• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.705-708
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• 2005

최근의 지구관측 위성들은 많은 양의 정보를 제한된 시간안에 지상으로 전송하기 위해 영상처리 과정에서 손실 압축 방법을 많이 사용한다. 따라서 이들 영상 압축 알고리즘들은 위성 발사전 충분히 검증되어야 하며, 현재까지는 일반적으로 압축 복원된 영상의 품질 평가를 위해 RMSE, SNR 또는 PSNR 등이 많이 이용되어왔다. 그러나 이들 방법은 원 영상과 복원된 영상의 각 화소 간의 차이를 단순 비교해서 영상 품질을 평가 하는 방법이다. 따라서 이들 방법은 각 화소 간의 차이에 의한 영상 품질은 평가가 가능 하지만 한 화소와 주변 화소와의 관계 까지는 확인 할 수 없다. 그러나 인간의 인지 능력은 한 화소 와 주변 화소 사이의 상호 관계에 매우 민감하며 특히 위성 영상의 경우 주변 물체와의 상관 정보가 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 기존 영상 품질 평가 방법들의 단점을 보완하기 위해 주변 화소와의 상관 관계를 포함하는 절대 모멘트를 이용한 영상 품질 평가 방법을 제안하고 제안된 방법을 고해상도의 지구관측 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.605-608
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• 2002

본 논문에서는 동영상에서 샘플 프레임과 주변 화소의 컬러 히스토그램을 이용한 새로운 장면 전환 방법을 제시하였다. 4개의 대표 컬러에 대한 주변 화소의 컬러 히스토그램을 이용하여 장면 전환 검출을 함으로써 기존의 컬러 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출의 단점을 보완하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.3B
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• pp.332-337
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• 2001

본 논문에서는 영상 검색 방법의 하나인 내용에 기반을 둔 검색 방법(content based retrieval)으로 주변 화소의 컬러 히스토그램(NCH)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 화소에 대해 주변 화소의 컬러 히스토르램을 데이터베이스의 색인 정보로 정장하는 방법으로, 영상의 공간 정보와 컬러 정보를 효과적으로 결합한 방법이다. 실험결과, 제안한 방법은 히스토그램과 CCV(Color Coherence Vector)를 이용한 방법보다 검색 효율이 우수하고 카메라의 위치 및 확대, 축소에 따른 영상의 큰 변화에도 매우 강인한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.93-96
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• 2014

본 논문에서는 가상시점 영상을 생성할 때 발생하는 홀 영역을 효율적으로 채우는 방법을 제안한다. 가상시점 영상을 생성하려면 우선 깊이 영상에 대해 3차원 워핑을 수행한 뒤, 이때 발생하는 작은 홀을 미디언 필터를 이용하여 적절히 채워야 한다. 홀이 채워진 깊이 영상을 기반으로 하여 입력받은 참조 컬러 영상에 대해 3차원 워핑을 수행하여 가상 위치에 새로운 시점 영상을 생성하게 된다. 이때 또한 마찬가지로 3차원 워핑을 수행하기 때문에 홀 영역이 발생하게 된다. 텍스쳐 영상을 워핑하여 새로운 좌표계로 옮긴 영상은 주변 컬러 화소들과의 관계들을 가지고 있다. 텍스쳐 영상을 워핑한 결과 영상에서 발생하는 홀 영역을 채우기 위해 방향성을 고려한 홀 채움 방법을 사용한다. 홀 주변 화소 영역의 값들을 홀을 채우게 될 후보 화소 값으로 설정한 뒤, 각각의 화소값에 대해 비용값을 계산한다. 이때 가장 적은 비용값을 갖게 하는 주변 화소 값을 해당 영역의 홀 채움 값으로 사용하게 된다. 좌영상과 우영상을 워핑할 때 발생하는 홀 영역의 위치가 각각 다르게 나타난다. 홀 영역은 배경화소 값을 이용해 채울 경우 자연스러운 결과를 보인다. 배경화소 값을 이용하기 위해 좌영상과 우영상에 따른 새로운 홀 스캔 방향 또한 제안한다. 능동적으로 홀 스캔 방향을 선택하여 홀 주변 화소값들을 스캔해가며 워핑 결과 발생하는 홀 영역을 효율적으로 채우게 된다. 결과적으로 제안한 방법을 통하여 생성된 가상시점 영상의 화질이 좋아지는 결과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.207-208
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• 2016

최근 차세대 비디오 코덱 기술로써 다양하게 논의 되고 있는 영상 내 지역적 밝기 보상 기술은 다수의 광원이 존재하는 영상 내 다른 영역 마다, 다른 밝기 변화 정도를 보상해주기 위한 방법이다. 상세하게는, 현재 CU의 주변 화소와 예측 블록의 주변 화소를 이용한 보상 계수를 계산하여 현재 CU의 예측 화소에 보상을 해주는 것이다. 이 때, 보상 계수를 구하기 위한 현재 CU와 예측 블록의 주변 화소들을 서브 샘플링함에 있어서, 현재 CU의 크기에 따라서 서브 샘플링율을 차등 설정하고 이에 따른 성능 변화를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.186-187
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• 2017

