• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.234-237
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• 2001

본 논문은 마이크로파 수신기시스템에서 발생되는 이미지성분을 효과적으로 제거하기 위해서 Dual Gate FETs을 이용한 이미지 제거 특성을 분석하였다. Dual Gate를 이용한 이미지 제거능력을 모의 실험한 결과 RF신호에 대한 이미지 제거특성은 -32dBc을 보였으며, Dual Gate FETs믹서의 변환이득은 1.7 dBm, 5GHz 발진주파수는 -117.3 dBc/100KHz 임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.729-732
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• 2014

본 논문에서는 부분 노이즈 제거를 지원하는 윤곽선 이미지 매칭의 성능 최적화 문제를 다룬다. 윤곽선 이미지 매칭에서 이미지의 노이즈를 제거하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나, 윤곽선 이미지 매칭에서 부분 노이즈 제거를 지원하기 위해서는 매우 많은 계산이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 기존 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭 연구를 좀 더 구체화하여 성능 향상을 위해 유사 거리의 하한을 제안한다. 실험 결과, 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭 성능을 수 배에서 수십 배까지 향상시킨 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.579-582
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• 2019

이미지의 특정 객체를 제거할 때, 주변 환경을 고려하면서 제거하기에 어려움이 있다. 본 연구는 특정 객체가 제거되면서 생기는 빈자리를 자연스럽게 보완하기 위해서 이미지 내용을 기반으로 이미지를 변경하는 Seam Carving 알고리즘을 이용하여 보다 자연스러운 결과 이미지를 생성하는 프로그램을 구현했다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.2
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• pp.35-40
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• 2013

In this paper, we propose a new image rejection receiver architecture using simultaneously the high-side and low-side injected LO signals. The proposed architecture has a lower noise figure (NF) performance and a higher linearity characteristic than the previous receiver architecture using a single LO signal. Also, the proposed receiver shows a higher IRR performance about 6dB than that of the previous Weaver image rejection architecture even though the same gain and phase errors between I-path and Q-path exist. To verify these characteristics, we derive an IRR formular of the proposed architecture as a function of mismatch parameters. And we demonstrate its formular's usefulness through the system simulation. Therefore, the proposed architecture will be widely used to implement the image rejection receiver due to its higher IRR performance.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.155-157
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• 2020

본 논문은 딥러닝 기반의 중첩 블록 단위 이미지 압축 방법에 대하여 제안한다. 이미지를 블록 단위로 나누어 압축을 진행하며, 그 과정에서 생길 수 있는 블록화 현상을 제거하기 위해 블록의 주변부를 압축에 이용한다. 이로 인한 추가적인 부하를 제거하기 위해 복호화에 필요한 부하 영역을 제거한 뒤, 복호화기에서 특징맵들을 병합하여, 제거한 영역에 대해 주변 블록의 정보를 사용하여 복호화를 진행한다. 압축을 진행하고자 하는 이미지의 크기에 따라 급격하게 증가하는 요구 메모리를 이미지의 크기에 상관 없이 고정된 작은 메모리로 이미지 압축을 진행할 수 있다는 장점이 있다. 실험 결과로써 4K 이미지를 통해서 복원된 화질과 메모리의 사용량을 측정한 결과, 동일한 화질을 유지함과 동시에, 기존 방법대비 약 500배 적은 메모리 사용량을 보인다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.11
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• pp.943-957
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• 2014

Removing noise, called denoising, is an essential factor for the more intuitive and more accurate results in boundary image matching. This paper deals with a partial denoising problem that tries to allow a limited amount of partial noise embedded in boundary images. To solve this problem, we first define partial denoising time-series which can be generated from an original image time-series by removing a variety of partial noises and propose an efficient mechanism that quickly obtains those partial denoising time-series in the time-series domain rather than the image domain. We next present the partial denoising distance, which is the minimum distance from a query time-series to all possible partial denoising time-series generated from a data time-series, and we use this partial denoising distance as a similarity measure in boundary image matching. Using the partial denoising distance, however, incurs a severe computational overhead since there are a large number of partial denoising time-series to be considered. To solve this problem, we derive a tight lower bound for the partial denoising distance and formally prove its correctness. We also propose range and k-NN search algorithms exploiting the partial denoising distance in boundary image matching. Through extensive experiments, we finally show that our lower bound-based approach improves search performance by up to an order of magnitude in partial denoising-based boundary image matching.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.27 no.11
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• pp.93-101
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• 2011

High quality X-ray computed microtomography (micro-CT) imaging of internal microstructures and pore space in geomaterials is often hampered by some inherent noises embedded in the images. In this paper, we introduce image calibration techniques for removing the most common noises in X-ray micro-CT, cupping (brightness difference between the periphery and central regions) and ring artifacts (consecutive concentric circles emanating from the origin). The artifacts removal sequentially applies coordinate transformation, normalization, and low-pass filtering in 2D Fourier spectrum to raw CT-images. The applicability and performance of the techniques are showcased by describing extraction of 3D pore structures from micro-CT images of porous basalt using artifacts reductions, binarization, and volume stacking. Comparisions between calibrated and raw images indicate that the artifacts removal allows us to avoid the overestimation of porosity of imaged materials, and proper calibration of the artifacts plays a crucial role in using X-ray CT for geomaterials.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.122-124
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• 2012

잡음이 존재하는 환경에서의 신호의 분산을 측정하는 것은 잡음 제거에 중요한 요소를 맡고 있다. 잡음을 제거하는 방법 중에 가장 보편적으로 사용하는 방법에는 위너 필터가 존재한다. 웨이블릿 기반의 위너 필터링은 저복잡성을 지닌 이미지 잡음 제거에 탁월한 효과를 보인다. 신호의 분산을 측정할 경우 어떤 모양의 필터를 적용하여 측정하느냐에 따라 분산이 달라지게 되므로 이미지의 잡음 제거에 영향을 미치게 된다. 이에 본 논문은 위너 필터에 적용되는 필터를 기존의 정사각형 모양(square-shaped)과 제안하는 십자가 모양(cross-shaped)을 각각 적용하여 이미지의 잡음을 제거하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.583-586
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• 2019

사진 촬영이나 영상에서의 단일이미지를 저장할 때, 결과이미지에 사용자가 중점을 둔 이미지 정보를 훼손하는 불필요한 장애물이 존재하는 경우가 있다. 본 논문에서는 훼손된 이미지의 정보를 복원하기 위해 불필요한 부분을 표시하여 제거하고, 그 결과 빈 이미지 공간을 근접한 색상 정보를 이용해서 보간하여 손상된 이미지를 최대한 복원할 수 있도록 구현했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.960-962
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• 2021

Monte Carlo 렌더링은 모든 빛을 광원에서부터 추적하는 것 대신, 몇 개의 빛의 경로만을 추적해서 이들의 평균으로 화소값을 정해 이미지를 만드는 방법이다. 여기서 추적하는 빛이 많다면 이미지가 사실적으로 만들어질 수 있지만 연산량이 증가한다. 따라서 적은 빛의 경로를 추적하여 렌더링을 수행하여 이미지를 만들고, 노이즈를 제거해서 많은 양의 빛을 추적하여 렌더링을 한 이미지와 유사하게 만들려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 많은 연산량을 요구하기 때문에 고성능의 기기 사양을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 저사양의 기기에서 활용할 수 있도록 Harris corner 검출법과 median filtering을 활용한 렌더링 이미지 노이즈 제거 연구를 수행했다.