• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.139-143
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• 2021

본 논문에서는 꾸준히 연구되어 오던 이미지 복원 문제에서 초해상화와 인페인팅이라는 복합적 이미지 복원을 동시에 처리하는 해결 방법을 제안한다. 초해상화는 국지적 픽셀 정보를 이용하여 고해상도의 영상을 복원하고, 인페인팅은 이미지 전체 정보를 활용하여 영상 내 비어 있는 영역을 생성해야 하므로, 이러한 두 가지 영상 복원 기법을 동시에 수행하는 것은 상당히 어려운 문제이다. 그렇기에 인페인팅과 초해상화는 이미지 복원에서 널리 활용되는 기술인 만큼 동시에 해결할 수 있는 기법에 대한 수요는 있음에도 지금까지 거의 연구되지 않았다. 본 논문은 초해상화 및 인페인팅 합동 처리에 있어 복합적인 정보를 모두 다뤄야하는 네트워크가 서로의 성능을 저하시키지 않도록 개략적 복원 네트워크 (Coarse network), 디테일 복원 네트워크 (Refinement network), 초해상화 네트워크 (SR network)로 분리하여 초해상화 및 인페인팅 합동 처리를 수행하며, 각 단계마다 결과 영상을 얻어 스케일 별 정답 영상과 손실함수를 계산하여 복합적인 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시한다. 또한 순차적 단일 모델에 비하여 인페인팅과 초해상화를 합동 학습하는 제안 모델이 개선된 화질의 결과 영상을 획득할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.77-80
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• 2014

멀티미디어 기술의 보급 확산 및 급속한 발전으로 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 사용자 또한 대형 화면에 대한 선호도가 높아지고 있다. 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 차세대 방송기술로 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리된 $4096{\times}4096$ 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(8K : $7680{\times}4320$ 혹은 $8192{\times}4320$ 픽셀)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대해 단계적 연구를 실행하며, 이를 위하여 1차적으로. JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 사용자 정의의 쓰레드 기반 고속처리를 수행하였다. 실험 결과 기존의 처리보다 사용자 정의 기반 쓰레드 고속처리가 초고화질 해상도 이미지(UHD 8K : $7680{\times}4320$)를 기준으로 최대 15배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.72-75
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• 2022

야외 환경을 카메라로 촬영한 일반 영상에서 텍스트 이미지를 검출하고 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반이 되는 기술로 활용될 수 있어 매우 중요한 기술이다. 하지만 저해상도의 텍스트 이미지의 경우 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나블러 등이 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용을 인식하는 것이 어렵다. 이에 본 논문은 일반 영상에서의 저해상도 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 수행하였으며, 영어 및 한글 데이터셋에 대해 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 그렇지 않을 때보다 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.543-548
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• 2021

The higher the resolution of the image, the higher the satisfaction of the viewers of the image, and the super-resolution imaging has a considerable increase in research value among the fields of computer vision and image processing. In this study, the main features of low-resolution image LR are extracted mainly using deep learning super-resolution models. It learns and reconstructs the extracted features, and focuses on reconstruction-based algorithms that generate high-resolution image HR. In this paper, we investigate SRCNN and VDSR in a super-resolution algorithm model based on reconstruction. The structure and algorithm process of the SRCNN and VDSR model are briefly introduced, and the multi-channel and special form are also examined in the improved performance evaluation function, and understand the performance of each algorithm through experiments. In the experiment, an experiment was performed to compare the results of the SRCNN and VDSR models with the peak signal-to-noise ratio and image structure similarity, so that the results can be easily judged.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.40 no.1
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• pp.15-28
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• 2024

