• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.748-750
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• 2002

본 논문에서는 이미지 필터 모듈을 CORBA를 사용하여 분산 엔진으로 구현하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이미지 필터 모듈들은 영상 처리 과정에서 기본적으로 응용되는 전처리 모듈로서 원 영상을 목적에 따라 변형시키는 기능을 수행하며, 다양한 어플리케이션에서 여러 플렛폼으로 빈번하게 구현되곤 한다. 이 연구에서는 각각 독립 적으로 구현된 이미 지 필터 모듈을 CORBA를 사용한 분산 서버로 구축함으로서 , 다양한 종류의 플랫폼에서 구현된 여러 어플리케이션들이 이미지 필터 기본 모듈들을 별도의 구현 없이 쉽게 사용할 수 있도록 하였다.00

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.391-394
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• 2023

일반적으로 화재 감지 시스템은 정확하고 빠르게 화재를 감지하는 것은 어려운 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 U-net을 활용하여 기존의 화재(불) 영역 추출 기법으로 Segmentation으로 보다 정밀하게 탐지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 화재 이미지에서 연기제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하여 화염 영역을 추출한 뒤 U-Net으로 학습시켜 이미지를 입력하면 불 영역의 Segmentation을 추출하도록 한다.

• Smart Media Journal
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• v.10 no.1
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• pp.32-38
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• 2021

Image classification through deep learning on the image from photographs has been a very active research field for the past several years. In this paper, we propose a method of automatically discriminating stone images from domestic source through deep learning, which is to use Python's hash library to scan 300×300 pixel photo images of granites such as Hwangdeungseok, Goheungseok, and Pocheonseok, performing data preprocessing to create learning images by examining duplicate images for each stone, removing duplicate images with the same hash value as a result of the inspection, and deep learning by stone. In addition, to utilize VGGNet, the size of the images for each stone is resized to 224×224 pixels, learned in VGG16 where the ratio of training and verification data for learning is 80% versus 20%. After training of deep learning, the loss function graph and the accuracy graph were generated, and the prediction results of the deep learning model were output for the three kinds of stone images.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.45-48
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• 2001

립리딩은 잡음 환경 하에서 음성 인식 성능을 향상을 위해 영상정보를 이용한 바이모달(bimodal)음성인식으로 연구되었다[1][2]. 그 일환으로 이미 영상정보를 이용한 립리딩은 구현되었다. 그러나 현재까지의 시스템들은 환경의 변화에 강인하지 못하다. 본 논문에서는 이미지 기반 립리딩 방법을 적용하여 입술 영역을 보다 안정적으로 찾아 성능을 향상 시켰다. 그러나 이 방법은 많은 데이터량을 처리해야 하므로 전처리 과정이 필요하다. 전처리로 입력영상을 그레이 레벨로 변환하는 방법과, 입술을 반으로 접는 방법, 그리고 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis)을 사용하였다. 또한 인식성능 향상을 위해 음성에서 잡음 제거나 분석$\cdot$합성에 효과적인 성능을 보이는 RASTA(Relative Spectral)필터를 적용하여 시간 영역에서의 변화가 적은 성분이나 급변하는 성분, 그 밖의 잡음 등을 제거하였다. 그 결과 $72.7\%$의 높은 인식 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.246-249
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• 2001

본 연구는 온라인 지문 인식 기법의 속도 향상을 주목적으로 하여 기존의 지문 인식 기법과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 적은 계산량으로 보다 높은 정확도를 확보하여 궁극적으로 지문 인식 및 대조 시스템이 적합한 특징점 추출 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 먼저 방향성이미지에서 방향성추출에서는 4$\times$4화소를 하나의 Block으로 나눈 후, 3$\times$3의 Sobel 연산자를 이용하였고, 이 방향성 정보를 이용하여 지문영상의 품질 측정과 배경 분리를 하였으며, 또한 부분 영역간의 밝기 차이 등으로 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 이진화 수행 과정에서 가장 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 지문의 대상 영역의 밝기 등에 적응하여 스스로 변하도록 할 수 있게 Slit sum의 방법을 응용한 적응 이진화를 하였다. 세선화와 특징점 추출에서는 VHN(Vertical & horizontal Number)값을 이용하여 보정(Interpolation)효과를 주어 오류특징점을 배제하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.105-106
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• 2023

