• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.37-39
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• 2012

최근 ToF(Time-of-Flight) 방식의 깊이 센서 카메라가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 ToF 깊이 카메라가 제공하는 깊이 영상은 센서의 물리적 한계로 인해 잡음이 존재한다. 따라서 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 잡음을 제거해 주는 것이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 잡음 제거에는 joint bilateral filter 를 사용한다. Joint bilateral filter 는 기준 화소와 그 주변 화소의 색상 영상의 밝기 차이값과 화소간 거리값에 각각 가우시안 함수를 적용하여 joint histogram 을 생성하고 그 평균값을 기준 화소의 깊이값으로 채운다. 하지만 이 과정에서 깊이 영상의 경계 영역에서 흐려짐 현상이 발생한다. 경계영역에 발생한 흐려짐 현상은 최종적인 3D 입체 콘텐츠의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 joint histogram 의 최고점을 찾아 기준 화소의 깊이값을 채우는 기법을 제안한다. 최고점 탐색을 통해 기존 기법의 평균값을 통해 생기는 흐려짐 현상을 줄이고 깊이 영상의 경계를 보존하면서 잡음을 제거하였다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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• v.7 no.3
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• pp.48-55
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• 2004

본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1995.06a
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• pp.117-121
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• 1995

본 논문에서는 영상의 정보량에 따라 영상을 분할하고 이를 바탕으로 영상을 계층적으로 부호화하는 알고리듬을 제안한다. 영상을 분할하기 위해서 4진나무구조를 사용하는데, 기존의 방법에서는 각 구획의 평균값을 대표값으로 사용하여 구획의 복잡도를 판단하고 영상을 복원하는 반면, 본 논문에서는 해당 구획의 모서리 화소값을 대표값으로 사용하는 개선된 알고리듬을 사용한다. 분할된 구획의 대표값으로 모서리화소를 사용함으로써 여러 해상도에서 계층적인 영상표현이 가능하다. 제안방법으로 표현된 영상은 복잡한 신호처리과정이 필요 없으며, 부가적인 후처리기법을 사용하지 않고도 복원 영상에서는 구획화현상이 사라지므로 주관적으로 자연스러우면서도 객관적으로도 우수한 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.560-565
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• 2007

본 논문에서는 H.264 동영상 표준의 가변 움직임 블록을 위한 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 움직임 예측은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 예측과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 부화소 단위까지의 움직임 추정은 실제 움직임 벡터를 찾아낼 수 있지만, 이를 구하기 위한 계산량이 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 기준점을 기준으로 기준점으로부터 $\pm1$ 화소 내에서 두 번째로 작은 오차 값이 있는 특성 및 부화소 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색점을 줄임으로써 연산 처리 속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법에서는 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SATD를 갖는 점과 참조 영상으로부터 추출한 PMV를 비교하여 기준점을 정한 후, 기준점 주위의 8개의 화소 위치 가운데 두 번째로 SATD값이 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 수행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SATD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존의 JM에서 사용한 고속 움직임 예측 알고리즘에 비해 PSNR값에 큰 변화가 없고, 움직임 벡터 예측 시간 면에서 약 18%의 시간을 줄이는 결과를 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.15 no.9
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• pp.729-737
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• 1990

This paper presents a new method of multilevel estimation of dithered images. A dithered picture, a two-tone picture which gives the illusion of picture with many shades of gray, is obtained by comparing the gray-level picture which gives the illusion of picture with a position-dependent threshold. When the intensity of a picture element exeeds the threshold it is classified as white: otherwise it is black. In the new estimation scheme, the simulation results show the SNR of the new method is improved 0.7dB compared with the old method. And we propose a new progressive image transmission by employing thie method.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.1
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• pp.696-701
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• 2017

This paper proposes an improved de-interlacing method that converts interlaced images into progressive images from one field. First, it calculates inter-pixel values applying third-order spline interpolation for the horizontal direction from four upper lower pixel values of missing pixels. From inter-pixel values obtained from spline interpolation and upper lower pixels with value, the proposed method makes an accurate estimate of the direction by applying the correlation between upper and lower pixels. The correlation between upper and lower pixels is calculated in nine directions of a missing pixel by using values obtained from spline interpolation and pixels with value. The direction of an edge is determined as the direction in which the correlation between upper and lower pixels is at its minimum. Thus, a missing pixel is calculated by taking the average of upper lower pixels obtained from the predicted direction of an edge. From the simulation results, there are problems in that it takes a bit more time for processing, but it is expected that the time problem will be improved by increasing CPU processing speed. As for image quality, it is shown that the proposed method improves both subjective and objective image quality and quantitatively improves picture signal-to-noise ratio (PSNR) in the range between 0.1 dB to 0.5 dB, as compared with previously presented de-interlacing methods.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.2
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• pp.143-152
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• 2012

