• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.229-232
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• 2005

본 논문에서는 새로운 HAC(Histogram Area Calculation)방법과 영상의 객체분할 방법을 소개한다. 히스토그램을 이용한 영상은 색상 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하여 빛의 강도에 따라 유사성이 저하되는 경우가 있다. 또한 공간적 정보를 가지고 있지 않아, 전혀 다른 모양의 영상일지라도 칼라 분포가 같은 영상으로 볼 수 있다. 이 논문에서 제안한 방법은 히스토그램 영역을 임의의 영역으로 나눠, 영역들의 유사성을 매칭(matching) 시킨다. 2차 검색방법으로 원 영상에서의 색상 질감 정보가 동일한 영역을 군집화 하여, 영상 분할된 객체들을 이용하여 검색하는 방법이다. 실험 결과, 제안한 방법이 전통적인 히스토그램 방법보다 검색 성능이 효율적인 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권2호
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• pp.84-93
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• 2008

영상 산업 분야에서 옷감의 질감 모델링과 렌더링은 영상에 사실감을 부여해주는 중요한 요소로 여겨진다. 지금까지는 옷감이나 실의 반사모델을 이론적인 방법으로 계산하거나 계측장비를 통하여 옷감의 전반적인 반사 모델을 구하여 옷감의 재질감을 표현하였다. 이론적인 방법으로는 다양한 옷감의 특성을 재현하기가 어렵고, 옷감 패턴을 견사 레벨에서 자세히 모델링해야 하므로 엄청난 계산 시간을 요한다. 기존의 계측장비를 사용할 경우, 획득된 반사모델 데이타가 너무 크고 한 점에서 측정된 반사모델을 옷감 전체의 반사모델로 사용해야 하므로 옷감의 패턴이나 결의 모양을 제대로 표현할 수 없다. 본 논문에서는 손쉽게 제작할 수 있는 측정장치를 사용하여 실제 옷감을 촬영하고 분석하여 옷감의 직조패턴까지 재현하는 사실적인 질감 모델링 및 렌더링 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.383-387
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• 2003

기존의 병리영상의 저장 및 관리, 공유를 위한 시스템이 수작업으로 이루어져 발생하는 문제점들을 보완하기 위한 방안으로 병리 영상의 전산화 및 대용량 자료를 표준화하여 보관하기 위한 시스템을 유방종양 영상을 사용하여 구축하였다. 다양한 유방종양 영상들을 질환별로 분류하고, 획득되어진 배율별로 구분하여 데이터 베이스를 구축하여 검색이 가능하도록 하였다. 비쥬얼 베이직을 이용하여 소프트제어를 개발하였으며, 검색되어진 영상에 대해 영상이 가지고 있는 컬러 및 질감특징값을 뽑아 영상의 객관적인 특성을 파악할 수 있도록 하였으며, 향후 다양하고 체계적인 병리 영상 세포은행을 구축하기 위 한 기반을 마련하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.603-611
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• 2016

일반적으로 병원의 의사들은 눈으로 전립선 영상을 보고 수동으로 전립선과 배경의 경계를 구분하였다. 그러나 수동으로 자르는 과정은 너무 많은 시간을 소모하고 의사에 따라 다양한 경계가 추출되었다. 이런 문제를 줄이기 위해 자동 추출방식이 필요하게 되었지만, 전립선 경계의 정확한 추출은 작은 잡음이나 옅은 경계로 인하여 상당히 어려운 일이다. 지금까지 SVM, SIFT, 가버 텍스처 필터, 뱀형상 윤곽선 방법, 평균형상모델들과 같은 많은 연구가 진행되었다. 게다가, 2차원뿐만 3차원 영상, CT나 MRI 등에 관한 연구도 진행되었다. 하지만 아직까지 인간 전문가가 가진 경험을 뛰어 넘는 기술은 개발되지 않았으며, 많은 추가적인 연구를 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 전립선 영상의 경계의 평균적인 분포와 경계의 질감 특징을 예축하여 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 의사의 추출 방법과 유사한 경계를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1563-1566
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• 2013

