• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.3-7
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• 2007

본 논문에서는 1m 공간해상도를 가지는 도시 지역의 위성영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트(gradient)의 히스토그램을 이용하여 스테레오 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 한 화소 거리의 대각 방향에 놓여진 4 개 화소들의 수직 및 수평 방향에 존재하는 화소간의 밝기값 차로 정의되는 그레디언트를 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 평탄화 지수 영상에서 에지 등과 같이 주변 화소의 밝기값과 차이가 큰 화소는 상대적으로 높은 평탄화 지수를，비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가지게 된다. 에지와 비에지를 판정하는 평탄화 임계값을 결정하기 위해 평탄화 지수 영상의 히스토그램 분포를 이용한다. 결정된 평탄화 임계값보다 작은 평탄화 지수를 가지는 정합 창틀 내의 화소들이 일정 비율보다 크면 비에지 화소로 판정하고 정합 창틀을 한 단계 더 크게 설정하는 방법으로 정합 창틀의 크기를 각 화소마다 가변적으로 변화시킨다. 제안한 방법을 IKONOS 스테레오 위성영상에 적용하여 고정 크기의 정합 창툴에 비해 정합 성능이 향상되는 것을 보였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.2
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• pp.113-117
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• 2007

In this paper, we propose a new method for determining automatically the size of the matching window using histogram of the gradient in order to improve the performance of stereo matching using one-meter resolution satellite imagery. For each pixel, we generate Flatness Index Image by calculating the mean value of the vertical or horizontal intensity gradients of the 4-neighbors of every pixel in the entire image. The edge pixel has high flatness index value, while the non-edge pixel has low flatness index value. By using the histogram of the Flatness Index Image, we find a flatness threshold value to determine whether a pixel is edge pixel or non-edge pixel. If a pixel has higher flatness index value than the flatness threshold value, we classify the pixel into edge pixel, otherwise we classify the pixel into non-edge pixel. If the ratio of the number of non-edge pixels in initial matching window is low, then we consider the pixel to be in homogeneous region and enlarge the size of the matching window We repeat this process until the size of matching window reaches to a maximum size. In the experiment, we used IKONOS satellite stereo imagery and obtained more improved matching results than the matching method using fixed matching window size.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.133-137
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• 2008

본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1715-1718
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• 2003

본 논문에서 우리는 정규화 된 혼합 노름(norm)을 이용한 다중 채널 영상 복원 알고리즘을 제안한다. 채널 내부와 채널 사이의 결정론적 정보를 이용하는 다중채널 복원 문제를 고려한다. 각 채널에서, LMS(Least Mean Square), LMF(Least Mean Fourth), 평탄 함수가 결합된 함수가 제안되었다. LMS와 LMF 사이의 적절한 분배를 제어하는 혼합 노를 매개변수와 해의 평탄 정도를 정의하는 정규화 매개 변수를 소개하며, 두 매개 변수는 각 채널의 잡음 특성에 따라 매번 반복적으로 갱신된다. 제안된 알고리즘은 각 채널의 잡음분포에 대한 지식이 필요하지 앉고 앞에서 언급된 매개 변수는 부분적으로 복원된 영상에 기반을 두고 조절하게 된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.6
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• pp.132-145
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• 2009

We present the framework for JND based Illumination and Color Restoration Using Edge-preserving filter for restoring distorted images taken under the arbitrary lighting conditions. The proposed method is effective for appropriate illumination compensation, vivid color restoration, artifacts suppression, automatic parameter estimation, and low computation cost for HW implementation. We show the efficiency of the mean shift filter and sigma filter for illumination compensation with small spread parameter while considering the processing time and removing the artifacts such as HALO and noise amplification. The suggested CRF (color restoration filter) can restore the natural color and correct color distortion artifact more perceptually compared with current solutions. For the automatic processing, the image statistics analysis finds suitable parameter using JND and all constants are pre-defined. We also introduce the ROI-based parameter estimation dealing with small shadow area against spacious well-exposed background in an image for the touch-screen camera. The object evaluation is performed by CMC, CIEde2000, PSNR, SSIM, and 3D CIELAB gamut with state-of-the-art research and existing commercial solutions.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.138-141
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• 2008

