• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.213-225
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• 2018

3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.138-145
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• 2005

본 연구에서는 실명(loss of eyesight)의 원인 질병중 하나인 녹내장의 진행과 진단 등의 의료 정보제공을 목적으로 양방향 곡선 전개 방식을 이용하여 망막 영상에서 시신경 원판(optic disk)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 정확한 경계 검출의 위하여 텍스처 병합(texture synthesis)기반의 이미지 인페인팅 방법으로 시신경 원판 위를 지나는 혈관을 제거하고 전처리 과정에서 발생하는 잡음제거와 경계의 보존을 위해 비등방성 확산 필터링(anisotropic diffusion filtering)을 행한다. 혈관이 제거된 망막 영상에서 시신경 원판의 경계 검출은 양방향 곡선 방식으로 검출한다. 실험 결과에서, 제안한 알고리즘은 복잡한 망막영상에도 효율적으로 시신경 원판을 검출한다는 것을 보여준다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권3호
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• pp.22-28
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• 2012

스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.133-141
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• 2005

웹 영상에서 에지는 픽셀의 밝기가 급격하게 변화되는 부분으로 에지를 통하여 물체의 위치나 크기, 물체의 텍스처에 대한 정보를 얻을 수 있다. 지금까지 에지 검출은 주로 단순한 영상에 대해 미분 연산자를 이용한 수학적 방법에 의해 이루어져왔고 최근에 잡음이 포함된 복잡한 영상에 대해 통계적 방법을 이용한 에지검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상실험을 통하여 기존의 Sobel 연산자 등을 이용한 수학적 방법과 Canny 방법, Wavelet 변환방법 그리고 통계적인 T 검정과 Wilcoxon 검정을 이용한 방법들과의 에지검출 성능을 비교분석하고 Java 언어를 사용하여 웹 상에서 구현한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제27권2호
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• pp.13-19
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• 2004

본 논문은 의료영상에 강력한 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 기존의 푸리에 형태의 변환은 영상의 전체적 주파수 성분에 대한 정보를 구할 수 있는 반면, 웨이블릿 변환법은 국부적으로 에지와 텍스처 영역을 찾을 수 있다. 그러므로 웨이블릿 변환을 통해 해당 영역을 선택하여 저작권 형태의 워터마크를 삽입한다. 이러한 제안 알고리즘을 단순히 웨이블릿 변환을 이용한 Xia의 워터마킹 기법과 비교하여 실험하였다. 기존 논문에서 사용된 공격법으로 충실도(Fidelity)와 견고성(Robustness)에 대해 실험하였고, 그 결과 HVS 특성을 이용한 제안 알고리즘이 Xia의 기법보다 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.322-327
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• 2003

본 논문에서는 효율적인 얼굴 애니메이션을 구축하기 위하여 동적인 근육 모델을 기반으로 한 3차원 얼굴 모델링 기법을 제안하였다. 동적인 근육 모델을 기반으로 얼굴 근육을 256개의 점과 이 점들을 연결한 faceline으로 구성한 wireframe을 구축하고, wireframe을 이용한 표준 모델을 구성한 후 정면과 측면의 두장의 2D 영상을 사용하여 텍스처 매핑을 실시하여 3차원 개인 얼굴 모델을 생성하였다. 정확한 매핑을 위하여 특징점들의 정면과 측면 부분을 이용했는데, 정면 이미지와 정면 특징점들의 2차원 좌표를 이용하여 텍스터 좌표를 가진 얼굴을 만든 다음, 측면 이미지와 측면 특징점들의 2차원 좌표를 이용하여 텍스터 좌표를 가진 얼굴을 구축하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1057-1066
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• 2013

손가락 관절문(FKP, finger-knuckle-print)을 이용한 개인 인증은 손가락 관절부에 나타나는 주름의 특징을 이용하는 것으로, 텍스처의 방향 정보가 중요한 특징이 된다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점들을 추출하고, 벡터 유사도 정합을 통해 FKP를 효과적으로 인증할 수 있는 방법을 제안하다. 벡터는 질의 영상에서 추출한 특징점과 이에 대응되는 참조 영상의 특징점을 연결하는 방향 벡터로 정의된다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 벡터 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만, 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교함으로써 전역적인 특징으로 확장되는 장점이 있다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 방향코드를 이용한 다양한 방식에 비하여 우수한 성능을 나타내었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권6호
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• pp.26-33
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• 2006

영화복원은 오래된 필름으로부터 손상된 영역을 자동으로 검출하여 복원하는 것이다. 영화복원은 고화질의 멀티미디어 서비스를 위한 필수작업이기 때문에, 현재 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있다. 필름은 flick, dust, 스크래치 등의 원인으로 손상이 이루어지는데, 이 중 가장 주된 요인은 스크래치이다. 스크래치로 손상된 데이터의 복원연구는 지난 몇 년간 활발히 수행되고 있다. 스크래치 복원을 위해서는 위치 및 길이 등의 기준에 따라 나타나는 다양한 종류의 스크래치들을 모두 검출할 수 있어야만 한다. 본 논문에서는 영화의 각 프레임 상에 나타나는 다양한 종류의 모든 스크래치를 자동으로 검출할 수 있는 신경망 기반의 검출 방법을 제안한다. 다양한 높이와 폭을 가진 스크래치들을 검출하기 위해 pyramid를 이용하여 입력 영상은 다양한 해상도의 영상으로 변환된다. 각 변환된 영상에 대하여 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 스크래치와 비스크래치의 영역으로 분류한다. 이때, 처리속도의 향상을 위해 에지로 분류된 화소에 대하여만 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 평가를 위해 다양한 종류의 스크래치를 가진 영화 및 애니메이션 데이터에 대해 실험이 이루어졌고, 그 결과, 제안된 방법의 강건함과 효율성이 입증되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.40-43
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• 2012

3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.65-68
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• 2011

본 논문에서는 모바일 증강현실을 실현하기 위한 3차원 모델기반 카메라 추적 기술을 제안한다. 3차원 모델기반 추적 기술은 평면적이지 않은 객체에 적용 가능하며, 특히 텍스처가 없는 환경에서 유용하다. 제안하는 방식은 대상 객체의 3차원 모델정보로부터 영상에서 추출한 에지와의 대응점을 찾고, 대응점의 거리를 최소화하는 카메라 움직임을 추정함으로써 이전 카메라 포즈(위치 및 방향)로부터 현재 포즈가 추적되는 방식이다. 안드로이드 플랫폼의 스마트폰 상에서 제안된 방식으로 카메라 포즈를 추적하고 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 그 유용성을 확인한다.