• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1286-1289
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• 2022

최근 영상 군집화 분야는 딥러닝 모델에게 Self-supervision을 주거나 unlabeled 영상에 유사-레이블을 주는 방식으로 연구되고 있다. 또한, 고차원 컬러 자연 영상에 대해 잘 압축된 특징 벡터를 추출하는 것은 군집화에 있어 중요한 기준이 된다. 본 연구에서는 자연 영상에 대한 Convolutional Auto Encoder의 특징 추출 성능을 평가하기 위해 설계한 실험 방법을 소개한다. 특히 모델의 특징 추출 능력을 순수하게 확인하기 위하여 Self-supervision 및 유사-레이블을 제공하지 않은 채 Naive한 모델의 결과를 분석할 것이다. 먼저 실험을 위해 설계된 4가지 비지도학습 모델의 복원 결과를 통해 모델별 학습 정도를 확인한다. 그리고 비지도 모델이 다량의 unlabeled 영상으로 학습되어도 더 적은 labeled 데이터로 학습된 지도학습 모델의 특징 추출 성능에 못 미침을 특징 벡터의 군집화 및 분류 실험 결과를 통해 확인한다. 또한, 지도학습 모델에 데이터셋 간 교차 학습을 수행하여 출력된 특징 벡터의 군집화 및 분류 성능도 확인한다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1998.04a
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• pp.181-187
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• 1998

컬러영상은 흑백 영상에 비해 보기 아름다울 뿐만 아니라 보다 다양하고 현실적인 정보를 나타낼 수 있으며, 특히 색의 대비를 이용하여 특정한 부분의 가시도를 높일 수 있는 장점이 있다. 최근에는 컬러 모니터의 대중화와 말티미디어 기술의 보급으로 인하여 대부분의 컴퓨터 사용자가 칼라 디스플레이를 사용하고 있으며, 이를 이용한 영상의 재현 및 제품 디자인이 자연스러운 영상색의 재현은 정확한 정보 의 전달 뿐만 아니라 사용자의 만족도 및 감성적 제품 개발에 중요한 요인이 되고 있다. 본 연구에서는 색을 가장 자연스러운 상태로 재현할 수 있는 Contrast/Brightness 상태를 알아보고, Contrast/Brightness 변화가 화면에 재현된 영상색에 미치는 영향에 대하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.273-274
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• 2014

본 논문에서는 비디오 콘텐츠 제작에서 비디오 영상의 합성 효과에 대해서 제안한다. 비디오는 동화상으로 정지 영상에 움직임을 주어 동화상으로 나타낸다. 즉 프레임의 움직임으로 영화는 24 프레임을 TV는 30프레임으로 영상을 전송한다. 영상은 비디오카메라나 여러 광학 렌즈를 통하여 촬영하여 영상을 얻게 되는데 자연 현상을 촬영하여 영상을 얻거나 목적과 필요에 따라 다양한 편집 방법과 효과로 영상을 얻게 된다. 촬영한 영상은 자연 그대로의 메시지를 가지고 있지만 영상의 효과를 주기 위해서 다양한 비디오 효과나 합성을 통하여 새로운 영상을 얻게 된다. 따라서 이러한 영상은 시각 효과가 크고, 메시지 전달의 효과를 갖는다. 본 연구에서는 비디오 영상을 보다 효과적으로 나타내기 위해서 합성을 적용하며, 정지 영상 기법과 동영상 기법의 적용하여 효과에 대한 비교를 나타낸다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.251-256
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• 2005

담수와 염수가 적절히 혼합되어있는 만에서는 굴과 가리비 미역 등의 양식업이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 바다생물 특히, 미역의 경우는 염분농도가 13psu 이하의 상태가 장시간 유지될 경우 심한 피해를 입는다는 보고가 있다. 그러므로 만에서의 염분분포 파악은 자연환경의 적절한 활용 및 자연재해의 예방적 측면에서 매우 중요하다고 사료되어진다. 본 연구에서는 만에서의 염분분포를 파악하기 위하여 위성영상을 활용하였다. 위성영상은 현지관측이 어려운 홍수기에도 데이터 취득이 가능하며, 대상 지역 전체를 한눈에 볼 수 있는 면분포를 제공한다는 장점이 있다. 본 연구에서 수행한 구체적인 방법은 다음과 같다. 첫째, 위성영상과 탁도와의 높은 상관을 이용하여 위성영상을 탁도 분포로 변환하였다. 둘째, 현지 관측으로부터 얻은 염분과 탁도와의 상관관계를 이용하여 탁도 분포를 염분 분포로 변환하였다. 끝으로, 본 추정수법은 현지관측결과와의 검증을 통하여 타당성을 입증하였다. 결론적으로, 본 수법은 현지관측에 드는 비용절감과, 관측 데이터가 부족한 홍수기의 자연현상 파악등에 그 활용 가치가 있다고 확인되었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.73-80
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• 2004

