• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.449-454
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• 2002

네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실은 인터넷 망에서는 필수 불가결이고, 압축된 비디오 비트 스트림을 인터넷 망에 전송할 경우 공-시간적 도메인상에 에러 전파을 야기하므로 화질에 심각한 화질열화를 초래한다. 본 논문에서는 수신측에서 손상된 영상 일부분을 복구하기 위하여 새로운 에러 은닉 알고리즘인 EBMA(Edge detecting for Boundary Matching Algorithm)를 제안한다. 기존 BMA는 부호화된 인접한 블록의 움직임벡터들이 상당히 높은 유사도 혹은 상관도 (correlation)를 갖고 있다는 점과 손실블록과 인접블록 경계에 존재하는 화소간의 유사도를 이용하기 때문에 비교적 신뢰할 수 있지만, 손실블록과 정확히 복원된 인접블록 화소간의 방향성을 고려하지 않는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 에지영역을 검출하고, 검출된 에지영역에서 방향성을 조사하므로 기존 BMA 방법 보다 성능이 향상되었다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존 BMA 방법보다 계산 및 화질측면에서 우월하였을 뿐만 아니라, PSNR 값과 주관적인 화질상에서도 좋은 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.29-30
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• 2012

본 논문은 고해상도의 깊이맵을 얻기 위해서 대응되는 색상 영상의 최대 변화도를 이용한 깊이맵 업샘플링 기술을 제안한다. 기존 알고리즘들이 인접한 화소의 깊이 값을 참조할 때 거리에 따른 가중치를 부여하는 것과 달리, 제안한 방법은 현재 화소와 참조 화소 사이의 최대 색차 변화도를 이용하여 가중치를 부여한다. 이런 접근 방법은 비슷한 색상의 물체가 서로 붙어 있거나 큰 크기의 객체가 존재할 경우에도 모두 올바른 가중치를 부여할 수 있다는 장점을 갖는다. 먼저, 색상 영상의 색차 성분에 대한 변화도 영상을 계산하고, 업샘플링하고자 하는 화소와 참조 화소 사이의 최단 경로 위에서 가장 큰 변화도를 취한다. 변화도가 클수록 다른 객체에 존재할 확률이 높기 때문에 변화도가 큰 참조 화소에는 작은 가중치를 부여하고, 이들의 가중합을 통해 최종 깊이 값을 계산한다. 제안한 방법을 이용하여 깊이맵을 업샘플링한 결과가 기존 알고리즘들에 비해 우수한 결과를 보였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.9 no.2 s.18
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• pp.37-46
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• 2001

Spectral pattern recognition techniques are most used in classification of remotely sensed data. Yet, in any real image, adjacent pixels are related, because imaging sensors acquire significant portions of energy from adjacent pixels. And, with the continued improvement in the spatial resolution of remote sensing systems, another spatial pattern recognition approach is must considered. In this study, we aim to show the potentiality of spatial classification methods through comparing the accuracies of spectral classification methods and those of spectral classification methods. By the comparisons between the two methods, classification accuracies of 6 different spatial classification methods are higher than that of spectral classification method by 2-6% or so. Additionally, we can show it statistically through the classification experiments with different band combinations.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.5
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• pp.375-382
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• 2016

In this paper, we presents a signatures verification by using the nonlinear quantization histogram of polar coordinate based on multi-dimensional adjacent pixel intensity difference. The multi-dimensional adjacent pixel intensity difference is calculated from an intensity difference between a pair of pixels in a horizontal, vertical, diagonal, and opposite diagonal directions centering around the reference pixel. The polar coordinate is converted from the rectangular coordinate by making a pair of horizontal and vertical difference, and diagonal and opposite diagonal difference, respectively. The nonlinear quantization histogram is also calculated from nonuniformly quantizing the polar coordinate value by using the Lloyd algorithm, which is the recursive method. The polar coordinate histogram of 4-directional intensity difference is applied not only for more considering the corelation between pixels but also for reducing the calculation load by decreasing the number of histogram. The nonlinear quantization is also applied not only to still more reflect an attribute of intensity variations between pixels but also to obtain the low level histogram. The proposed method has been applied to verified 90(3 persons * 30 signatures/person) images of 256*256 pixels based on a matching measures of city-block, Euclidean, ordinal value, and normalized cross-correlation coefficient. The experimental results show that the proposed method has a superior to the linear quantization histogram, and Euclidean distance is also the optimal matching measure.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.810-819
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• 2001

