• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2555-2557
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• 2003

본 논문에서는 열화된 이미지상에서의 자동 패턴 분할을 위해 농담 정규화 정합(NGC)법과 다중 템플레이트를 이용하여 검사 이미지내의 각 문자의 정합 계수치 합을 이용한 문자나 패턴을 자동으로 분할(segmentation)하는 알고리즘을 제안한다. 전통적인 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 기준 패턴의 기하학적인 level 값에 의해 계산되어 지기 때문에 검사 이미지의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(reject rate)은 높아진다. 제안한 알고리즘은 가시화가 좋지 않은 영상 회득 시 문자부와 배경부를 효과적으로 자동으로 분류하며 이미지 영역내의 정보와 정규화 된 상관관계를 이용하여 실제 영상에 적용시켜 제안된 알고리즘의 검증을 목표로 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.5
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• pp.683-688
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• 2009

The purposes of this paper is to propose new techniques to reconstruct measured optical images by using the template matching and B-Spline interpolation method based on image processing technology. To do this, we detect the matching template and non-matching template from each optical image. And then, we match the overlaped images from base level by correcting roll, pitch, and yaw error of images. At last, the matching image is interpolated by B-Spline interpolation. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.794-797
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• 2004

본 논문에서는 처리시간을 줄이고, 인식률을 높이기 위해서 이진화된 지문 이미지를 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 Union and Division을 이용한 이진화와 잡음 제거, 특이점 추출 단계로 이루어진다. Union and Division을 사용하는 경우에서는 융선을 추적 가능하다는 성질을 이용하여서 동일융선 상에 있는 두 개의 특이점을 잇는 선분을 기준점으로 하는 정합 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.381-384
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• 2004

본 논문에서는 이진화된 지문 이미지를 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 Union and Division을 이용하여 이진화와 잡음 제거, 그리고 특이점 추출 단계로 이루어진다. Union and Division을 사용하는 경우에, 융선을 추적 가능하다는 성질을 이용하여 동일 융선 상에 있는 두 개의 특이점을 잇는 선분을 기준점으로 하는 정합 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.282-285
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• 2001

이미지 모자이크 시스템이란 이미지 내의 객체나 배경을 하나의 이미지 크기에 전체적으로 표현할 수 없거나 부분적으로 보이지 않는 영역을 갖는 일련의 여러 이미지와 동영상의 프레임 이미지를 하나로 정합하여 확장된 이미지를 나타내는 시스템이다. 본 논문에서는 보다 효율적인 검색과 표현을 위하여 트리 형태의 계층형 이미지 모자이크 시스템을 구축하는 방법을 제시하며, 정적인 이미지 모자이크와 동적 이미지 모자이크를 모두 구축하는 방법에 대해서 제시한다.

• Archives of design research
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• v.16 no.2
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• pp.375-384
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• 2003

This study is on the strategy for establishing successful corporate brand image, by understanding the need for increasing brand value based on the level of brand recognition. In order to carry this out, the PICS (Product Image Concentration System) is suggested, which includes Brand Image Analysis on a high-level, Product Image Programming based on the result of the image analysis, and Product Image Coherency Assessment and Management, resulting in setting up a guideline for gaining competitive advantage and brand management. Brand Image Analysis is a method that utilizes image association to understand brand disposition by analyzing the association pattern among available visual materials to measure the corporate and brand image inclinations. As the next step, Product Image Programming establishes design philosophy and principles based on the analysis of brand image, and the Visual Programming is a process for visualizing the intended product image direction. Lastly, Product Image Coherency Assessment examines whether to incorporate design philosophy and principles or not to arrive at an agreed evaluation criteria for developing designs coherent with the brand image. The PICS (Product Image Concentration System) is a practical method for increasing a company' competitive advantage and managing brand. The expectation on this system is to provide a guideline for applying brand image in design process more objectively. For further study, diversification of image spectrum based on expressive keywords and comparative analysis on images as well as a product image interpretation program to understand the order of visual materials will be necessary.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.227-228
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• 2008

본 논문에서는 조명 변화가 있는 스테레오 이미지에 대하여 레티넥스 알고리즘을 이용하여 효과적으로 3차원 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이미지나 비데오는 영상 취득시 여러 가지 원인에 의하여 조명 변화를 겪게 된다. 이미지나 비데오를 촬영하는 시간 간격 차이, 촬영 각도 차이, 촬영 장치의 변화 등이 그 원인이다. 기존의 스테레오 알고리즘들은 정합하려는 영상들 사이에 컬러 일치성을 가정하고 있으므로, 이러한 조명 변화의 영향을 받는 이미지들에 대해서 3차원 정보를 추출하면 적지 않은 에러가 발생하게 된다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위하여 레티넥스 기법을 이용하여 이러한 변화에 둔감한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 여러 가지 데이터에 대하여 실험을 한 결과, 제안하는 방법이 효과적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.119-122
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• 2011

The Stereo vision using belief propagation algorithm that has been studied recently yields good performance in disparity extraction. In this paper, BP algorithm is proved theoretically to high precision for a stereo matching algorithm. We derive disparity map from stereo image by using Belief Propagation (BP) algorithm and area-based matching algorithm. Two algorithms are compared using stereo images provided by Middlebury web site. Disparity map error rate decreased from 52.3% to 2.3%.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.1
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• pp.27-33
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• 2002

There are two significant drawbacks in triple image indexing; one is that is cannot support concept-based image retrieval and the other is that it fails to allow disjunctive labeling of images. To remedy the drawbacks, we propose a new technique supporting a concept-based retrieval against images indexed by indefinite fuzzy triples (I-fuzzy triples). The I-fuzzy triples allow not only a disjunctive image labeling, but also a concept-based matching against images labeled disjunctively. The disjunctive labeling is based on the expended closed world assumption and the concept-based image retrieval is based on fuzzy matching. In this paper, we also propose a concept-based query evaluation against the image database to extract desired answers with the degree of certainty $\alpha$$\in$[1,0].

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.40 no.7
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• pp.582-589
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• 2012

This paper describes the algorithm recognizing car type from the image received from UAV and the recognition results between three types of car images. Using the NCC(Normalized Cross-Correlation) algorithm, geometric information is matched from template images. Template images are obtained from UAV and satellite map and indoor experiment is performed using satellite map. After verification of the possibility, experiment for verification of same car type recognition is performed using small UAV. In the experiment, same type cars are matched with 0.6 point similarity and truck with similar color distribution is not matched with template image of a sedan.