It is well-known that image matching is necessary for automatic generation of 3D data such as digital surface data from aerial images. Recently developed aerial digital cameras allow to capture multi-strip images with higher overlaps and less occluded areas than conventional analogue cameras and that much of researches on multi-image matching have been performed, particularly effective methods of measuring a similarity among multi-images using point features as well as linear features. This research aims to investigate similarity measuring methods such as SSD and SNCC incorporated into a area based multi-image matching method based on vertical line locus. In doing this, different similarity measuring entities such as grey value, grey value gradient, and average of grey value and its gradient are implemented and analyzed. Further, both dynamic and pre-fixed adaptive-window size are tested and analyzed in their behaviors in measuring similarity among multi-images. The aerial images used in the experiments were taken by a DMC aerial frame camera in three strips. The over-lap and side-lap are about 80% and 60%, respectively. In the experiment, it was found that the SNCC as similarity measuring method, the average of grey value and its gradient as similarity measuring entity, and dynamic adaptive-window size can be best fit to measuring area-based similarity in area based multi-image matching method based on vertical line locus.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.9 no.1
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• pp.17-26
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• 2008

This paper has for its object to propose AFOD(Adaptive First-Order Decimator) which sets a value of decimated element as an average of a value of neighbor intelligible component and a output value of FOD(First-Order Decimator) for the target pixel, and to analyze its performance in terms of subjective image quality and hardware complexity. In the proposed AFOD, a target pixel located at the center of sliding window is selected first, then the gradient amplitudes of its right neighbor pixel and its lower neighbor pixel are calculated using first order derivative operator respectively. Secondly, each gradient amplitude is divided by the summation result of two gradient amplitudes to generate each local intelligible weight. Next, a value of neighbor intelligible component is defined by adding a value of the right neighbor pixel times its local intelligible weight to a value of the lower neighbor pixel times its intelligible weight. Since the proposed method adaptively reflects neighbor intelligible informations of neighbor pixels on the decimated element according to each local intelligible weight, it can effectively suppress the blurring effect being the demerit of FOD. It also possesses the advantages that it can keep the merits of FOD with the good results on average but also lower computational cost.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.07a
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• pp.196-199
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• 2004

본 연구에서는 최초로 TFT-LCD의 단위 화소 내에 존재하는 화소 및 각종 전극간 저항 성분을 총 소비전력으로부터 엄정하게 계산하였다. 단위 화소 내의 총 소비전력은 3차원적 액정의 분자배열 분포에 대하여, 전류 연속방정식을 만족하는 전위 분포로부터 얻어졌으며, 전위 분포의 시뮬레이션에 있어서는 유한한 크기의 복수 전극에 의한 측면 전장 효과가 고려되었다. 그 결과, 3차원적인 방법으로 계산된 정확한 화소 저항은 기존의 접근방법으로부터 얻어진 값에 비하여 무려 15% 가량 작은 것이 확인되었으며, 또한 데이터-공통 전극 및 화소-데이터 전극 간 저항 또한 무시할 수 없을 정도의 값이 나타남을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.169-172
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• 2015

영상회의 장치에서 눈맞춤 영상을 생성하기 위해 어파인 변환(affine transformation)을 이용하면 반올림 오차(round-off error) 때문에 홀이 발생한다. 이러한 홀을 채우려면 홀 영역을 가리키는 홀 채움 마스크가 필요하다. 홀 채움은 보통 홀 채움 마스크를 참조하여 홀이 아닌 이웃 화소값들을 기반으로 손상된 영상을 복원하는 작업이다. 따라서 홀 영역을 정확히 검출하고 적당한 개수의 이웃 화소값을 참조해야 자연스러운 홀 채움 영상을 생성할 수 있다. 한편, 눈맞춤 영상을 생성할 때 얼굴 특징점을 이용해 얼굴 변환 마스크를 만들고, 얼굴 변환 마스크에만 어파인 변환을 수행한다. 이 논문에서는 얼굴 특징점에도 어파인 변환을 수행하고 수정된 얼굴 변환 마스크를 획득하여 정확한 홀 채움 마스크를 구한다. 또한, 홀 채움 마스크에서 레이블링을 수행하여 큰 홀 영역을 제거한다. 마지막으로, 어파인 변환을 수행할 때 기존 영상의 좌표값을 이용하여 자연스러운 홀 채움 영상을 생성한다. 제안하는 방법으로 홀 채움을 수행한 결과, 연속적인 눈맞춤 동영상에서 이웃값들을 참조하여 홀 채움을 수행한 영상보다 자연스러움을 확인했다.