칼라가 물체 인식에 아주 효율적인 단서를 제공하지만 칼라 분포는 시청 조건과 카메라의 위치에 아주 큰 영향을 받는다. 생김새와 모양의 변화에 의한 칼라 분포 변화 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밝기 값의 변화에 영향을 받지 않고, 색상(hue) 성분에 민감한 칼라 벡터각(color vector angle)을 이용하여 칼라 에지를 추출한 후, 영상의 화소들을 평탄 화소와 에지 화소로 구분하여 칼라 특징 값을 추출하였다. 에지 화소의 경우에는 에지 주위 칼라 쌍의 전체 분포를 HLS 색좌표계의 비균일 양자화를 통해 칼라 인접 히스토그램(color adjacency histogram)으로 표현하고, 평탄 화소의 경우에는 HLS 색좌표계의 비균일 양자화와 칼라 벡터각 균일 양자화를 통해 칼라 벡터각 히스토그램(color vector angle histogram)을 구성하여 공간적인 칼라분포를 표현하였다. 제안한 칼라 히스토그램을 이용하여 영상 검색에 적용하여 성능을 실험한 결과, 작은 빈의 수를 가지는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 훨씬 효율적이고, 생김새와 모양의 변화에 아주 강건한 영상 검색이 가능하였고, 기존의 칼라 히스토그램 역투사 방법보다 훨씬 정확한 물체 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.125-133
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• 2024

In this paper, we propose a volume measurement method for an object based on depth image. The object volume is measured by calculating the object height and width in actual units through the depth image. The object area is detected through differences between the captured and background depth images. The volume of the 2×2 pixel area, formed by four adjacent pixels using the depth information associated with each pixel, is measured. The object volume is measured as the sum of the volumes for whole 2×2 areas in the object area. In simulation results, the average measurement error for the object volume is 2.1% when the distance from the camera is 60cm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.373-374
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• 2016

Residual Differnetial pulse-code Modulation (RDPCM) 기법은 비디오의 압축을 위한 시간 및 공간 예측 후 남은 잔여신호를 인접 화소를 이용하여 추가적인 중복정보를 제거하는 기법을 의미한다. 본 논문에서는 우선 잔차 신호의 예측을 위하여 인접 화소 사이 선형 가중 합으로 예측 모델을 세우고, 각 가중치를 $L_1$ 정규화를 포함하는 비용함수를 통해 추정함으로써 보다 효율적인 부호화 성능을 제공하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.11d
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• pp.179-182
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• 2000

논문은 웨이블릿(wavelet) 변환된 각 프레임의 모든 부대역의 블록들에 대해 계층적 움직임을 추정할때 고해상도 계층에서는 기저대역에서 추정된 전역 움직임 벡터를 기초로 하여 국부 움직임을 추정한다. 이때 복원 영상에 미치는 영향이 가장 큰 기저대역에 대하여 반화소를 사용하면 더욱 최적의 움직임 벡터를 추정할 수 있으나 계산량이 증가하는 단점이 있다. 블록내에 인접한 화소들 간에는 상관관계가 높다는 사실을 이용하여 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선별적인 보간을 행하여 반화소 움직임을 탐색하여 계산량을 줄였다. 그리고 더욱 향상된 화질을 얻기 위해서 에지 성분이 많은 고해상도 계층에서 저해상도 계층으로의 선택적 국부 움직임을 추정하였다. 모의 실험 결과 기존의 웨이블릿 변환을 이용한 움직임 추정 및 보상 방법보다 향상된 화질을 나타내었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.8
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• pp.1066-1072
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• 2009

This paper proposes a method to reduce the complexity and improve the performance for gentle-slope edges which is the disadvantage of deinterlacing algorithm using the new edge-directed interpolation. To improve the performance for gentle-slope edges, the proposed algorithm increases the number of neighboring reference pixels. To reduce the artifacts and the computational complexity, the proposed algorithm adaptively determines the number of neighboring reference pixels. With computer simulations for a variety of images, it shows that the proposed algorithm provides improved performance in PSNR and subjective evaluation compared with the existing algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.106-107
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• 2015

본 논문에서는 색상 및 깊이 기반 영상 분할 기법을 제안한다. 계층화된 영상 분할을 수행하기 위해서 색상을 기준으로 영상을 과분할 한 후, 과분할 영역의 깊이를 기준으로 영역 병합을 수행한다. 적은 개수의 화소로 이루어진 병합 영역을 제거하기 위해서 인접한 분할 영역 중 화소 수가 많은 영역에 병합시키는 이상영역 처리 기법을 수행한다. 제안하는 영상 분할 기법을 기존의 데이터셋 및 키넥트 취득 영상에 적용하여 신뢰도 높은 객체 단위 영상 분할이 이루어짐을 확인한다.