• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.219-222
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• 2002

본 논문에서는 잘못된 인쇄로 인한 문서상의 잡영이 생기거나 문자 훼손이 있는 문서영상을 복원 하고자 한다. 제안하는 방법은 문서영상을 스캐너로 읽어들여 잡영을 제거 한 뒤 훼손된 숫자 영상에 대해서 프로젝션을 이용하여 숫자 열을 낱낱의 숫자로 분할한다. 각각의 숫자에 대해서 크기가 일정하도록 정규화를 시킨 다음, Backpropagation을 이용하여 훼손된 숫자를 학습하였다. 학습시킨 다음 원 영상과 훼손된 영상을 각 픽셀단위로 비교하여 4-방향 마스크를 이용하여 원래의 숫자 영상으로 복원하도록 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.3
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• pp.170-176
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• 2010

Prediction is an important step in high-performance lossless data compression. In this paper, we propose a novel lossless image coding algorithm to increase prediction accuracy which can display low-resolution images quickly with a multi-resolution image technique. At each resolution, we use pixels of the previous resolution image to estimate current pixel values. For each pixel, we determine its estimated value by considering horizontal, vertical, diagonal edge information and average, weighted-average information obtained from its neighborhood pixels. In the experiment, we show that our method obtains better prediction than JPEG-LS or HINT.

• The Magazine of the IEIE
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• v.33 no.1 s.260
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• pp.35-45
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• 2006

최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능을 내장한 휴대폰에 관심이 집중되고 있으므로, 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안하고 하다. 기존의 홍채인식 알고리즘은 인식을 위해 확대된 홍채영상을 사용하여 처리하였고, 이러한 홍채영상을 획득하기 위해서 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점 렌즈(focus lens)를 사용하였다. 그런데, 휴대폰에서의 홍채인식을 시도하기 위해 줌렌즈와 초점렌즈를 장착하게 되면 가격이 상승하고 부피가 증가되어, 작고 휴대하기 편리한 휴대폰의 특징에 맞지 않아 사용하기 어려운 문제가 있다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가 픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌, 초점 렌즈 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서 홍채 영역이 홍채인식을 위해 충분한 픽셀정보를 가지게 된다. 그러나 이러한 경우 입력 얼굴영상에서 눈 영역을 먼저 찾는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 의해 반사되는 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 동공검출 방법을 제안한다. 또한 입력 영상 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정에서 밝기와 대조 값을 조정하여 동공의 검은 영역과 조명 밝은 반사 위치를 추출함으로써, 정확한 홍채 영역을 보다 빠르고 쉽게 추출할 수 있는 방법 역시 제안한다. 그리고 일반적으로 휴대폰에서 홍채 인식의 경우 손으로 들고 사용하므로, 손 흔들림에 의한 영상 흐림 현상이 빈번하게 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 영상 복원 기법을 적용하여 흐려진 홍채 영상을 복원하는 기법을 제안한다. 마지막으로, 휴대폰의 경우 실외에서 사용이 빈번함으로, 입력 홍채 영상에서 태양광에 의한 영향을 많이 받게 된다. 이러한 문제를 해결하여 홍채 인식 성능을 개선할 수 있는 방법 역시 소개하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1817_1818
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• 2009

Disparity 맵은 스테레오 카메라의 이미지 평면에 동일한 3차원 포인터를 나타내는 픽셀간의 차이를 나타내는 이미지이다. 이는 3차원 정보를 얻기 위하여 생성 한며 생성된 Disparity 맵은 Triangulation을 이용하여 3차원 복원이 가능하다. Disparity 맵은 픽셀의 intensity의 차를 이용하여 구하므로 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분에서 많은 에러가 생기는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 싱글 카메라와 레이저 레인지 파인더의 캘리브레이션을 통해 알아낸 기하학적인 관계를 이용하여 3차원 정보를 카메라의 이미지 평면으로 역 사영 시켜서 Disparity 맵을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기존의 스트레오 카메라 기반으로 Disparity 맵을 생성하는 경우에 생기는 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분의 문제를 해결 할 수 있다는 것을 실험을 통하여 검증 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.205-207
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• 2009

