• 제목/요약/키워드: 이미지 향상

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다중 스펙트럼 객체 감지를 위한 고주파 교환 네트워크 (High-Frequency Interchange Network for Multispectral Object Detection)

  • 박선후;윤준석;유석봉;한승회
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권8호
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    • pp.1121-1129
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    • 2022
  • RGB 이미지를 활용하는 다양한 객체 인식 분야에서 조도가 어둡거나 특정 물체에 의해 가려진 환경에서의 RGB 이미지는 객체 인식 성능 저하를 일으킨다. IR 이미지는 가시광선이 아닌 적외선 파동을 감지하기 때문에 이러한 환경에서 강인한 객체 인식 성능을 가질 수 있고, RGB-IR 이미지 쌍을 가지고 각자의 강점을 결합 하는 것을 통해 객체 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 RGB-IR 이미지 쌍의 강점만을 결합하여 객체 인식 성능을 향상시키는 다중 스펙트럼 융합 모델인 high-frequency interchange network (HINet)을 제안한다. HINet은 RGB-IR 이미지 간 주요 정보를 교환하기 위해 두 가지 객체 인식 모델을 mutual high-frequency transfer (MHT)를 이용하여 연결하였다. MHT에서는 RGB-IR 이미지 쌍 각각을 discrete cosine transform (DCT) 스펙트럼 도메인으로 변환하여 고주파 정보를 추출한다. 추출된 고주파 정보는 서로의 네트워크에 전달되어 객체 인식성능 향상을 위해 활용되어 진다. 실험 결과는 제안하는 네트워크의 우수성을 보이며 다중 스펙트럼 객체 인식 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.

캐스케이드 융합 기반 다중 스케일 열화상 향상 기법 (Cascade Fusion-Based Multi-Scale Enhancement of Thermal Image)

  • 이경재
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.301-307
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    • 2024
  • 본 연구는 다양한 스케일 조건에서 열화상 이미지를 향상시키기 위한 새로운 캐스케이드 융합 구조를 제안한다. 특정 스케일에 맞춰 설계된 방법들은 다중 스케일에서 열화상 이미지 처리에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 다중 스케일 표현을 활용하는 캐스케이드 특징 융합 기법에 기반한 통합 프레임워크를 제시한다. 서로 다른 스케일의 신뢰도 맵을 순차적으로 융합함으로써 스케일에 제약받지 않는 학습이 가능해진다. 제안된 구조는 상호 스케일 의존성을 강화하기 위해 엔드 투 엔드 방식으로 훈련된 합성곱 신경망으로 구성되어 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 다중 스케일 열화상 이미지 향상 방법들보다 우수한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 실험 데이터셋에 대한 성능 분석 결과 이미지 품질 지표가 일관되게 개선되었으며, 이는 캐스케이드 융합 설계가 스케일 간 견고한 일반화를 가능하게 하고 교차 스케일 표현 학습을 더 효율적으로 수행하는 데 기여하는 것을 보여준다.

집적 영상 시스템을 위한 향상된 이미지 매핑 방법 (Enhanced Image Mapping Method for Computer-Generated Integral Imaging System)

  • 이빛나라;조용주;민성욱;박경신
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.535-540
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    • 2006
  • 집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 관찰자가 특수안경의 착용 없이 육안으로 3 차원 영상을 볼 수 있는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 하나로, 수직, 수평 시차와 총천연색의 영상을 제공한다. 집적영상 시스템은 3 차원 정보를 2 차원 엘리멘탈 이미지 (Elemental image)의 형태로 저장하는데, 엘리멘탈 이미지는 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지이다. 엘리멘탈 이미지는 컴퓨터 그래픽으로 만들어질 수도 있는데, 이를 이용하는 집적 영상 방식을 CG 직접 영상 시스템이라 한다. 이와 같이 컴퓨터 계산에 의해 엘리멘탈 이미지를 얻는 과정을 이미지 매핑 (Image mapping)이라 부른다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 점대점 (Point to Point), MVR (Multi-Viewpoint Rendering), PGR (Parallel Group Rendering) 이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산량이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG 응용 분야에 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 VVR (Viewpoint Vector Rendering)이라는 기존의 방법과 비교해 향상된 새로운 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 자세히 설명한 후 VVR 을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 개선되어야 할 방향을 제시한다.