본 논문에서는 영상의 화질 개선을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 미디안 필터와 샤프닝 필터의 단점들을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 통계적 정보를 이용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 기존의 다른 화질 개선 필터 보다 향상된 개선 효과를 기대 할 수 있다. 또한 적용할 스케일 값의 크기만 결정하면 각 화소에서의 범주와 세기는 영상의 통계적 정보를 이용한 매핑 함수를 통해 자동으로 생성된다. 따라서 기존의 미디안 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.810-819
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• 2001

칼라가 물체 인식에 아주 효율적인 단서를 제공하지만 칼라 분포는 시청 조건과 카메라의 위치에 아주 큰 영향을 받는다. 생김새와 모양의 변화에 의한 칼라 분포 변화 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밝기 값의 변화에 영향을 받지 않고, 색상(hue) 성분에 민감한 칼라 벡터각(color vector angle)을 이용하여 칼라 에지를 추출한 후, 영상의 화소들을 평탄 화소와 에지 화소로 구분하여 칼라 특징 값을 추출하였다. 에지 화소의 경우에는 에지 주위 칼라 쌍의 전체 분포를 HLS 색좌표계의 비균일 양자화를 통해 칼라 인접 히스토그램(color adjacency histogram)으로 표현하고, 평탄 화소의 경우에는 HLS 색좌표계의 비균일 양자화와 칼라 벡터각 균일 양자화를 통해 칼라 벡터각 히스토그램(color vector angle histogram)을 구성하여 공간적인 칼라분포를 표현하였다. 제안한 칼라 히스토그램을 이용하여 영상 검색에 적용하여 성능을 실험한 결과, 작은 빈의 수를 가지는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 훨씬 효율적이고, 생김새와 모양의 변화에 아주 강건한 영상 검색이 가능하였고, 기존의 칼라 히스토그램 역투사 방법보다 훨씬 정확한 물체 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1995.12a
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• pp.183-186
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• 1995

본 논문에서는 연속적인 움직임을 가지는 얼굴 영상의 시퀀스에서 미리 정의한 몇개 특징점의 프레임 단위의 이동자취를 구하는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여, 우선 얼굴영상에서의 특징점의 정의 및 그 추출과정을 보인다. 프레임간의 특징점들은 관성력으로 인하여 그 속도벡터가 급격히 변화할 수 없다는 평탄화 성질(smoothness)과, 이동후 다른 특징점들에 비해 근거리에 위치한다는 근접성 (proximity)을 가정하여 대응되는 쌍들을 구한다. 구현된 시스템을 실질적인 얼굴 영상의 시퀀스에 대해 실험하고, 그 결과를 보인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.10
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• pp.1378-1388
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• 2004

This paper proposes method to improve the image quality degradation that show when reconstructing compressed images at low bit rate by using wavelet transform. The image quality distortion is blocking artifacts and noise in DCT's compression but blocking artifacts of wavelet transform does not appear and ringing artifacts was appeared near the edge. This proposed technique is classified to part which is ringing artifacts of the edge vicinity appears which is not, apply adaptive filter to each region improved image. A edge region which is harsh to the eye is applied by Canny mask and finding strong edge region, search the neighborhood classify the flat region and the texture region, and apply to each region suitable filter, As experiment result, PSNR value of method that is proposed in that low bit rate compression image that ringing artifact appears became low about 0.05db, but 0.023db degree rose strong edge region and nat region's image. Also, showed picture quality improved more than ringing artifacts in nat region when see from subjective viewpoint of human.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.3
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• pp.173-180
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• 2005

This paper proposes an effective algorithm that combines both the stereo matching and the marching cube algorithm. By applying the stereo matching technique to an image obtained from various angles, 3D geometry data are acquired, and using the camera extrinsic parameter, the images are combined. After reconstructing the combined data into mesh using the image index, the normal vector equivalent to each point is obtained and the mesh smoothing is processed. This paper describes the successive processes and techniques on the 3D mesh reconstruction, and by proposing the intermediate iso- surface algorithm. Therefore it improves the 3D data instability problem caused when using the conventional marching cube algorithm.