디지털 카메라를 이용한 영상 취득은 일반적으로 한 픽셀에서 세 가지 색상(적색, 녹색, 청색)의 값을 얻는 것을 목표로 한다. 하지만, 비용의 문제로 한 픽셀에서 한 가지의 색상만을 얻어 나머지 두 색상을 복원하는 방식을 널리 사용한다. 이를 demosaicking이라 하는데, 이 과정에는 1)각 색상 영상 내의 상관관계와 2)세 가지 색상 사이의 상관관계가 동시에 이용된다. 본 논문에서는 이 두 가지 상관관계를 이용하여 각 채널의 고주파 성분과 밝기 성분의 고주파 성분을 반복적으로 향상시키는 방법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 밝기 성분을 이용하여 각 채널의 고주파 성분을 강화하고, 두 번째 단계에서 관측값을 이용하여 밝기 성분의 고주파 성분을 복원한다. 제안된 방법이 기존 방법과 주관적인 방법과 객관적인 방법으로 비교하여 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.331-332
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• 2011

디저털 홀로그래피는 CCD를 이용하여 간섭 패턴을 기록하고 기록된 간섭무늬에 담겨진 물체의 정보로 입체영상을 복원하는 기술을 말하며, 현미경을 이용한 디지털 홀로그래피 기술은 3D 형상 복원이나 바이오포토닉스 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만, 디지털 홀로그래피 기술은 촬영된 간섭패턴에서 픽셀의 위상차가 레이저 파장의 1/2 이상일 경우, 기존의 phase unwrapping 알고리즘으로는 해당 픽셀의 위상차이를 계산할 수 없는 문제가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다수의 홀로그램 영상과 깊이맵을 사용하여 완전한 형태의 깊이맵을 구하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.11a
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• pp.65-65
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• 2007

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.2C
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• pp.124-131
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• 2007

This paper presents a block loss recovery technique for the image block data corrupted by transmission losses through the employment of fine directional interpolation (FDI). The proposed algorithm introduces a spatial direction vector (SDV). The SDVs are extracted from the edge information of the neighboring image data. Subsequently, the SDVs are adaptively applied to interpolate lost pixels on a pixel-by-pixel basis. This approach improves the capability to more reliably recover high-detailed contents in the corrupted block. Experimental results demonstrate that the FDI method performs better as compared to previous techniques.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.407-410
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• 2000

본 논문에서는 3차원 웨이블릿 부호화 방식으로 압축된 영상 시퀸스를 정칙화 기반 영상복원 방법으로 후처리하는 알고리듬을 제안한다. 우선, 웨이블릿 압축 시스템을 적절한 영상 열화 시스템으로 모델화한다. 그리고, 시간축에 관하여 프레임 간의 같은 위치에 있는 각 픽셀에 대하여 복원을 수행한다. 그 다음으로 2차원 영상 신호에 대하여 복원을 수행하는데. 즉 웨이블릿 변환 계수 정보를 이용하여 영상 및 시간 정보를 여러 스케일의 에지로 분류한 다음, 에지의 방향에 따른 적응적인 제약조건을 사용한다. 이는 각각의 에지 방향에 적합한 고주파 성분을 유지하고, 신호의 각 특성에 적합한 적응적인 정칙화 매개변수를 적용한다. 마지막으로 시간 축에서의 복원과 그것에 이어지는 적응적인 공간 복원에 대한 실험 결과를 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.281-286
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• 2007

비디오 복원(video completion)은 비디오 영상에서 색상값에 대한 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 두 물체가 교차하는 입력영상으로부터 하나의 물체를 제거함으로 발생하는 홀(hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 입력 영상에서의 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 영상의 홀이 발생하게 되고, 이 홀을 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 가려진 물체를 복원한다. 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단 된 부분을 삭제하고 공간적 탐색 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 물체를 복원하는 과정을 소개한다. 실험 결과를 통해 제안한 기술이 비교적 자연스러운 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여준다.