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모바일 게임을 위한 개선된 무손실 이미지 압축 (An Improvement of Lossless Image Compression for Mobile Game)

  • 김세웅;조병호
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권3호
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    • pp.231-238
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    • 2006
  • 본 논문에서는 모바일 게임의 전체 용량 중 상당 부분을 차지하는 이미지를 무손실로 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 이미지의 압축률을 높이기 위해 실제로 압축을 수행하기 전에 전처리 과정에서 이미지를 재구성 한 후 RFC-1951에 정의된 Deflate 알고리즘으로 압축하였다. 전처리 과정에서는 이미지의 정보를 바탕으로 사전 기반 부호화의 특징인 사전의 크기를 얻고, 픽셀 패킹과 DPCM 예측 기법을 사용하여 이미지를 재구성하는 방법을 사용하여 일반적인 방법으로 압축할 때 보다 압축률을 향상시켰다. 제안된 압축 방법을 다양한 모바일 게임 이미지에 적용하여 압축률을 실험한 결과 기존 모바일 이미지 포맷에 비해 약 9.7%의 압축률이 향상됨을 보였다.

실제 이미지 초해상도를 위한 학습 난이도 조절 기반 전이학습 (Real Image Super-Resolution based on Easy-to-Hard Tansfer-Learning)

  • 조선우;소재웅;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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    • pp.701-704
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    • 2020
  • 이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 이를 활용하며 눈에 띄는 성능향상을 이루었다. 딥러닝을 기반으로 한 대부분의 이미지 초해상도 연구는 딥러닝 네트워크 모델의 구조에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 최근 들어 딥러닝 기반의 이미지 초해상도가 합성된 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지 못한다는 사실이 주목받고 있다. 이에 따라 모델 구조를 바꿔 성능을 향상 시키는 것에는 한계가 있어 데이터의 활용이나 학습 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 이미지 초해상도를 위한 난이도 조절 기반 전이학습법(transfer learning)을 제안한다. 제안된 방법에서는 이미지 초해상도를 배율을 난이도가 쉬운 낮은 배율부터 순차적으로 전이학습을 진행한다. 이는 이미지 초해상도의 배율이 높아질수록 학습이 어렵기 때문이다. 결과적으로 본 논문에서는 높은 배율의 이미지 초해상도를 진행하기 위해 낮은 배율의 이미지 초해상도, 즉 난이도가 쉬운 학습부터 점진적으로 학습을 진행하였을 때 더욱 빠르고 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 제안된 전이학습 방법을 통해 적은 횟수의 업데이트로 학습을 진행하였을 때 일반적인 학습방법 대비 약 0.18 dB 의 PSNR 상승을 얻어, RealSR [9] 데이터셋에서 28.56 dB의 성능으로 파라미터 수 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

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증강현실 마커 이미지의 인식률 개선 방안 (A Method to Enhance the Recognition Rate of Marker Images in Augmented Reality)

  • 박찬;이완복
    • 융합정보논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.1-6
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    • 2022
  • 증강현실 기술이 보편화됨에 따라 마커 기반형 AR 콘텐츠들이 다양하게 적용되고 있지만, 마커 인식이 정상적으로 이루어지지 않아 콘텐츠 활용성이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문은 증강현실 마커 이미지의 인식률을 높이고자, 이미지 보정 및 디자인 변화를 적용하였을 경우 마커의 인식률이 어느 정도 향상될 수 있는지를 실험을 통하여 분석하였다. 실험결과 이미지 보정 과정에서는 원본 마커 이미지의 대비, 채도값을 높였을 때 특징점이 더 많이 판별되었으며, 인식등급 또한 향상된 것을 확인할 수 있었다. 게다가 원본 마커 이미지에 규칙적인 패턴 디자인을 추가하였을 때에도 인식률이 향상된 것을 알 수 있었다. 결론적으로 마커 이미지를 제작하는 과정에서 이미지의 적절한 보정 및 패턴 디자인의 추가과정을 통하여 마커가 잘 인식되도록 할 수 있었다.

향상된 콘텐츠 기반 이미지 검색을 이용한 온톨로지 기반 의미적 정보 추출 (Ontology-based Semantic Information Extraction Using An Advanced Content-based Image Retrieval)

  • 신동욱;전호철;정찬백;김태환;최중민
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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    • pp.348-353
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    • 2008
  • 이미지의 사용이 증가함에 따라 이미지 중 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위한 방법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 질의 이미지를 분석하여 이미지 특징(feature)을 추출한 후 이미지 특징에 대한 유사도 평가를 통한 이미지 검색 및 온톨로지를 기반으로 검색된 이미지들과 유사하다고 판단된 이미지와 그러한 이미지들의 의미적 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 질의 이미지에서 색상, 질감, 모양 등의 특징을 추출하여 유사도 평가를 통해 검색된 이미지를 제공하고, 내용기반 이미지 검색 방식을 통해 이미지를 검색하고, 온톨로지를 이용해 이미지의 의미적 정보를 추출하여 사용자에게 이미지와 관련된 의미적 정보를 제공한다.