최근 네트워크와 멀티미디어 관련 기술의 발달로 이미지 및 동영상과 같은 대용량 멀티미디어 데이터가 증가하고 있다. 이에 따라 대용량의 데이터에서 영상 정보의 효율적인 검색 방법이 요구 되고 있다. 하지만 기존의 전통적인 색인기술은 관리자가 영상을 직접 보면서 적절한 텍스트 내용을 입력하는 방법으로 시간이 많이 소요되며, 관리자의 성향에 따라 색인어의 입력이 다를 수 있어 검색시 오류를 발생시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상으로부터 컬러 특징과 질감 특징을 추출하여 보다 효율적으로 내용 기반 영상 검색을 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 다른 기존의 영상 검색 방법보다 검색 효율성에서 안정적이며 보다 나은 결과를 얻음을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.507-515
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• 2015

본 연구는 초음파영상에서 컴퓨터보조진단으로 유방질환의 병변인식률을 알아보고자 6가지 질감특성분석 파라미터(평균밝기, 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피) 알고리즘을 제안하였다. 2013년 8월에서 2014년 1월까지 부산소재 대학병원을 내원한 환자 중 영상의학과 전문의의 판독과 세포병리학 진단 결과를 토대로 한 90증례의 유방 초음파영상을 대상으로 하였다. 연구방법은 유방 초음파영상에서 관심영역을 $50{\times}50$ 픽셀 크기로 설정하였으며, 획득된 실험영상(정상, 양성, 악성)에 히스토그램 평활화의 전처리 과정 후 MATLAB을 이용한 질감특성분석 알고리즘의 결과값을 산출하였다. 그 결과 제안된 질감특성분석 파라미터 중 평균밝기, 왜곡도, 균일도, 엔트로피의 정상과 악성의 병변인식률은 100%로 높게 나타났으며. 정상과 양성의 병변인식률은 약 83~96%를 나타내었다. 이러한 결과는 유방질환에서 감별진단의 전처리 단계로 자동진단의 가능성을 나타내며, 향후 제안된 알고리즘의 추가적인 연구와 다양한 임상증례에 대한 신뢰성과 재현성이 제공된다면 컴퓨터보조진단의 실용화기반을 마련할 수 있을 것이고, 다양한 초음파 영상에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.65-70
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• 2007

1990년대 이후 적조현상은 전 세계적으로 환경문제의 큰 관심이 되고 있으며 선진각국들은 해상용 위성을 이용하여 조기에 적조영역을 검출하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 우리나라는 대부분의 해안이 굴곡이 심하고 연안에서 탁류가 많아 저해상도인 해상용 위성으로 소규모 적조 영역을 검출하기가 어렵다. 또한 기존의 적조영역 검출은 해상용 위성영상의 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었다. 이처럼 해색과 같이 영상에서 소수의 특징을 가지고 적조영역을 검출한다는 것은 false negative 오류를 유발할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고정밀 육상용 위성의 남해안 영상에 대해 GLCM(Gray Level Co occurrence Matrix)의 질감 정보 6가지를 이용해서 질감정보를 취득하고 이 정보로부터 주성분 분석을 통해 차원을 축소하여 불필요한 성분을 제거한 후 2개의 주성분 누적 영상으로 변환시켰다. 실험결과 2개의 주성분 변환 누적 영상의 고유값은 94.6%였으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 영상 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상들과 비교했을 때 가장 정확한 결과를 나타내었다. 그리고 검출된 적조영역을 질감에 대한 통계적 특성을 이용하여 탁류가 많은 연안 및 적조현상이 없는 바다와 비교하여 정량적으로 구분하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권5호
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• pp.477-487
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• 2010