이 연구는 원격검사의 한 방법으로서, 특히 자율운항 선박에서 컴퓨터비전을 이용한 영상처리를 통한 원격 검사방법에 관한 것이다. 자율운항 선박은 자율화의 정도에 따라 다르지만, 선원이 승선하지 않거나 최소한의 선원만 승선하는 선박이므로 선박의 검사방법에 변화가 필요한 실정이다. 따라서 컴퓨터비전을 이용한 영상처리에 대한 이론적 배경을 바탕으로 원격검사 항목 중에서 아날로그 게이지의 정량화에 필요한 영상의 전처리 방법에 관한 연구이다. 아날로그 게이지의 정량화를 위해서 사용한 방법은 흑백처리, 가우시안필터, 임계화처리, 모폴로지 연산이다. 이 연구를 통하여 영상의 전처리 결과 배경과 객체를 비교적 명확하게 분류할 수 있었으며, 영상처리 과정 중 추가로 발생한 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 이를 통하여 영상에서 주된 객체인 지시바늘과 눈금판의 숫자를 인식에 필요한 이미지 전처리 방법을 제시하였으며, 나아가 컴퓨터 비전을 이용한 원격검사 방법은 아날로그 게이지뿐만 아니라 비상차단밸브, 통풍폐쇄장치, 고정식 소화장치 등 여러 방면에서 사용될 것이라 기대한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.9
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• pp.1738-1743
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• 2017

This paper presents an efficient image stitching method using preprocessing in order to generate a super resolution image. Two-dimensional (2D) scanners are consistently used in various areas but they have limitations such as paper sizes and materials. To overcome these problem with low-cost, an efficient imaging stitching method is proposed for producing a super resolution panorama image. To scan a very large sized paper using mobile phones, a simple portable cradle which fixes height is employed producing an input image set. To improve matching performance, a preprocessing method is introduced before searching correspondences. Then alpha blending is applied to an input image set to produce a super resolution panorama image. The proposed method is faster and easier than the existing method which is employed by Open CV. Experiment results show that the proposed method is three times faster and performs better than the existing method.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.249-253
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• 2002

레이더 기술은 획득된 신호를 바탕으로 물체(object)를 추출, 추적함으로써 자동항해시스템, 항공기 충돌방지시스템 둥의 각종 첨단 분야에 두루 활용되고 있으며, 산업 전반에 걸쳐 눈부신 발전을 거듭해 왔다. 본 논문에서는 레이더로부터 획득한 신호로부터 효율적인 물체를 추출, 추적하기 위한 전처리 단계로서 레이더 이미지를 구성하는 방법에 대해 제안한다. 특히, 불완전한 데이터 시퀀스를 갖는 신호를 양질의 레이더 이미지로 복원하는 방법을 제안하고 결과 영상을 통해 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.193-196
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• 2000

최근 컴퓨터를 이용한 CAD 디자인 시스템이 날염디자인제도(textile printing design trace)에 널리 사용되고 있다 CAD를 이용한 날염디자인은 기존의 수작업에 비해 공정을 간편하게 하고, 상당히 많은 시간과 경비의 단축을 가능하게 하였다. 그러나 CAD를 이용한 날염디자인제도 역시 상당부분 숙련자들의 수작업을 요구하고 있다. 본 논문에서는 날염디자인제도에서의 컬러 분할 전처리 과정으로 원 이미지를 저주파 통과 필터링하고 컬러분할을 수행하였다. 이렇게 분할된 이미지의 윤곽선을 추출하고 스플라인(Spline)기법을 사용, 더 부드럽고 완만한 곡선을 생성하도록 하였다. 모든 과정은 Matlab을 사용하여 구현하였으며 분할된 이미지를 날염제도공정으로의 적용 가능성에 대해 검토하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.6 s.44
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• pp.1-8
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• 2006

Many researchers have been studied for the automatic chromosome karyotype classification and analysis. For the automatic classify the each chromosome which is the image in microscope, it is necessary to process the sub-procedure, ie. image pre-processing, implementing karyotype classifier. The image pre-processing proceeded the each chromosome separation, the noise exception and the feature parameter extraction. The extracted morphological feature parameter were the centromeric index(C.I.), the relative length ratio(R.L.), and the relative area ratio(R.A.). In this paper, the fuzzy classifier was implemented for the human chromosome karyotype classification. The extracted morphological feature parameter were used in the input parameter of fuzzy classifier. We studied about the selection of the membership function for the optimal fuzzy classifier in each chromosome groups.