• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.28-37
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• 2002

본 논문에서는 계산량의 증가가 없이 MPEG 코덱 에 사용되 어 블로킹 현상 등 복원 영상에서 의 화질 열화를 개선하는 새로운 방법들을 제안한다. 먼저 움직임 탐색 및 보상 과정에 2단계 MAD 움직임 탐색 방법을 제안하여 탐색 계산량을 줄이고 블록의 경계 부분의 화소의 왜곡을 줄였다. 또한 줄어든 계산량을 이용하여 블록 경계 너머의 화소를 탐색에 이용하는 중첩 2단계 MAD움직임 탐색 방법을 제안하였다. 인트라 블록에 대한 DCT/양자화 과정에서는 먼저 복원된 블록의 인접 화소들을 이용하여 적응적으로 양자화 함으로써 블록간 화소의 연속성을 높이는 1차원 DCT 추정 양자화 방법과 화소타 추정 양자화 방법을 제안하였다. 모의 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 MPEG에 비해 블로킹 현상을 줄여서 개선된 복원 화질을 보였다

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.689-698
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• 2017

이 논문에서는 비접근 지역의 작물 분류를 목적으로 준감독 학습에 인접 화소의 공간 유사성 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 적은 수의 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위해 준감독 학습 기반의 반복 분류를 적용하였으며, 새롭게 훈련 자료 추출시 인접한 화소의 분류 항목을 고려함으로써 불확실성이 낮은 훈련 자료를 추출하고자 하였다. 북한 대홍단에서 수집된 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 밭작물 구분의 사례 연구를 통해 제안된 분류 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 작물과 산림의 오분류와 고립된 화소가 제안 분류 방법론에서 완화되었다. 또한 인접 화소의 분류 결과를 고려한 훈련 자료 추출을 통해 이러한 오분류 완화 효과가 더욱 두드러지게 나타났으며, 초기 분류 결과와 기존 준감독 학습에 비해 고립된 화소도 감소되었다. 따라서 비접근 지역으로 인해 훈련 자료의 확보가 어려울 경우 이 연구에서 제안된 방법론이 작물 분류에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.21-26
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• 2017

본 논문에서는 홍채정보로 개인인증을 위한 USB-OTG(Uiversal Serial Bus On-the-go) 영상인식 모듈을 설계한다. 개인인증을 위해 사용자가 스마트 폰 버튼을 누를 필요가 없도록 스마트 기기를 안면주위의 여러 장의 안면영상을 획득 후, 눈 깜박임에 의한 화소 값 차로 안면과 홍채영역을 검색하는 영상인식 알고리듬을 제안한다. 본 연구에서는 인접한 눈을 뜬 영상과 눈을 감은 영상을 감지한 안면과 홍채 영상의 프레임 화소 값의 차이를 사용한다. 또한, 홍채 영역분할에 의한 동공과 홍채영역 위치를 빠르게 찾을 수 방법을 활용한다. 제안한 빠른 홍채영역의 위치탐색은 눈 영역의 적정한 그리드 크기에 의해 결정할 수 있다. 안면과 홍채영역의 제한된 영역을 탐색하는 홍채인식 카메라 모듈의 USB-OTG 인터페이스 통한 인접영상의 프레임 차이에 의해 검출할 수 있도록 설계하였다. 이로서 스마트 디바이스 사용자가 홍채 인식을 위해 눈을 깜빡이지 않고 대기해야 하는 불편함을 제거함으로써 사용자 편의성을 증대시킬 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.483-488
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• 2015

본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권9호
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• pp.91-102
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• 1999

하나의 정지 영상 내에서 공간적으로 인접한 화소들의 정보만을 사용하여 디지털 영상을 확대하는 방법은 원영상 정보의 주파수 대역이 제한되어 있기 때문에 영상의 크기는 증가시킬 수 있으나 실질적인 해상도 향상에 대한 기여는 미비한 것으로 알려지고 있다. 이와 같은 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 보간 화소점에 인접한 화소들의 분포 특성에 따라 Pseudomedian 필터의 부윈도우 설정 방향을 가변적으로 전치하여 윤곽정보의 재현성을 개선한 디지털 영상 확대 방법을 제안하고 있다. 보간용 Pseudomedian 필터는 보간 화소점에 평행한 2개의 부윈도우에 의해 마스킹되는 화소값들이 서로 유사하고, 이 2개의 부윈도우와 직교하는 나머지 하나의 부윈도우에 의해 마스킹되는 화소값들이 유사할수록 윤곽 정보의 재현성이 우수해지는 특성을 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서는 Pseudomedian 필터의 부윈도우를 설정할 시에 이와 같은 특징을 고려하여 디지털 영상 확대를 위한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 후, 이 시뮬레이션 결과를 토대로 제안된 방법의 성능을 분석하고 그 타당성과 유용성을 평가하였다. 제안된 방법에 따르면, 제한된 화소 샘플을 이용함에 따른 시각적인 거부감의 초래를 효과적으로 억제할 수 있을 뿐만 아니라 원영상의 특성과 형상을 최대한 보존할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.40-47
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• 2003

