• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.223-225
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• 2013

본 논문에서는 카메라가 여러 개 존재하는 다중의 카메라 환경에서 주변의 환경에 최적으로 적합한 카메라를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 초기의 입력영상을 받아들인 후, 이 영상으로부터 주위의 환경을 가장 잘 표현할 수 있는 특징인 밝기와 텍스처 특징을 추출한다. 그리고 이전 단계에서 추출된 밝기와 텍스처 특징값들을 가장 잘 반영할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 주위 환경에 맞는 카메라를 자동으로 선택해 준다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 방법이 여러 가지 환경에서 잘 동작하며, 결과적으로 주위 환경에 적합한 카메라의 선택을 통해 보다 정확한 3차원의 정보를 추출함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.454-459
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• 2007

최근 다양한 형태의 멀티미디어의 확산과 영상에 대한 관심이 높아짐에 따라 필름 복원은 많은 사람들로부터 관심을 받고 있는 연구 분야다. 본 논문에서는 스크래치 텍스처 및 형태 특성을 이용하여 모든 종류의 스크래치를 자동으로 검출하고 복원 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 필름에서 자주 발생되는 스크래치의 공간적인 정보를 이용하여 텍스처 분류기와 형태 필터링을 통해 스크래치를 검출 하고, 양선형 보간법을 사용하여 손상된 필름 영역을 주변 픽셀 값을 이용하여 스크래치를 제거 함으로써 영상을 복원한다. 본 논문에서 제안된 방법은 Kokaram의 논문에 제안된 방법보다 다양한 종류의 스크래치를 정확하게 인식하며, 적은 계산 비용임에도 불구하고 양선형 보간법은 스크래치 영역을 제거한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1661-1664
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• 2000

내용 기반의 비디오 검색에 있어 텍스처는 중요한 변수로 사용될 수 있다. 모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것은 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴이며 자연 세계에 흔히 나타난다. 그러므로 이를 특징화시킬 수 있고, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture 모델링들 중 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교, 분석한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로, 정확도를 위주로 성능을 분석했다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.8
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• pp.579-588
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• 2013

This paper proposes an effective watermarking approach for copyright protection of fire video images. The proposed watermarking approach efficiently utilizes the inherent characteristics of fire data with respect to color and texture by using a gray level co-occurrence matrix (GLCM) and fuzzy c-means (FCM) clustering. GLCM is used to generate a texture feature dataset by computing energy and homogeneity properties for each candidate fire image block. FCM is used to segment color of the fire image and to select fire texture blocks for embedding watermarks. Each selected block is then decomposed into a one-level wavelet structure with four subbands [LL, LH, HL, HH] using a discrete wavelet transform (DWT), and LH subband coefficients with a gain factor are selected for embedding watermark, where the visibility of the image does not affect. Experimental results show that the proposed watermarking approach achieves about 48 dB of high peak-signal-to-noise ratio (PSNR) and 1.6 to 2.0 of low M-singular value decomposition (M-SVD) values. In addition, the proposed approach outperforms conventional image watermarking approach in terms of normalized correlation (NC) values against several image processing attacks including noise addition, filtering, cropping, and JPEG compression.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.15 no.2
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• pp.59-66
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• 2019

Since Jeju is the absolute weight of agriculture and tourism, the analysis of precipitation is more important than other regions. Currently, some numerical models are used for analysis of precipitation of Jeju Island using observation data from meteorological satellites. However, since precipitation changes are more diverse than other regions, it is difficult to obtain satisfactory results using the existing numerical models. In this paper, we propose a Jeju precipitation pattern analysis method using the texture analysis method based on Convolution Neural Network (CNN). The proposed method converts the water vapor image and the temperature information of the area of ​​Jeju Island from the weather satellite into texture images. Then converted images are fed into the CNN to analyse the precipitation patterns of Jeju Island. We implement the proposed method and show the effectiveness of the proposed method through experiments.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.1
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• pp.142-150
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• 2009

It is very important to generate a simplified model from a complex 3D character in computer game. We propose a new method of extracting feature lines from a 3D game character. Given an unstructured 3D character model containing texture information, we use model feature map (MFM), which is a 2D map that abstracts the variation of texture and curvature in the 3D character model. The MFM is created from both a texture map and a curvature map, which are produced separately by edge-detection to locate line features. The MFM can be edited interactively using standard image-processing tools. We demonstrate the technique on several data sets, including, but not limited to facial character.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.82 no.2
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• pp.406-416
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• 2021

Purpose To evaluate the association between magnetic resonance imaging (MRI)-based texture parameters and Kirsten rat sarcoma viral oncogene homolog (KRAS) mutation in patients with non-mucinous rectal cancer. Materials and Methods Seventy-nine patients who had pathologically confirmed rectal non-mucinous adenocarcinoma with or without KRAS-mutation and had undergone rectal MRI were divided into a training (n = 46) and validation dataset (n = 33). A texture analysis was performed on the axial T2-weighted images. The association was statistically analyzed using the Mann-Whitney U test. To extract an optimal cut-off value for the prediction of KRAS mutation, a receiver operating characteristic curve analysis was performed. The cut-off value was verified using the validation dataset. Results In the training dataset, skewness in the mutant group (n = 22) was significantly higher than in the wild-type group (n = 24) (0.221 ± 0.283; -0.006 ± 0.178, respectively, p = 0.003). The area under the curve of the skewness was 0.757 (95% confidence interval, 0.606 to 0.872) with a maximum accuracy of 71%, a sensitivity of 64%, and a specificity of 78%. None of the other texture parameters were associated with KRAS mutation (p > 0.05). When a cut-off value of 0.078 was applied to the validation dataset, this had an accuracy of 76%, a sensitivity of 86%, and a specificity of 68%. Conclusion Skewness was associated with KRAS mutation in patients with non-mucinous rectal cancer.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.112-113
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• 2019