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스테레오 적외선영상의 이미지 향상에 관한 연구 (A Study on the Stereo Infrared Image Enhancement)

  • 류재훈;김윤호;류광렬
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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    • pp.171-174
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    • 2003
  • 본 논문은 스테레오 알고리즘을 적외선 스테레오 정지영상에 적용시켜 입체감을 갖는 3차원 적외선 이미지로 향상시키는 연구이다. 적외선 이미지 향상 기댐에 적용한 스테레오 알고리즘은 특징기반의 에지 검출 방법으로 좌우영상의 길이를 비교 검출하고 스테레오 특징기반 정합을 실현하여 향상된 3D 적외선 영상을 구현하였다. 실험결과로 에지 경계가 보다 자연스러운 3차원 적외선 입체영상이 투영되었다.

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스테레오 적외선영상의 이미지 향상에 관한 연구 (A Study on the Stereoscopic Infrared Image Enhancement)

  • 류재훈;김윤호;류광렬
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.577-581
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    • 2003
  • 본 논문은 스테레오 알고리즘을 적외선 스테레오 정지영상에 적용시켜 입체감을 갖는 3차원 적외선 이미지로 향상시키는 연구이다. 적외선 이미지 향상 기법에 적용한 스테레오 알고리즘은 특징기반의 에지검출 방법으로 좌우영상의 깊이를 비교 검출하고 스테레오 특징기반 정합을 실현하여 향상된 3D 적외선 영상을 구현하였다. 실험결과로 에지 경계가 보다 자연스러운 3차원 적외선 입체영상이 투영되었다.

카페의 브랜드 이미지와 충성도에 대한 사회문화성서비스 영향 (Influence of Sociocultural Services on Brand Image and Loyalty of Cafe)

  • 김연종;설병문;문희정
    • 벤처창업연구
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    • 제12권5호
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    • pp.163-175
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    • 2017
  • 본 연구는 커피전문점의 서비스 품질 요인 중 사회문화성이 새로운 커피 비즈니스의 주요 특성으로 대두됨을 인식하고, 이를 통해 카페의 브랜드 이미지와 충성도의 향상방안을 모색해보고자 함을 연구목적으로 한다. 분석대상은 전문브랜드 카페와 지역브랜드 및 개인카페를 분류한다. 분석 결과, 첫째, 커피전문점의 서비스 품질 중 신뢰성, 확신성, 전문성, 접근성, 사회문화성이 브랜드 이미지를 향상시키며, 확신성, 전문성이 브랜드 충성도에 향상요인으로 작용하며, 브랜드 이미지는 브랜드 충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 서비스 품질 중 사회문화성은 브랜드 이미지에는 강한 영향요인이 되지만 브랜드 충성도에는 직접적인 영향을 미치는 요인은 아닌 것으로 나타났다. 둘째, 커피서비스 품질의 브랜드 충성도간의 관계에서 브랜드 이미지는 신뢰성에는 완전매개효과를 나타내며, 확신성, 전문성, 접근성, 사회문화성에 대해서는 부분 매개효과를 나타내며, 대응성과 공감성에 대해서는 전혀 매개효과로 작용하지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 커피전문점의 서비스 품질과 브랜드 이미지간의 관계에 대한 커피전문점 유형의 조절효과를 분석한 결과, 전국 프랜차이즈는 신뢰성, 확신성, 접근성이 긍정적 향상요인으로 작용하며, 사회문화성은 도리어 브랜드 이미지는 감소시키는 것으로 나타났다. 반면, 개인카페는 전문성과 사회문화성이 브랜드 이미지 향상에 주요요인으로 작용하며, 지역 프랜차이즈의 경우는 전국 프랜차이즈와 유사하지만 대응성, 전문성에 대한 서비스 품질 향상이 브랜드 이미지 향상에 긍정적인 향상효과요인으로 작용한 것으로 나타났다. 결과적으로 전국 프랜차이즈 카페는 서비스 품질 중 접근성과 확신성을 통해 브랜드 이미지와 브랜드 충성도를 높이는 전략이 우선적이다. 반면, 지역 프랜차이즈 카페의 경우는 서비스 품질 중 확신성이 강화되고, 서비스 전문성과 접근성을 통해서 더욱 브랜드 이미지와 브랜드 충성도를 향상시킬 수 있음을 알 수 있다. 반면, 지역기반의 개인카페들은 전국단위의 프랜차이즈나 지역프랜차이즈 카페들보다도 전문성 강화가 중요하며, 사회문화성을 강조하는 서비스 전략을 통해 고객들로 하여금 브랜드 충성도를 높이는 전략이 필요하다.

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