• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.185-188
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• 2005

DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해서는 기본적으로 MPEG-2 MP@HL의 HDTV/SDTV급 영상을 MPEG-4 AVC BP@1.3의 QCIF/QVGA/WDF/CIF급 영상으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해 DTV의 고해상도 영상을 DMB의 저해상도 영상으로 축소하는 방식을 제안하고 있다. DTV-to-DMB 비디오 변환은 실시간 변환이 고려되어야 하며, 실시간 변환을 위해서는 축소 방식의 시간 복잡도가 고려 되어야 한다. 일반적으로 낮은 시간 복잡도를 갖는 영상 축소 방식으로는 대상 영상의 하나의 픽셀을 참조 영상 내 대응하는 픽셀들 중 한 픽셀을 선택하여 결정하는 방식(Just Get A Pixel)이 있으며, 참조 영상의 대응하는 픽셀들의 평균값을 선택하는 방식 (Average Shrink)과 중간값을 선택하는 방식 (Median Shrink)이 있다. 한편, DTV 영상은 인터레이스 방식을사용하며 DMB의 프로그레시브 방식 영상으로 변환 처리 과정에서, 움직임이 큰 영상에 대해 사물의 윤곽선이 계단 모양으로 보이는 재그 에지 (Jagged Edge) 현상이 나타난다. 본 논문에서는 대상 영상의 한 픽셀을 참조 영상의 대응하는 픽셀들 중 중간 위치의 몇 개 픽셀들과 주변 인접 픽셀들을 선출하여 그것들의 평균값 (Average)을 구하여 결정하는 Center Average 축소 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기본적인 축소 방식을 기반으로 하여 낮은 시간 복잡도를 갖으며, 재그 에지 (Jagged Edge) 현상을 줄여 준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.507-513
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• 2020

중간값 필터는 n×m 크기의 이미지와 반경 r이 주어지면 이미지의 모든 픽셀에 대해 반경 r에 속하는 픽셀들의 중간값으로 변환하는 것으로, 이미지 처리가 필요한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 픽셀의 정보가 8비트인 경우에는 O(nm) 시간 알고리즘이 존재하나 16비트 이상에는 적용이 어렵고 대신 Gil과 Werman의 O(nmlog²r) 시간 알고리즘이 존재한다. 본 논문에서는 16비트 깊이 이상의 정보를 갖는 이미지에 대해서도 효율적으로 동작하는 중간값 필터 알고리즘을 제안한다. 시간 복잡도는 O(nmlog²r)로 Gil과 Werman의 알고리즘과 동일하지만 엄밀한 분석과 실험을 통해 2배 이상 향상됨을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1919_1920
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• 2009

한글 문자 인식에 관한 연구는 통계적 방법과 구조적 방법, 신경 회로망 등 다양한 방법론이 제시되어 왔다. 그러나 한글은 영문이나 숫자에 비해 방대한 문자수와 복잡한 구조로 인하여 인식에 많은 어려움을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 한글을 가장 단순한 구조인 자음과 모음으로 분리한 뒤 각 개체의 픽셀 분포를 파악하고, 한글의 구조적 특징을 이용하여 자소의 행과 열에서의 peak값과 픽셀의 분포를 그룹으로 나누어 한글을 인식하는 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.490-492
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• 2001

세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 전처리과정으로 대상물체에 대하여 1픽셀 두께가 될 때까지 적용시키는 알고리즘으로 그 중요성과 필요성으로 인하여 수많은 논문들이 발표되었다. 본 논문에서는 인터넷 정보검색을 목적으로 하는 회색조(Gray) 영상에 대한 이진화 및 세선화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 해당 픽셀과 이웃 화소 간의 픽셀값 차이를 이용하여 일정값을 증감시키는 방법으로, 이미지의 중심으로 픽셀이 응집하게 하는 과정을 통해 이진화 및 세선화를 시켰으며, 병렬 구현이 용이하다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 회색조 영상에 대해 기존 알고리즘들을 적용한 결과와 비교, 분석하여 소개하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.532-534
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• 1998

본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 영상의 픽셀들을 이웃관계를 유지하여 칼라공간으로 매핑한다. 칼라공간상에서 이웃하는 픽셀들을 클러스터링하여 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법으로 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. gravitational 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.171-174
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• 2004

커버 영상에 비밀 메시지를 은닉하기 위한 효과적인 스테가노그라피 기법을 제안한다. 커버 영상을 겹치지 않게 연속된 3개의 픽셀 단위로 블록을 나누어, 가운데 픽셀을 중심으로 좌·우 픽셀과의 차분을 각각 계산하여 비밀 메시지를 은닉한다 본 논문에서는 영상의 질을 높이면서 대량의 비밀 메시지를 숨길 수 있는 방식을 제안한다. 또한, 비밀 메시지를 은닉시킬 때, 커버 영상의 특성을 고려하여 영상에 적응적으로 데이터를 삽입하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.23-28
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• 2011

본 논문에서는 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.510-513
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• 2002

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1350-1352
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• 2022

본 논문에서는 희소깊이영상과 컬러영상을 이용해 조밀한 깊이영상을 추정하는 깊이 완성(depth completion)을 수행하기위해 최근접 이웃 커널을 추정하는 방식의 네트워크를 제안한다. 회귀방식의 딥러닝 네트워크는 일반적으로 값을 직접 예측하는 것보다 기본 값에 더해질 잔차를 추정하는 방식이 더욱 효율적이다. 본 논문에서는 최근접 이웃 커널을 입력영상에 적용하여 추정하고자 하는 픽셀의 인근 픽셀에서 값을 가져와 기본 값으로 사용하고, 해당 값의 잔차를 회귀방식으로 추정하는 네트워크를 설계했다. 이러한 방식으로 여러 SOTA 알고리즘 대비 좋은 성능을 나타냈고, 특히 이와 유사한 방식인 Plane-residual net 보다 높은 성능을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.386-388
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• 2013

합산 영역 테이블(Summed Area Table)을 사용하면 현재 픽셀 주변으로 임의의 사각 영역의 평균을 모든 픽셀을 읽을 필요 없이, 단 4번의 픽셀의 합과 차로 표시할 수 있다. 그러나 많은 픽셀의 값이 누적되는 경우 부동소수점 표현의 정밀도가 떨어지는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 합산 영역 테이블의 정밀도를 향상시키기 위한 방법으로 선형 회귀분석(linear regression)을 이용한 오프셋을 사용할 것을 제안한다. 회귀분석을 통해 구축한 다항식을 통해 픽셀 그리고 채널 별로 다른 오프셋을 적용하여 정밀도를 효과적으로 향상하였다.