• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.165-169
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• 2001

본 논문에서는 텍스쳐가 포함된 칼라 영상으로부터 텍스쳐에 무관하게 영역을 분할할 수 있는 방법을 개발하였다. 빠른 처리를 위해 영상을 블록 단위로 쪼개고 블록의 경계 성분값(H)을 계산하여 영역 분할에 이용할 수 있도록 하였다. M값은 객체의 경계에서는 높은 경계 강도를 갖지만 영역 내부나 텍스쳐 경계에서는 상대적으로 낮은 경계 강도를 갖도록 정의되었다 영상 분할을 위해 M값으로 표현된 M영상으로부터 Watershed를 이용해 경계 위치를 결정하고 닫혀진 형태로 경계가 표현될 수 있도록 하였다. 그런데 Watershed 방법은 과잉 분할 결과를 초래하므로 인접 영역 사이의 공유 경계에 대한 강도와 영역 내부의 칼라 분포 특성을 이용하여 영역을 병합함으로써 객체 경계처럼 중요한 변화가 발생되는 영역 단위의 최종 영상 분할된 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 MPEG4나 내용기반검색을 위한 영역분할에 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.156-161
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• 2007

본 논문에서는 실사 영상을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 텍스쳐를 생성하는 기법을 제시한다. 먼저 UVW 맵을 기준으로 실사영상에서의 해당 영역을 수동으로 지정해 준다. 그 다음 지정된 영상 영역들을 사용하여 UVW 맵에 해당하는 텍스쳐 영상을 생성한다. 제안된 텍스쳐 생성 기법은 포토샵 등을 사용한 기존의 일반적인 방법에 비해서 수작업 시간을 단축할 수 있으며 실사 영상의 사실감을 높여 준다. 기존의 텍스쳐 생성 절차들은 3차원 모델의 메쉬 구조에 영향을 주었으나, 제안된 방법은 3차원 모델의 메쉬구조를 수정하지 않고도 원하는 형태의 텍스쳐를 생성할 수 있는 장점이 있다. 실제 사람의 모습을 여러각도에서 촬영하여 얻은 영상을 사용하여 주어진 UVW 맵에 적합한 얼굴 텍스쳐를 생성하였다. 생성된 텍스쳐를 사용하여 3차원 아바타를 렌더링한 결과 아바타 얼굴의 사실감이 증가되었음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.431-433
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• 2007

In This paper, we present a texture clustering method to extract Container ISO code in complex images. First, we make texture informations using top-hat morphology from realtime images, and we cluster those informations using horizontal and vertical clustering method to extract text area. After extensive experiment, our method demonstrated superior performance against well-known techniques as texture and histogram method.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.661-664
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• 2001

본 논문에서는 영상을 특성에 따라 국부 영역으로 분류하고 변위 공간(disparity space)상에서의 특징을 분석하여 각각의 영역에 적합한 윈도우의 크기를 정하는 새로운 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 텍스쳐(texture)가 적은 영역이나 텍스쳐가 반복되는 영역, 그리고 깊이의 불연속선상에서는 고정된 크기의 윈도우를 사용하는 영역 기반 스테레오 기법은 잘 동작하지 않는다. 본 논문에서는 이러한 영역들의 변위 공간상에서의 정합 값 분포를 분석하여 스테레오 정합에 이용한다. 실험은 변위의 참값이 알려진 영상에 대해서 수행되었으며 기존의 방법에 비해 짧은 수행 시간 및 정확한 정합 결과를 보여 준다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.327-336
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• 2002

Texture analysis is an important technique in many image understanding areas, such as perception of surface, object, shape and depth. But the previous works are intend to the issue of only texture segment, that is not capable of acquiring recognition information. No unsupervised method is basased on the recognition of texture in image. we propose a novel approach for efficient texture image analysis that uses unsupervised learning schemes for the texture recognition. The self-organization neural network for multiple texture image identification is based on block-based clustering and merging. The texture features used are the angle and magnitude in orientation-field that might be different from the sample textures. In order to show the performance of the proposed system, After we have attempted to build a various texture images. The final segmentation is achieved by using efficient edge detection algorithm applying to block-based dilation. The experimental results show that the performance of the system Is very successful.

