• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.20-21
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• 2018

행렬의 rank 최소화 기법은 영상 잡음 제거, 행렬 완성(completion), low rank 행렬 복원 등 다양한 영상처리 분야에서 효과적으로 이용되어 왔다. 특히 nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 기법은 convex optimization 을 통하여 대상 행렬의 특이값(singular value)을 thresholding 함으로써 간단하게 low rank 행렬을 얻을 수 있다. 하지만, nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 방법은 행렬의 rank 값을 정확하게 근사하지 못하기 때문에 잡음 제거가 효과적으로 이루어지지 못한다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거 하기 위해 다중 잡음 제거 영상을 이용하여 유사도가 높은 유사 패치 행렬을 구성하고, 유사 패치 행렬의 rank 를 non-convex function 을 이용하여 최소화시키는 방법을 통해 잡음을 제거하는 방법을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.12 no.5
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• pp.772-772
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• 2001

In this paper, we proposed the image-based 3D ray-tracing indoor propagation model using patch scattering model which can calculate the scattering phenomenon of the indoor structures. A patch scattering model for modeling indoor structures defines a scattering phenomenon by using RCS(Radar Cross Section) about rectangular patch without complex calculation, for example generating image antennas about each indoor structures. RCS is simply defined as a ratio of scattering power to incident power, and we use bistatic PCS which is simplified numerically by Physical Optics. Also, a simple indoor compensation factor is defined as empirical constant from measured data instead of complex numerical expression because basic patch scattering model cannot include important multipath components, so we san use patch scattering model in indoor environment using indoor compensation factor.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.12 no.5
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• pp.722-733
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• 2001

In this paper, we proposed the image-based 3D ray-tracing indoor propagation model using patch scattering model which can calculate the scattering phenomenon of the indoor structures. A patch scattering model for modeling indoor structures defines a scattering phenomenon by using RCS(Radar Cross Section) about rectangular patch without complex calculation, for example generating image antennas about each indoor structures. RCS is simply defined as a ratio of scattering power to incident power, and we use bistatic PCS which is simplified numerically by Physical Optics. Also, a simple indoor compensation factor is defined as empirical constant from measured data instead of complex numerical expression because basic patch scattering model cannot include important multipath components, so we san use patch scattering model in indoor environment using indoor compensation factor.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.314-316
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• 2012

본 논문에서는 의료영상 영역화 기법으로 이용되는 레이블 융합 기법을 기반으로, 정합 기법을 이용했을 시 빈번하게 발생하는 경계에서의 오차를 크게 줄여줄 수 있는 기법을 제안한다. 패치 기반 레이블 융합 기법은 패치 간의 밝기 값의 유사도를 기반으로 융합 가중치를 계산하였지만 이는 밝기의 분포가 상대적으로 다른 자기공명영상에 적합하지 못한 경우가 많았다. 본 논문에서는 밝기 값과 함께 밝기 값의 경사도 유사도를 추가적으로 계산하여 융합 가중치를 얻어내는 기법을 제안한다. 밝기의 분포가 다른 영역에서도 밝기의 경사도 분포는 대부분 유사하기 때문에, 오차가 많은 모호한 경계에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 제안하는 기법의 성능평가를 위해 50 개의 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 대퇴골을 영역화 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 밝기 값 유사도 정보만을 이용했던 기법에 비해 개선된 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.151-153
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• 2022

최근 Moving Picture Experts Group(MPEG)에서는 2차원 비디오 압축 표준인 Versatile Video Coding(VVC)에 이어서 다양한 영상 포맷들에 대한 압축 방식을 표준화하고 있다. 특히, 가상현실, 증강현실, 혼합현실 등의 지원을 위한 Six Degrees of Freedom(6DoF) 입체영상 콘텐츠들이 최근 다양한 분야들에서 활용되고 있는데, 6DoF 입체영상은 일반적으로 복수 시점의 고해상도 칼라영상과 깊이영상으로 구성된다. 이러한 고해상도의 6DoF 몰입형 입체영상을 제한된 네트워크 환경에서 완벽한 서비스를 목표로 MPEG에서는 몰입형 입체영상 압축 기술인 MPEG Immersive Video(MIV) 표준화를 활발하게 진행 중에 있다. MIV에서는 기본 뷰(Basic View)로 이루어진 영상과 추가 뷰(Addtional View)에서 중복성 높은 픽셀들이 제거된 아틀라스 패치로 이루어진 영상을 각각 VVC로 압축한다. 하지만 아틀라스 패치로 이루어진 영상의 경우에는 일반적인 2차원 칼라영상과 다른 특성을 가지기 때문에, VVC 인루프 필터 기술이 비효율적일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 MIV 표준에서의 VVC 인루프 필터들의 성능을 분석한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.27 no.1
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• pp.39-47
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• 2017

Nowadays, there have been an increasing number of illegal use cases where people try to fabricate the working hours by using fake fingerprints. So, the fingerprint liveness detection techniques have been actively studied and widely demanded in various applications. This paper proposes a new method to detect fake fingerprints using CNN (Convolutional Neural Ntworks) based on the patches of fingerprint images. Fingerprint image is divided into small square sized patches and each patch is classified as live, fake, or background by the CNN. Finally, the fingerprint image is classified into either live or fake based on the voting result between the numbers of fake and live patches. The proposed method does not need preprocessing steps such as segmentation because it includes the background class in the patch classification. This method shows promising results of 3.06% average classification errors on LivDet2011, LivDet2013 and LivDet2015 dataset.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.7
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• pp.1367-1375
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• 2017

Recently, the use of land cover maps has been continuously increasing to analyze spatial patterns such as spatial compositions, functions and changes of landscape mosaics. In this paper, we propose a landscape analysis system that extracts patches, which is an element of landscape mosaics, in the land cover map using region-based image processing technique, and computes patch-based measures at patch level and class level. Also we propose a patch-based spatial pattern that can represent spatial relations using the computed measures. To validate the proposed system's effectiveness, we apply to Gwangju metropolitan city and analyze Gwangju's land use and spatial patterns.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.6
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• pp.75-81
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• 2010

The segmentation of cartilage is crucial for the diagnose and treatment of osteoarthritis (OA), and has mostly been done manually by an expert, requiring a considerable amount of time and effort due to the thin shape and vague boundaries of the cartilage in MR (magnetic resonance) images. In this paper, we propose a fully automatic method to segment cartilage in a knee joint on MR images. The proposed method is based on a small number of manually segmented images as the training set and comprised of an initial per patch segmentation process and a global refinement process on the cumulative per patch results. Each patch for per patch segmentation is positioned by classifying the bone-cartilage interface on the pre-segmented bone surface. Next, the shape and intensity priors are constructed for each patch based on information extracted from reference patches in the training set. The ratio of influence between the shape and intensity priors is adaptively determined per patch. Each patch is segmented by graph cuts, where energy is defined based on constructed priors. Finally, global refinement is conducted on the global cartilage using the results of per patch segmentation as the shape prior. Experimental evaluation shows that the proposed framework provide accurate and clinically useful segmentation results.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.59-62
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• 2017

본 논문에서는 평균 밝기 부분에 가중치 맵으로써 감마 변환에 기반한 선형 결합을 제안하고자 한다. 기존의 패치를 기반으로 한 가중치 맵은 평균 밝기 부분에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 영상의 밝은 부분이 과포화 상태가 되어 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합 시켜줌으로써 영역 내 세부 정보를 보존시키고 주관적 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 결과를 분석하고 성능을 비교하여 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수함을 증명하였다.