스테레오 정합은 촬영된 스테레오 영상 속 화소들의 대응점을 탐색한 후 대응점 사이의 변위차를 계산하여 깊이정보를 예측한다. 스테레오 정합에서 변위값을 계산하기 위해서는 스테레오 영상간의 대응점 탐색이 우선적으로 수행되어야 한다. 스테레오 영상의 변위값 범위를 모르는 경우 동일한 탐색선상에 있는 모든 화소들의 유사도를 비교한 후 최적의 대응점을 선택한다. 반면에, 변위값 범위가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 할 경우 정해진 후보 화소들에 대해서만 대응점 탐색을 수행한다. 많은 스테레오 정합 논문들이 실험의 효율성을 위해 변위값 범위 정보가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 수행한다. 하지만 실제 스테레오 정합 환경에서는 이와 같은 정보를 얻기가 힘들다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 움직임 예측 및 주변화소의 변위정보를 이용한 고속 스테레오 정합 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.2 s.46
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• pp.47-52
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• 2007

Conventional pixel based region segmentation methods have problems of long processing time and incorrect region split on account of performing region split through comparison of neighboring pixels. In this paper, we propose the method which segments a large size of satellite image effectively using modified centroid linkage method. This method is a sort of region split and merge. The proposed method merges pixels and makes them as a new region through only two directional comparing the current positioning pixel with neighbor ones, if they are satisfied with given conditions. Therefore, this method has less comparing time than the cases of previous ones. The experimental result shows that the proposed method is very efficient because of having less processing time and more exact segmented regions than the previous ones.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.219-221
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• 2012

본 논문은 무손실 데이터 은닉 기법중 주변 화소의 통계적 특성을 이용하여 어떠한 추가적인 맵 정보 없이 키 파라미터로써 원본 영상과 삽입한 데이터를 정확히 분리해 내는 기법이다. 오버/언더 플로우에 더 강한 데이터 은닉을 위해, 데이터 삽입에 대한 변수로 작용할 수 있는 주변 화소값들의 범위 뿐만 아니라 주변 화소값들의 표준 편차와 평균값을 모두 키 파라미터의 인자로 사용하여 화소값이 낮은, 즉 영상의 밝기가 어두운 부분에 더 많은 데이터를 삽입할 수 있는 기법을 제안하였고, 실험을 통하여 기존 기법 대비 평균 2배 이상의 삽입 용량이 증진된 것을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.3 no.2
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• pp.179-187
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• 1999

Purpose : This paper introduces a computationally inexpensive context-dependent classification of multi-echo MRI with Bayes compound decision model. In order to produce accurate region segmentation especially in homogeneous area and along boundaries of the regions, we propose a classification method that uses contextual information of local enighborhood system in the image. Material and Methods : The performance of the context free classifier over a statistically heterogeneous image can be improved if the local stationary regions in the image are disassociated from each other through the mechanism of the interaction parameters defined at he local neighborhood level. In order to improve the classification accuracy, we use the contextual information which resolves ambiguities in the class assignment of a pattern based on the labels of the neighboring patterns in classifying the image. Since the data immediately surrounding a given pixel is intimately associated with this given pixel., then if the true nature of the surrounding pixel is known this can be used to extract the true nature of the given pixel. The proposed context-dependent compound decision model uses the compound Bayes decision rule with the contextual information. As for the contextual information in the model, the directional transition probabilities estimated from the local neighborhood system are used for the interaction parameters. Results : The context-dependent classification paradigm with compound Bayesian model for multi-echo MR images is developed. Compared to context free classification which does not consider contextual information, context-dependent classifier show improved classification results especially in homogeneous and along boundaries of regions since contextual information is used during the classification. Conclusion : We introduce a new paradigm to classify multi-echo MRI using clustering analysis and Bayesian compound decision model to improve the classification results.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.357-358
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• 2021

본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 색차 채널을 위한 화면 내 예측 모드 중 하나인 CCLM (Cross-Component Linear Model) 모드의 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 기존의 CCLM 모드는 예측과정에서 대응 휘도 영역의 화소로만 색차 블록의 예측자를 생성하기 때문에 현재 색차 블록과 그 주변의 참조 화소와의 연관성을 고려하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 참조 화소를 사용하는 예측 모드를 유도하여 예측자를 생성한 후 기존 CCLM 을 통해 생성된 예측자와 가중 결합하는 방법을 제안함으로써 문제점을 극복하고 부호화 성능의 향상을 가져오고자 한다. 실험 결과 제안 방법은 기존 VVC 방법 대비 BDBR 측면에서 Y(0.10%), Cb(-0.22%), Cr(-0.22%)의 결과를 얻을 수 있었다.