• 한국통신학회논문지
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• 제32권5C호
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• pp.496-512
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• 2007

본 논문에서는 엔트로피 복호화 과정을 부분적으로 수행하여 특징 벡터를 구성하는 새로운 JPEG-2000 압축 영상 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG-2000 엔트로피 부호화 과정을 통해 발생하는 다양한 문맥 정보를 이용한다. 엔트로피 부호화 기술은 주위 인접한 웨이블릿 계수들의 부호 및 중요 상태 계수의 구조적인 패턴을 분석하여 세 가지의 부호화 패스 및 네 가지의 부호화 기술을 통해 총 19가지의 문맥 정보를 발생한다. 문맥 정보는 산술 부호화 과정에서 부호화 하는 심벌의 확률을 예측하기 위한 모델을 제공한다. 그리고 문맥 정보는 영상의 국부적인 특징을 서술 할 수 있기 때문에 다양한 패턴 특성을 나타내는 질감 영상을 효율적으로 정의할 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 JPEG-2000 압축 영상에서 복호화 과정을 부분적으로 수행하기 때문에 영상 검색을 수행하기 위한 검색 시간에서 뛰어난 성능을 나타낼 수 있다. 실험을 위해 MIT VisTex 질감 영상을 이용하여 다양한 왜곡 영상 및 유사 영상 데이터베이스를 구성하였으며 기존 검색 알고리즘을 구현하여 제안하는 검색 시스템과 비교 및 평가한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 검색 방법보다 검색 성능에서 뛰어날 뿐만 아니라 검색 시간에서도 많은 이득을 얻을 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.69-78
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• 2005

산업화가 활발히 이루어지면서 자동차의 수요도 세계적으로 급증하고 있다. 교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 이동차량의 인식 효율성을 높이기 위하여 제조회사별 차종을 인식하는 혁신적인 방법을 제시한다. 차종의 인식은 질감을 이용하여 인식하였다. 차량의 전면부는 모델별로 다르다는데 착안하여 운행차량의 전면부 영역에서 질감을 추출하였다. 획득한 질감 특징을 차종별로 3중신 경망에 학습을 시킨 후 인식을 시도하였다. 제안 알고리즘에서 차종의 인식은 95$\%$로 양호하게 나타났다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.55-59
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• 2008

야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.519-524
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• 2006

자궁 경부암 세포진 영상의 영역 분할은 슬라이드의 상태나 정상 및 비정상에 따라 많은 차이를 보여 자궁경부암 세포진 인식 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 퍼지 그레이 모폴로지 연산을 이용하여 핵을 추출하고, 추출된 세포진 핵 영역은 형태학적 정보와 명암 정보, 색상 정보 및 질감 정보를 분석하여 핵의 특징을 추출한다. 또한 Bethesda System에서의 분류 기준에 따라 핵의 분류 기준을 정하고 추출된 핵의 특징들을 개선된 퍼지 ART 알고리즘에 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 자궁 세포진 핵의 추출과 인식에 있어서 효율적임을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.363-366
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• 2000

이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.283-286
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• 2006

내용기반의 이미지 검색방법은 객체의 내부의 정보를 이용한 검색방법으로 색상, 모양, 질감과 같은 특징을 사용한다. 이러한 특징 중에 모양은 검색에 사용될 수 있는 점을 추출하여 유사도 계산에 사용한다. 유사도 계산은 점의 개수가 증가할수록 검색의 응답시간도 함께 증가한다는 문제점이 있다. 본 논문은 응답시간 향상을 위하여 특징점들에 대한 그리드 기반의 유사도 매칭 기법을 제안한다. 그리드 기반의 유사도 매칭 기법은 점들을 그리드로 나누어 검색의 범위를 좁힘으로써 매칭하는 횟수를 줄이는 방법이다. 특징점으로 사용된 점들은 이미지의 선으로부터 MPP(Minimum Perimeter Polygons) 알고리즘으로 추출하였으며, 특징 점들간의 거리값의 합을 유사도로 계산하였다. 실험에서는 400여개의 식물 잎 이미지로부터 점들을 추출하여 검색 시간을 비교하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1-10
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• 2005

