• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.3
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• pp.113-121
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• 2013

In this paper, we propose a sub-pixel rendering algorithm using learning-based 2D FIR filters. The proposed algorithm consists of two stages: the learning and synthesis stages. At the learning stage, we produce the low-resolution synthesis information derived from a sufficient number of high/low resolution block pairs, and store the synthesis information into a so-called dictionary. At the synthesis stage, the best candidate block corresponding to each input high-resolution block is found in the dictionary. Next, we can finally obtain the low-resolution image by synthesizing the low-resolution block using the selected 2D FIR filter on a sub-pixel basis. On the other hand, we additionally enhance the sharpness of the output image by using pre-emphasis considering RGB stripe pattern of display. The simulation results show that the proposed algorithm can provide significantly sharper results than conventional down-sampling methods, without blur effects and aliasing.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.6
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• pp.878-888
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• 2016

This paper proposes an efficient method to remove the boundary artifacts of rendered views caused by damaged depth maps in the 3D video system. First, characteristics of boundary artifacts with the compression noise in depth maps are carefully studied. Then, the artifacts suppression method is proposed by the iterative projection onto convex sets (POCS) algorithm with setting the convex set in pixel and frequency domain. The proposed method is applied to both texture and depth maps separately during view rendering. The simulation results show the boundary artifacts are greatly reduced with improving the quality of synthesized views.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.233-234
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• 2022

본 논문에서는 영상합성 방법들 중 하나인 로토스코핑에 대해서, 그 중 현장에서 수작업으로 수행되어온 키잉 작업의 단계별 과정을 살펴본 후 이들을 영상처리 알고리즘 등을 활용하여 반자동 혹은 자동화를 할 수 있는 방법을 모색해 본다.

• Smart Media Journal
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• v.3 no.4
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• pp.28-34
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• 2014

Recently the depth-image-based rendering (DIBR) method is usually used in 3D image application filed. Virtual view image is created by using a known view with associated depth map to make a virtual view point which did not taken by the camera. But, disocclusion area occur because the virtual view point is created using a depth image based image 3D warping. To remove those kind of disocclusion region, many hole filling methods are proposed until now. Constant color region searching, horizontal interpolation, horizontal extrapolation, and variational inpainting techniques are proposed as a hole filling methods. But when using those hole filling method some problem occurred. The different types of annoying artifacts are appear in texture region hole filling procedure. In this paper to solve those problem, the multi-directional extrapolation method is newly proposed for efficiency of expanded hole filling performance. The proposed method is efficient when performing hole filling which complex texture background region. Consideration of directionality for hole filling method use the hole neighbor texture pixel value when estimate the hole pixel value. We can check the proposed hole filling method can more efficiently fill the hole region which generated by virtual view synthesis result.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.101-104
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• 2001

3차원 TV를 구현하기 위한 기술은 아날로그 TV, 디지털 TV, HDTV에 이어 차세대의 TVRL 기술로서 미국, 유럽, 일본 등에서 국가의 대형연구과제로 연구되고 있다. 이를 위한 중요기술로서 다 시점 입체영상구현을 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 다 시점 입체영상 구현을 위하여서는 많은 시점의 영상들이 필요한데 여기에는 카메라 설치, 데이터 전송 등에서 많은 문제가 존재한다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 적은 량의 정보로 양질의 디스플레이를 할 수 있는 한 기법으로 중간영상합성 기법을 제안한다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 기존 방법과 비교한 결과 좋은 효과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.738-740
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• 1998

플래곤-랜더링을 위한 영상합성 구조는 지역 프레임버퍼와 메모리 비용이 큰 문제점을 가진다. 이를 개선하기 위해서 화면-분할 방법과 가상 지역 프레임버퍼 방법이 도입되었으나 이 방법들 역시 상당한 메모리 비용이 요구된다. 본 논문에서는 지역 프레임버퍼 메모리 비용 측면에서 효율적이고, 영상 합성에 필요한 하드웨어를 제거하며, 동시에 영상 합성 시간을 숨길 수 있는 랜더링 시스템과 이에 필요한 병렬 래스터라이져를 설계한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.189-190
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• 2016

일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 적외선 열화상 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 적외선 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC 와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 알고리즘의 성능 향상을 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 합성과정에서 추가적인 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 또한 확대된 적외선 영상이 동일 해상도의 가시광영상에 비해 선명도가 떨어진다는 점을 고려하여 확대된 적외선 영상에 가시광영상의 고주파 정보를 합성시켜 이전보다 영상의 선명도를 더 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘만 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 JNB 수치가 평균 0.0727 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 가시광영상과 융합하였을 때 이전보다 평균 0.0742 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.446-450
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• 2020

딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.2 no.2
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• pp.11-18
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• 2007

We propose a novel method to conceal fiducial markers observed in augmented scenes using patch-based texture synthesis. Despite the efficiency for simple object recognition and tracking, the markers deliver inherent obtrusiveness. They do not only reduce immersiveness, but also severely degrade usability of augmented reality. The proposed method constructs alternative images in real time to overlay markers present in the sequence of images. The global characteristics of background textures are retained and the results are more adaptive to illumination changes.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.649-652
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• 2007

이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.