북한의 산림은 1970년대부터 산지개간과 땔나무 채취, 벌목 등에 의해 대규모로 황폐화되었으며, 이러한 산림황폐지는 경제적, 환경적, 재해발생 측면에서 반드시 복구되어야 한다. 본 연구의 목적은 산림황폐지가 대규모로 발견되고 있는 북한 혜산 지역에 대해 산림복구사업 (A/R CDM 사업)을 계획할 수 있는 잠재적 대상지를 추출하기 위한 목적으로, 입목지와 산림황폐지(무립목지, 개간산지, 산간나지)를 보다 정확하게 분류하지 위한 고해상도 영상 기반의 영상분류기법을 개발하고자 한다. 북한의 산림황폐지 유형은 분광특성뿐 아니라 질감특성에 따라 구분될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2.5m SPOT Pan-Sharpened 영상을 이용해 분할영상을 제작하고 이 과정에서 생성된 질감(texture) 정보를 산림피복 분류 시 분광정보와 함께 활용했다. 분할영상의 제작 시 Scale factor 40/Shape Factor 0.3을 적용하였을 떼 각 산림피복 항목을 분리할 수 있는 적절한 규모의 분할조각이 생성되었다. 또한 산림 피복을 가장 잘 분류해내는 최적밴드를 선정한 결과 기존의 분광밴드 1/2/3 에 질감밴드인 GLCM_dissimilarity (밴드2), GLCM homogeneity (밴드2), GLCM_standard deviation (밴드3)를 추가 하였을 때 산림황폐지 유형간 분리도가 가장 커지는 것으로 나타났다. 질감특성을 이용한 분할영상기반 분류결과기법에 따른 분류결과(80.4%)는 분광정보만을 이용하는 방법의 분류결과(70.3%) 보다 정확도가 높았으며, 특히 입목지와 무립목지의 분리에 있어서 약 23~25%의 정확도 향상 효과를 보였다. 결론적으로 본 연구에서는 직접 현지조사를 하기 어려운 북한지역에 대해 고해상도 위성영상이 효과적인 산림피복분류의 근거를 제공했으며 영상의 분류 시 질감특성을 함께 활용하는 것이 상세한 산림피복 분류에 있어서 정확도 향상에 기여를 할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.316-320
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• 2016

본 논문에서는 질감영상의 마이크로패턴 간 공간적인 동시발생 빈도를 고려한 패턴인식을 제안한다. 여기서 마이크로패턴은 블록영상의 중간값에 기반한 국소이진패턴(local binary pattern : LBP)으로 추출되고, 추출된 국소이진패턴들 사이의 동시발생빈도를 고려하여 패턴인식을 수행한다. 중간값 이진패턴은 영상의 국소속성을 고려할 뿐만 아니라 잡음에 강건한 패턴분석을 위함이고, 동시발생빈도는 영상의 전역속성을 고려하여 인식성능을 좀 더 향상시키기 위함이다. 제안된 기법을 120*120 픽셀의 17개 RGB 질감 패턴영상을 대상으로 유클리디언(Euclidean) 거리에 기반한 실험결과, 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.217-219
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• 2020

기존 초해상화 방법들은 주로 자연 영상에 대해서는 많이 다뤄져 왔지만 단조$로운 배경과 복잡한 문양, 질감을 가진 문화재 영상에 대해 적용한 사례가 많지 않다. 또한 대부분의 초해상화 기술은 현재 딥러닝을 적용하고 있지만 복잡도와 구현 난이도에서 상대적으로 수월한 비딥러닝 방법을 사용하여 4 배와 8 배로 초해상화를 실현하는 연구 또한 많지 않다. 본 연구에서는 선형 매핑을 이용한 SI (Super Interpolation)을 기반으로 하여 2 배까지 초해상화에 특화된 기존 연구를 문화재 영상에 대하여 4 배 및 8 배로 초해상화 하였다. 간단한 윤곽선 방향 분석 및 선형 매핑으로 4 배 초해상화에서는 PSNR 값을 0.44dB 가량 개선하였으며, 8 배 초해상화에서는 PSNR 값을 0.31dB 가량 개선하였다. 또한 결과 영상에서도 단순 보간법인 Bicubic Interpolation 보다 더욱 선명하고 질감을 잘 표현하는 것을 알 수 있다.