본 논문에서는 주어진 삼차원 메쉬를 실시간에서 연필화로 표현하는 방법을 소개한다. 이를 위해 본 논문에서는 연필화의 특징을 분석한 후 분석된 특징들을 빠르고 간단하게 모사하여 표현하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 크게 윤곽선을 그리는 방법과 내부를 그리는 방법으로 나뉘며, 제시된 모든 알고리즘은 그래픽스 하드웨어를 이용하여 실시간으로 동작한다. 우선 물체의 윤곽선을 그리기 위해 사람이 윤곽선을 그릴 때의 특징을 분석하여 실제의 윤곽선과 비교해 약간의 오차를 지니면서 여러번 겹쳐 그린 듯한 윤곽선을 만들어 내는 방법을 제시한다. 또한 물체의 내부를 그리기 위해서 먼저 연필의 특징을 잘 반영하는 텍스쳐를 만든 후 이를 물체의 표면에 매핑시켜 물체의 특징을 연필화풍으로 잘 표현하는 방법을 제시한다. 이 과정에서 연필화의 느낌을 강조하기 위해 물체가 그려지는 종이의 질감을 표현하는 방법과 물체의 명암비를 조정하는 방법 역시 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.767-778
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• 1992

3-D 모델 기반 부호화 시스템에서 특징점 추출과 영상합성에 대하여 연구하였다. 얼굴의 특징점들은 영상처리 기술들과 얼굴에 대한 사전지식을 이용하여 자동적으로 추출된다. 추출된 얼굴의 특징점들을 이용하여 얼굴에 정합된 철선 프레임을 특징점의 움직임에 따라 변형시킨다. 변형된 철선 프레임 위에 초기 정면 영상의 질감을 매핑함으로써 합성영상이 만들어진다. 실험결과, 합성영상은 부자연스러움이 거의 나타나지 않았다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5A호
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• pp.375-387
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• 2012

본 연구에서는 움직이는 CCD 카메라로부터 입력된 영상에서 색상 및 질감 성분을 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 초기 영상에서 추적하고자 하는 객체를 선택하면 이를 타깃 파티클로 결정하고, 타깃 파티클로 부터 추적을 위한 초기 상태가 모델링 된다. 이후 프레임부터 N개의 파티클들이 랜덤 분포로 생성되고 각 파티클로 부터 질감 정보인 로컬 CS-LBP (Centre Symmetric Local Binary Patterns)모델과 색상 분포 모델이 특징 모델로 사용된다. 각 특징 모델에 대해 바타차리야 (Bhattacharyya) 거리를 사용하여 각 파티클과 타깃 파티클 간의 특징 관측 우도(likelihood)를 구하고 이를 각 파티클의 가중치로 설정 한다. 각 파티클의 가중치를 기반으로 가중치가 가장 높은 파티클을 새로운 타깃으로 설정하고, 각 파티클들을 재 샘플링 한다. 본 실험결과에서는 여러 가지 특징을 조합하여 실험을 하였고, 그 결과 색상 분포 모델과 로컬 CS-LBP를 조합했을 때 추적 성능이 가장 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.275-278
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• 2006

본 연구는 전정색(panchromatic) 고해상도 위성영상을 이용하여 산화피해림과 비산화림을 대상으로 수종별로 구분하여 조사하였다. 제안된 방법은 회색단계 공발생 행렬(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)을 통하여 생성된 질감 영상(textural images)과 웨이블릿 분해 영상(wavelet decomposition images)의 융합을 실시하여 질감 영상에서 추출될 수 있는 정보와 웨이블릿 분해를 통해 얻을 수 있는 정보를 획득하고자 하였다. 그 결과로 동일 수종을 형성하는 임반이나 산화피해 정도가 유사한 산림의 경우 영상의 밝기값의 분포가 일정한 범위 내에서 형성되어 수종 분류 및 산화피해 등급의 구분이 가능했으나, 영상 내 경계효과(edge effect) 현상은 일부 영상에서 나타났다.