This paper proposes a method to acquire image data inside tunnel structures and a method to structure the acquired image data. By improving the conditions by which image data are acquired inside the tunnel structure, high-quality image data can be obtained from area type tunnel scanning. To improve the data acquisition conditions, a longitudinal rail of the tunnel can be installed on the tunnel ceiling, and image data of the entire tunnel structure can be acquired by moving the installed rail. This study identified 0.5 mm cracked simulation lines under a distance condition of 20 m at resolutions of 3,840 × 2,160 and 720 × 480 pixels. In addition, the proposed image-data-structuring method could acquire image data in image tile units. Here, the image data of the tunnel can be structured by substituting the application factors (resolution of the acquired image and the tunnel size) into a relationship equation. In an experiment, the image data of a tunnel with a length of 1,000 m and a width of 20 m were obtained with a minimum overlap rate of 0.02% to 8.36% depending on resolution and precision, and the size of the local coordinate system was found to be (14 × 15) to (36 × 34) pixels.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.21 no.4
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• pp.1-10
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• 2015

Recently, calligraphy has become popular because people focused on emotion. The strokes, dots, swoops, cracks and shading are the calligraphy factors for expressing various emotions such as joy, anger, sorrow, and delight. However, the emotion which is expressed by cracks and shading can be destroyed in the digital work when the calligraphy is used for a variety sizes of prints. Professionals work with high-resolution images which are obtained through the scanner, however normal users should work with low-resolution images taken with the smart phone for calligraphy image editing. We propose a raster image scaling method focused on calligraphy that maintains the emotion with cracks and shading, when normal users use the low-resolution calligraphy images in the digital work. The method recolors aliasing boundary of enlarged rasterized image. When recolored by our method, our method decreases aliasing by using the image gradient method, vivify calligraphy images, and maintains the emotion in cracks and shading by using the alpha value.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.129-132
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• 2022

Super-resolution is the process of converting a low-quality image into a high-quality image. This study was conducted using ESPCN. In a super-resolution deep neural network, different quality images can be output even when receiving the same input data according to the activation function that determines the weight when passing through each node. Therefore, the purpose of this study is to find the most suitable activation function for super-resolution by applying the activation functions ReLU, ELU, and Swish and compare the quality of the output image for the same input images. The CelebaA Dataset was used as the dataset. Images were cut into a square during the pre-processing process then the image quality was lowered. The degraded image was used as the input image and the original image was used for evaluation. As a result, ELU and swish took a long time to train compared to ReLU, which is mainly used for machine learning but showed better performance.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.661-662
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• 2021

본 논문에서는 인공신경망 기반의 슈퍼 해상도(Super-resolution, SR) 기법을 이용하여 저해상도(Low-resolution, LR) 헤어 시뮬레이션을 고해상도(High-resolution, HR)로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. LR과 HR 머리카락 간의 쌍은 헤어 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 HR-LR 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 머리카락의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 헤어 네트워크는 LR 이미지를 HR 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 HR 이미지가 HR 머리카락으로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 머리카락의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.745-747
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• 2004

본 논문에서는 여러 해상도로 입력되어지는 얼굴 이미지를 효율적으로 인식시키는 작업을 수행하는 방법에 대한 내용을 소개하고 있다. 정해지지 않은 예측이 불가능한 사람들이 드나드는 공공장소인 공항이나 항만 같은 곳에서의 얼굴인식은 고정된 크기가 아닌 다양한 크기와 조명을 갖는 등, 매우 많은 가지 수의 환경 변수를 가지고 있다. 이러한 환경에서의 얼굴인식은 그만큼 다양한 변수와 그 변수의 조건에 대한 대응을 요구하게 된다. 여기서 제안하는 방법은 다양한 해상도를 갖는 입력 얼굴 이미지에 대하여 최적의 가보 커널과 그에 따르는 적절한 파라미터를 찾는 것으로 효과적인 얼굴인식을 수행하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.357-360
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• 2007

초해상도 영상 복원은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하는 기술이다. 저해상도를 고해상도로 변환 시 정보가 없는 화소에 대한 정확한 화소값을 예측하는 보간법을 이용하게 되며 영상의 스케일링에 따른 앨리어싱 (aliasing) 이 발생하는 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 Sobel 연산자를 통해 구한 에지 성분의 크기와 방향성을 이용하여, 초해상도 영상의 앨리어싱과 블러링(blurring) 을 줄이는 기법을 제안한다.