In this paper, we propose a medical image processing method for detection of periodontal disease. The proposed method is the method of an automatic image alignment and detection of minute changes, to overcome defects in the conventional subtraction radiography by digital image processing technique, that is necessary for getting subtraction image and ROI(Region of Interest) focused on a selection method using the structured features in target images. And the method services accuracy, consistency and objective information or data to results. In result, easily and visually we can identify minute differences in the affected parts whether they have problems or not, and using application system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.398-399
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• 2010

본 논문은 복잡한 구조와 다양한 텍스쳐들로 구성된 일반 자연 영상의 크기를 조정할 때 텍스쳐 최적화(texture optimization) 기법과 동적 프로그래밍(dynamic programing) 기법을 활용하여 자연스러운 결과 영상을 구하는 방안을 제안한 다. 입력 영상을 텍스쳐 영상과 저주파 영상으로 분해하고 각각의 영상이 갖는 에너지를 모델링하여 총 비용을 최소로 하는 경로를 동적 프로그래밍 기법을 통해 추적한다. 추적된 경로를 기준으로 영상을 분리하여 좌우로 이동시킨 후 중첩한 초기 영상을 텍스쳐 최적화 기법을 이용하여 원본에 가까운 영상으로 복원한다. 제안하는 알고리듬과 기존의 기법들 간의 결과 영상을 비교하여 그 유효성을 확인한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.12
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• pp.544-554
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• 2012

Screen content refers to images or videos generated by various electronic devices such as computers or mobile phones, whereas natural content refers to images captured by cameras. Screen contents show different statistical characteristics from natural images, so the conventional video codecs which were developed mainly for the coding of natural videos cannot guarantee good coding performances for screen contents. Recently, researches on efficient SCC(Screen Content Coding) are being actively studied, and especially at ongoing JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding) meeting for HEVC(High Efficiency Video Coding) standard, SCC issues are being discussed steadily. In this paper, we analyze the performances of high efficient coding tools in HM(HEVC Test Model) on SCC, and present an optimized SCC model based on the analysis results. We also present the characteristics of screen contents and the future research issues as well.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.9
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• pp.1787-1793
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• 2018

Shadow is a common phenomenon observed in natural scenes, but it has a negative influence on image analysis such as object recognition, feature detection and scene analysis. Therefore, the process of detecting and removing shadows included in digital images must be considered as a pre-processing process of image analysis. In this paper, the existing methods for acquiring 1D invariant images, one of the feature elements for detecting and removing shadows contained in a single natural image, are described, and a method for obtaining 1D invariant images based on linear regression has been proposed. The proposed method calculates the log of the band-ratio between each channel of the RGB color image, and obtains the grayscale image line by linear regression. The final 1D invariant images were obtained by projecting the log image of the band-ratio onto the estimated grayscale image line. Experimental results show that the proposed method has lower computational complexity than the existing projection method using entropy minimization, and shadow detection and removal based on 1D invariant images are performed effectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.242-244
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• 2014

파노라마 영상은 하나의 영상이 가지는 제한된 시점의 한계를 극복하고 폭넓은 시야를 가질 수 있다는 점에서 최근 여러 분야에서 활용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SURF(speed up robust feature)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. SURF 알고리즘을 사용하면 정합할 두 영상에서 특징점들을 추출할 수 있다. 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus) 알고리즘을 통해 특징점 간 정합시 오차율을 최소화한다. 또한, 이미지 왜곡을 최소화하기 위해 실린더 투영을 이용하여 영상을 보정한다. 최종적으로, 서로 다른 두 영상을 합성할 때 발생하는 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.110-113
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• 2016

본 논문에서는 카메라로 촬영한 동영상에서 키 프레임을 추출하고 특징점을 기반으로 영상을 정합하는 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 다양한 동영상의 히스토그램, 에지 등의 정보를 이용해 강인한 키 프레임을 추출하고 추출된 다수의 키 프레임 영상에 실린더 투영 방법과 FAST(Feature from Accelerated Segment Test) 기법을 적용하여 자연스러운 정합 영상을 획득할 수 있다. 정합된 특징점의 오차율을 최소화하기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)을 사용하고 여러 장의 다른 시점 영상을 정합할 때 생길 수 있는 경계선을 제거하고 보정하기 위해 선형가중치 함수도 사용한다. 실험을 통해 제안하는 기법으로 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.