본 논문에서는 저해상도 대역에서의 움직임 벡터를 고려한 고해상도 대역의 영역에서 움직임 탐색을 행함으로써 밀-소 다중해상도 움직임 추정의 과도한 계산량을 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 또한 정확한 움직임을 찾아서 복원 영상의 화질을 높이기 위해 반화소 단위 움직임 추정을 사용하는데, 많은 계산량이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 인접 화소들간의 상관관계를 이용해 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선택적 보간을 이용하여 계산량을 줄일 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.63-66
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• 2009

기존의 H.264/AVC 비디오 표준은 고화질 비디오 부호화를 지원하지만 고해상도에 특화된 요소 기술이 도입되지 않아 만족할만한 성능을 보이지 못한다. 현존하는 동영상 압축 표준 중 가장 뛰어난 H.264/AVC 표준의 인트라 $16{\times}16$ 예측은 매크로블록에 인접한 최대 33개의 주변 화소를 이용하여 매크로블록에 속한 256개의 화소 값을 예측한다. 특히, 전체 예측 모드 중 수직과 수평 예측 모드에서는 16개의 수직 또는 수평 위치에 위치한 주변 화소로 전체 매크로블록 내의 화소 값을 예측하므로 매크로 블록의 끝으로 갈수록 예측의 정확도가 떨어져 부호화 비트가 증가한다. 고화질 영상에서는 인트라 $16{\times}16$ 모드로 부호화되는 블록이 많으므로 수행되므로 인트라 $16{\times}16$ 예측의 정확도를 높일 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 H.264/AVC의 예측 방법보다 예측 정확도가 높은 새로운 라인 기반 $16{\times}16$ 인트라 예측 방법을 제안한다. 일반적으로 편평한 특성을 보이는 인트라 $16{\times}16$ 블록이라도 좀 더 가까운 화소를 참조 화소로 사용하면 예측의 정확도를 높여 부호화 비트를 줄일 수 있다. 이를 이용하여 제안하는 알고리즘에서는 인트라 $16{\times}16$ 블록에서 16개 화소 한 줄을 단위로 예측 및 부호화를 수행한다. 1080p HD급 테스트 영상을 이용하여 실험한 결과, 기존의 H.264/AVC FRExt High 프로파일에 비해 평균 약 6.92%의 부호화 비트를 감소시킬 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12C호
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• pp.738-743
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• 2011

고해상도 3차원 깊이 영상은 고품질의 3차원 방송을 위해 필요한 중요한 정보이다. 깊이 카메라는 정확한 깊이 정보를 실시간으로 얻을 수 있지만, 카메라 물리적 한계로 인해 저해상도의 깊이 영상만 이용한다. 본 논문에서는 저해상도의 깊이 영상과 색상 영상을 이용하여 색상 영상을 보간 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 랜덤워크 확률 모델을 이용하여 각 화소들이 초기 깊이값과 같을 확률값을 정의하여 가장 높은 확률을 가지는 초기 깊이값을 나머지 화소들에 복사한다. 제안한 방법은 인접한 화소들만을 이용하는 것이 아니라 경로를 따라 비용을 계산함으로써, 여러 화소에 걸친 색상의 변화율이 고려되어 물체의 경계 주변에서 색상 영역과 깊이 영상간의 경계가 일치하는 향상된 깊이 영상을 얻을 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8A호
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• pp.669-678
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• 2012

본 논문에서는 H.264/AVC 동영상 부호화 방식을 위한 국부 움직임 벡터 통계 특성을 활용한 정수 화소 단위의 고속 움직임 벡터 예측 기법에 대해 제안한다. 인접 블록들의 움직임 벡터에 의한 통계 특성을 정의하고, 이에 따라 현재 부호화 블록의 움직임 검색 영역의 모드를 결정하는 방식에 대해 기술한다. 더불어, 통계 기반의 움직임 영역 예측에 의한 문제점을 해결하기 위하여 현재 블록과 이전 부호화 블록들의 동일 움직임 검색 영역 모드에 대한 누적 통계를 기반으로 하는 움직임 영역 적응적으로 보정 기법에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 기존 방식과 비교하여 제안 방식의 연산량 절감의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.87-95
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• 2006

이 논문은 에지 검출을 위해 다른 컬러 영역사이의 테두리선을 삽입한 효과를 분석한다. 컬러코드를 인식하는 새로운 알고리즘을 제안하지는 않는다. RFID 방식을 보상하고, 디지털 카메라의 이용률이 높아져서 컬러코드에 대한 관심이 매우 증가하고 있다. 그러나 컬러의 왜곡이 심해지면 컬러코드의 확산을 저하시키게 된다. 왜곡된 컬러의 효과를 감소시키기위해서 영역내 화소 각각의 특성보다 각 영역 전체의 화소를 통계적으로 처리하는 방법이 바람직하다. 이 처리를 위해서 영상 영역화가 필요하다. 연결되지 않은 에지를 검출하기 위해 인접 컬러 영역사이에 2 화소 크기의 테두리선을 삽입한다. 테두리선은 흰색, 검은색 경계선이 사용된다. 2 종류의 테두리선이 삽입된 영상에 대한 에지 검출이 수행되고, 그 결과가 테두리선이 삽입되지 않은 에지 검출 결과와 비교한다. 검은 테두리선을 삽입한 결과는 지퍼효과에 의해 에지 검출 능력이 저하되고, 흰 테두리선을 삽입한 결과는 삽입하지 않은 경우보다 에지 검출 능력이 향상되었다.