• Journal of Korea Game Society
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• v.8 no.1
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• pp.49-58
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• 2008

In this paper, we propose a texture generation scheme for 3D avatars from three or more human face photos. First, we manually mark image positions corresponding to vertices of a given UVW map. Then, a face texture is automatically generated from the photo images. The proposed texture generation scheme extremely reduces the amount of manual work compared with the classical methods such as Photoshop-based schemes. The generated textures are photorealistic since the textures fully reflect the naturalness of the original photos. The texture creation scheme can be applied to any kind of mesh structures of 3D models and mesh structures need not be changed to accommodate the given textures. We created face textures from several triplets of photos and mapped them to 3D avatar faces. Experimental results showed that visual realism of avatar faces is much enhanced by the face textures.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1131-1134
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• 2002

본 논문에서는 블록 다중 텍스쳐 영상으로부터 바코드 영역을 추출하기 위한 한 방법을 제안한다. 일반적으로 택배 등의 물류 처리에서 사용되는 바코드는 직선 형태의 바로 구성되며, 물체의 윗면에 붙여진 바코드의 방향에 따라 바의 방향은 수직, 수평, 대각선의 방향으로 나타난다. 따라서, 제안된 방법에서는 다양한 텍스쳐의 특징 벡터를 사용하여 바코드의 특징을 검출한다. 또한 처리 시간의 단축을 위하여 영상을 일정한 블록으로 분할한 후에 국부 특징 마스크를 사용하여 텍스쳐 특징 벡터를 산출하고, 우편물 영상에서 각각의 특징에 따른 분류를 통해 바코드 영역을 결정한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.4C
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• pp.371-379
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• 2009

In this paper, we proposed new de-interlacing algorithm for video data using intensity gradient filter and median filter with texture detection in the image block. We first introduce the texture detection. According to texture detection, the current region is determined into smooth region or texture region. In case that the smooth region interpolated by median filter. In addition, in case of the texture region, we calculate missing pixel value using intensity gradient filter. Therefore, we analyze the local region feature using the texture detection and classify each missing pixel into two categories. And then, based on the classification result, a different de-interlacing algorithm is activated in order to obtain the best performance. Experimental results show that the proposed algorithm performs well with a variety of moving sequences compared with conventional intra-field method in the literature.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.449-451
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• 2000

본 논문에서는 내용기반 이미지 검색 시스템을 제작하기 위하여 필수적으로 선행되어야 하는 이미지의 영역구분에 대한 새로운 방법인 경계값을 이용한 영역추출 방법을 소개한다. 빠르고 정확한 이미지 검색엔진을 구현하기 위하여 질의의 결과가 될 이미지들은 전처리기에 의하여 모든 영역을 추출한 뒤 각각의 영역에 따른 특성(feature)를 저장하고 있어야 한다. 정확한 질의 결과를 얻기 위하여는 정확히 영역을 추출할 수 있고 그 특성도 추출할 수 있는 전처리기를 사용하여야 한다. 또한 정확도만을 중시하여 너무 복잡한 알고리즘을 사용한다면 그 또한 실용적이지 못하게 된다. 경계값을 이용한 영역추출 방법은 이미지의 각 점에 대한 경계값(edge value)을 이용하여 그 경계값이 작은 점으로부터 시작하여 경계값이 큰 점들을 병합해 가면서 인접한 영역간의 크기, 색상 등을 고려하여 각각의 영역을 구분해 낸다. 이 방법의 가장 큰 특징은 텍스쳐(texture)를 제외한 일반적인 영역뿐 아니라 텍스쳐 포함하는 영역도 추출할 수 있는 점과 빠른 처리 속도에 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.186-189
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• 2019

Image inpainting is an image processing technique that restores an image by naturally filling the empty or damaged regions in an image. In this paper, we present a new image inpainting technique that can suppress the generation of texture garbage which is one of the artifacts of existing exemplar-based image inpainting. Unlike the existing technique, only the stationary source patch is sampled as the exemplar patch based on the assumption of spatial stationarity of the texture. This prevents the texture garbage, which is an inconsistent piece of texture from being copied to the target region. Experimental results show that the texture synthesis using the proposed method produces more natural inpainting results than the existing method.