유무선 정보통신환경에 맞춰 제한된 비트율로 압축된 CCTV 영상의 화질은 좋지 않을 수 있다. 본 논문은 제한된 비트율로 압축된 영상내 관심영역의 화질개선을 위해, 영상압축을 수행 하기 전의 카메라 센서로 획득한 영상에 전처리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 관심영역 및 비관심영역에 차등적 필터를 적용하여 화소 별 공간적 상관도를 향상시킨다. 제안된 방법을 사용한 결과 관심영역에서의 텍스처 손실을 최소화 할 수 있었으며 전처리 과정을 적용하지 않은 영상과 비교하여 객관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.1 no.2
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• pp.27-33
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• 2006

This paper presents a new approach to translation and rotation invariant feature extraction for image texture retrieval. For the rotation invariant feature extraction, we invent angular projection along angular frequency in Polar coordinate system. The translation and rotation invariant feature vector for representing texture images is constructed by the averaged magnitude and the standard deviations of the magnitude of the Fourier transform spectrum obtained by the proposed angular projection. In order to easily implement the angular projection, the Radon transform is employed to obtain the Fourier transform spectrum of images in the Polar coordinate system. Then, angular projection is applied to extract the feature vector. We present our experimental results to show the robustness against the image rotation and the discriminatory capability for different texture images using MPEG-7 data set. Our Experiment result shows that the proposed rotation and translation invariant feature vector is effective in retrieval performance for the texture images with homogeneity, isotropy and local directionality.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.103-108
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• 2007

최근 프로젝터의 보편화로 인해 프로젝터를 증강현실의 디스플레이 장치로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 관련 연구들을 흔히 프로젝션 기반 증강현실이라고 부른다. 프로젝션 기반 증강현실을 구현하기 위해서는 스크린의 기하(geometry) 및 컬러(photometry) 정보를 획득하는 과정이 선행되어야 하는데, 이는 프로젝터를 이용하여 정해진 패턴 영상을 투사하고 이를 카메라로 캡쳐한 후, 카메라 영상에 다양한 컴퓨터비전 기술들을 적용함으로써 행해진다. 이러한 스크린 기하 및 컬러 정보 획득 기술은 가시적인(visible) 패턴 영상이 사용자의 몰입감을 저해한다는 단점을 가진다. 특히, 스크린의 기하 및 컬러 정보가 수시로 변하는 환경에서는 가시적인 패턴 영상을 사용하는 기존의 스크린 기하 및 컬러 정보 획득 기술은 유용하지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 일부 패턴 영상을 비가시적(invisible)으로 만드는 기술들이 제안되었다. 본 논문에서는 관련 기술들을 비간섭 프로젝션 기반 증강현실이라고 한다. 특히, 보색 패턴(complementary patterns)을 증강현실 영상에 삽입하는 방법은 부가적인 장비없이 간단한 영상처리만으로 효과적으로 패턴 영상을 비가시적으로 만들어 줄 수 있으며, 최근 가상 스튜디오에 활용하는 방안이 모색되고 있다. 그러나, 삽입된 보색 패턴의 세기와 비가시성 사이는 상반관계(trade-off)를 가지므로, 일반적인 환경에서는 보색 패턴의 비가시성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 보색 패턴의 비가시성을 극대화하기 위해 컨텐츠 적응형 패턴 삽입 기술을 제안한다. 증강현실 영상의 색감 및 텍스처의 복잡도에 따라 크게 4 가지 경우로 분류하여 부분적으로 다른 채널 및 세기로 보색 패턴을 삽입한다. YIQ 컬러 공간에서 표현된 증강현실 영상을 균일한 크기의 영역으로 나눈 다음, 각 영역에 대해 I 성분이 지배적이면 Q 채널에 패턴을 삽입하고 Q 성분이 지배적이면 I 채널에 패턴을 삽입한다. 한편, 각 영역에 대해 텍스처의 복잡도가 크다면 강한 패턴을, 복잡도가 작으면 약한 패턴을 삽입한다. 여기서, 텍스처의 복잡도는 간단한 미분 필터(derivative filter)를 이용하여 계산된다. 다양한 실험 및 사용자 평가를 통해, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 크게 두 가지 상반관계를 가지는 장점을 가짐을 확인하였다. 스크린의 기하 및 컬러 정보를 획득하는 성능 면에서 제안된 방법이 기존의 방법과 유사하도록 채널 및 패턴의 세기를 결정한다면, 기존의 방법에 비해 패턴의 비가시성이 크게 개선된다. 반대로, 제안된 방법의 패턴의 비가시성이 기존의 방법과 유사하도록 채널 및 패턴의 세기를 결정한다면, 기존의 방법에 비해 스크린의 기하 및 컬러 정보를 획득하는 성능이 크게 개선된다.