐 영역이 갖는 정보를 이용해 치수 인식에 응용하는 방안을 제안한다. 제안한 방법의 특징은, 전처리 과정에서 세선화 과정을 처리하지 않아 픽셀이 갖는 중요 데이터를 보존하며 처리한다는 점이다. 또한 제안한 방법은, 실제 도면의 크기와 도면을 구성하는 픽셀 수의 비례를 이용하므로, 건축도면의 인식에 있어 중요 요소인 수치의 오인식에 대한 확인 및 교정이 가능하다는 장점이 있다. 제안한 방법에 대한 성능 평가로는, 정부에서 제공하는 농어촌주책 표준설계도서를 입력 영상으로 하여 제안한 방법을 적용하여 영역에서 추출한 픽셀 정보와 실제 건축도면에서의 치수를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.765-768
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• 2003

금속이나 암석에 음각(陰角)으로 각인된 문자나 그림들은 날씨나 주변 빛 환경에 따라 시각으로 입력되는 정보에 큰 차이를 보인다. 이를 이미지검출장치를 통해 읽어드려 디지털 이미지 신호로 만들고자 할 때는 더욱 그 정도가 심하여 대상체가 위치하는 빛 환경이나 검출기 특성에 각별한 신경을 써야한다. 자연광이나 전구 그리고 기후나 날씨에 의해 조성되는 빛 환경은 조도(照度), 조사각도(照射角度), 그림자 및 대상체 표면 상태 등이 중요한 결정 인자들이다. 빛 환경이 디지털 이미지 질(質)에 끼치는 영향을 최소화하기 위한 실험실 차원의 빛환경조정실을 구축하였다. 외부 유입 광선을 모두 차단하고 지향성이 있는 조명에 의해서만 대상체에 빛이 조사되도록 하고 디지털 카메라로 대상체의 이미지를 담았다. 음각 문자를 새긴 샘플석문(石文)을 제작하고 실험실 안의 정량화된 빛환경 하에서 석문의 이미지를 취득하였다. 전처리 과정을 통해 노이즈를 제거하고 이미지의 질을 향상시켰다. 처리된 이미지를 분석하여 문자영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출한 다음 룩업 테이블, 조도 레벨 슬라이징, 중첩의 원리 및 Morphology 등의 기법을 알고리즘화하여 2진 형태의 음각문자를 판독 및 복원하는데 성공하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.826-828
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• 2004

홍채인식 시스템은 영상획득, 전처리, 특징 추출, 패턴 정합의 단계로 이루어져 있다. 이 중 특징 추출은 특징 차원의 감소뿐만 아니라 분류 정착도의 증가를 위한 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 특징을 추출하는데 있어서, 홍채데이타에 웨이블렛 변환의 다해상도 분석 기법을 시도하여 일정 영역을 추출한 후, 그 영역에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하여 가장 분별력 있는 특징들만을 추출 및 사용하는 홍채인식 시스템을 제안한다. 유전자 알고리즘의 선택연산자로는 적응도 비례 방식과 전역 엘리트 방식을 사용하였으며, 적합도 함수로는 Gaussian Kernel을 사용하는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 시스템을 통해 나온 최적의 특징집합을 이용한 SVM분류기로 인식률을 알아본 결과 웨이블렛만을 사용했을 때 보다 대략 1.5%정도 더 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.635-640
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• 2003

본 논문에서는 일본 차량 번호판 인식에 적응적 탬플릿 마스킹 방법을 이용하여 번호판 문자, 숫자를 분할하고 패턴벡터기법을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다 주, 야간과 거리에 따른 일본 차량 번호판 영상을 입력받아 전처리 과정을 수행한 후 에지 정보와 명도값 변화의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 검출하였다 검출된 번호판 영역에서 각 문자 및 숫자의 위치정보와 적응적 탬플릿을 이용하여 분할하고 번호판의 지역문자를 무게중심 패턴으로 분류 한 다음 크기와 이동에 무관한 특실을 가지는 패턴 벡터를 적용하여 문자를 인식하였으며, 숫자는 Four Segment Pattern을 이용하여 인식하도록 하였다 본 논문에서 제안한 방법을 실제 일관 차량 번호판 인식에 적용한 결과 98.8％ 추출율과 96.6％의 인식율을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.329-331
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• 2018

지속적인 딥러닝 기반의 영상처리 기술의 발전으로 객체분류나 객체검출 문제에 대해서 뛰어난 성능 보이고 있다. 하지만 객체추적 문제에서는 성능이 좋은 추적기는 실시간 동작이 불가능하고 딥러닝 기반의 객체추적도 단일 객체에만 고려한 기법이 많기 때문에 개선할 필요가 있다. 전처리로 검출된 객체영역과 kalman filter를 통해 예측된 추적영역 간의 embedding feature 비교를 통해 동일인물인지 판단하여 고유 ID를 부여하고 추적한다. 객체끼리 교차하거나 가려지는 상황에서 추적을 실패하게 되는데 이 후에 지속적인 추적을 위해 IoU 비교를 통해 후보 추적기로 남겨두는 과정을 거친다. 실험 결과 실시간 동작여부와 객체끼리 교차하거나 프레임 밖으로 나갔다가 다시 나타나는 경우에도 추적이 가능함을 확인하였다.