• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.3
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• pp.183-188
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• 2010

A factorization-based 3D reconstruction system is realized to recover 3D scene from an image sequence. The image sequence is captured from uncalibrated perspective camera from several views. Many matched feature points over all images are obtained by feature tracking method. Then, these data are supplied to the 3D reconstruction module to obtain the projective reconstruction. Projective reconstruction is converted to Euclidean reconstruction by enforcing several metric constraints. After many triangular meshes are obtained, realistic reconstruction of 3D models are finished by texture mapping. The developed system is implemented in C++, and Qt library is used to implement the system user interface. OpenGL graphics library is used to realize the texture mapping routine and the model visualization program. Experimental results using synthetic and real image data are included to demonstrate the effectiveness of the developed system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.787-789
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• 2004

본 논문에서는 퍼지 시스템을 이용하여 칼라 패턴으로부터 인간의 강성을 예측하는 텍스타일 인덱싱 시스템을 제안한다. 텍스타일 인덱싱이란 입력받은 직물 영상을 섬유의 영상을 강성 특징으로 색인화 하는 것이다. 제안된 시스템은 입력 영상에 대해 warm-cold, strong-weak, heavy-light특징이 어느 정도 있는지 조사한다. 제안된 시스템은 크게 특징추출 부분과 감성 분류로 구성한다. 특징 추출은 입력 영상에서 컬러 점보와 텍스처 정보를 추출하고, 감성 분류는 특징 추출 부분으로부터 얻어진 정보들을 분석하여 영상 내 포함된 강성을 찾아낸다. 이때 분류를 위해서 본 논문에서는 퍼지 시스템을 사용한다. 퍼지 룰은 80개의 영상에 대하여 70명의 설문조사를 기반으로 하여 경험적으로 얻어졌다. 제안된 시스템은 80개의 영상에 대하여 테스트 해본 결과는 제안된 시스템의 효율성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.138-140
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• 2013

본 논문에서는 단일시점의 텍스처 영상과 깊이영상을 수신 측에 전송하여 수신 측에서 원하는 시점을 생성하여 시청하는 2D 또는 3D 시스템을 가정하고, 이에 대한 영상 콘텐츠의 소유권을 주장할 수 있는 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 따라서 이 방법에서는 기존의 영상에 대한 공격 뿐 아니라 시점이동도 공격으로 간주한다. 시점이동 공격에 대해 본 논문에서는 송신된 시점으로 시점을 재변환하여 워터마크 데이터를 추출하는 방법을 사용하며, 여기에는 미리 학습된 자료(NCC(normalized cross-correlation) 값)를 사용한다. 워터마크 데이터를 삽입하는 방법은 기존에 가장 흔히 사용되는 방법, 즉 원 영상의 특정영역을 DCT하여 특정 부대역에 데이터를 삽입하는 방법을 사용한다. 실험을 통하여 시점이동된 영상에서의 워터마크 데이터 추출의 어려움을 보이며, 원시점으로 이동한 경우와 그렇지 않은 경우 추출한 워커마크 데이터의 차이도 보인다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.6
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• pp.675-682
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• 2014

Prostate is only an organ of men. To diagnose the disease of the prostate, generally transrectal ultrasound(TRUS) images are used. Detecting its boundary is a challenging and difficult task due to weak prostate boundaries, speckle noise and the short range of gray levels. In this paper a method for automatic prostate segmentation in TRUS images using Support Vector Machine(SVM) is presented. This method involves preprocessing, extracting Gabor feature, training, and prostate segmentation. The speckle reduction for preprocessing step has been achieved by using stick filter and top-hat transform has been implemented for smoothing. Gabor filter bank for extraction of rotation-invariant texture features has been implemented. SVM for training step has been used to get each feature of prostate and nonprostate. Finally, the boundary of prostate is extracted. A number of experiments are conducted to validate this method and results shows that the proposed algorithm extracted the prostate boundary with less than 10% relative to boundary provided manually by doctors.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.10 no.3
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• pp.164-169
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• 2009

This paper proposes a road detection method using BP(Back-Propagation) neural network based on texture information of the each candidate road region segmented for satellite images. To segment the candidate road regions, the histogram-based binarization method proposed by N.Otsu is firstly performed and the neighboring regions surrounding road regions are then removed. And after extracting the principal color using the histogram of the segmented foreground, the candidate road regions are classified into the regions within ${\pm}25$ of the principal color. Finally, the road regions are segmented using BP neural network based on texture information of the candidate regions. The texture information in this paper is calculated using co-occurrence matrix and is used as an input data of the BP neural network. The proposed method is based on the fact that the road has the constant intensity and shape. The experiment demonstrated the validity of the proposed method and showed 90% detection accuracy for the various images.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.3
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• pp.1459-1466
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• 2013

Recently, various types of three-dimensional cameras have been used to analyze surrounding environments. In this paper, we suggest a mechanism of adaptively switching active and passive cameras of hybrid cameras, which can extract 3D image information more accurately. The suggested method first obtains brightness and texture features representing the environment from input images. It then adaptively selects active and passive cameras by generating rules that reflect the extracted features. In experimental results, we show that a hybrid 3D camera consisting of passive and active cameras is set up and the proposed method can effectively choose appropriate cameras in the hybrid camera and make it possible to extract three dimensional information more accurately.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.6
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• pp.912-920
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• 2015

Unlike general texture-based feature description algorithms, Locally Likely Arrangement Hashing (LLAH) algorithm describes a feature based on the geometric relationship between its neighbors. Thus, even in poor-textured scenes or large camera pose changes, it can successfully describe and track features and enables to implement augmented reality. This paper aims to optimize the performance of LLAH algorithm for tracking random dots (= features) with Gaussian noise. For this purpose, images with different number of features and magnitude of Gaussian noise are prepared. Then, the performance of LLAH algorithm according to the conditions: the number of neighbors, the type of geometric invariants, and the distance between features, is analyzed, and the optimal conditions are determined. With the optimal conditions, each feature could be matched and tracked in real-time with a matching rate of more than 80%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.121-123
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• 2006

얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소 같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스쳐 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, Euclidean Distance Transform (EDT)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.2
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• pp.187-199
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• 2007

The purpose of painterly rendering is to express real painting work from input image. For expression of real pain ting impression, drawing condition is one of main element. In this paper, we propose new algorithm for using density of edges. Drawing condition of new algorithm uses color difference and density of edges. And for finding next position from current position, we used dynamic grid. We did direction interpolation for coherence direction. Also using various texture brush, we express the feel of a material effective. We show results of images rendered more realistic oil painting effect, and discuss long-term goals for more effective result.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.17-18
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰에서 해당 기기에 장착된 카메라로부터 실시간으로 입력되는 프리뷰 영상에 대하여 실시간으로 영상처리를 수행할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크의 경우 OpenGL ES 2.0 기반의 Shading Language 를 이용하여 모바일 GPU 에서 병렬처리를 수행함으로써 영상처리 알고리즘을 고속으로 적용할 수 있으며, 매 프레임의 입력 영상을 텍스처로 지정하고 연산 결과가 저장된 프레임 버퍼의 내용을 그대로 화면에 출력함으로써 메인 메모리와 GPU 메모리 사이의 자료 이동을 최소화 하였다. 현재 상용화 된 스마트폰에 제안하는 프레임워크를 이용하여 적용시킨 결과 필터링 기반의 여러 가지 영상처리 알고리즘의 실시간 처리가 가능함을 보여줌으로써 본 논문에서 제안하는 프레임워크의 실시간 활용을 확인할 수 있다.