• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.169-174
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• 2001

본 논문에서는 패치워크 방식을 변형한 공간영역상의 블라인드 이미지 워터마킹을 제안한다. 패치워크 알고리즘에 기반한 기존의 방식에서는 샘플당 화소수가 1로 제한되었으나, 여기서 제시한 알고리즘에서는 1 보다 큰 샘플당 화소수를 가질 수 있도록 샘플 확장계수를 도입하여 기존 방식을 개선하였다. 또한 이미지 특성에 따라 워터마크를 삽입하기 위해 샘플군의 평균값에 비례하도록 워터마크 삽입강도를 조절하였다. 샘플 확장계수에 의해 샘플당 4화소 이상을 할당하는 다양한 조건하에서 모의실험을 수행하였고, 샘플 확장계수의 도입으로 인한 성능개선을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.2
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• pp.305-315
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• 2010

In this paper, a frequentistic approach to impute the values of R, G, B-components in random missing pixels of color image is provided. Under assumption that the given image is a realization of Gaussian Markov random field, its model is designed such that each neighbor pixel values for a given pixel follows (independently) the normal distribution with covariance matrix scaled by an evaluates of the similarity between two pixel values, so that the imputation is not to be affected by the neighbors with different color. An approximate EM-based algorithm maximizing the underlying likelihood is implemented to estimate the parameters and to impute the missing pixel values. Some experiments are presented to show its effectiveness through performance comparison with a popular interpolation method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.330-332
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• 2012

H.264/AVC를 비롯한 대부분의 동영상 압축 표준에 의해 부호화 및 복호화된 영상은 블록화 현상(blocking artifacts)이 생긴다. 이러한 화질 열화 현상은 블록 기반의 정수형 이산코사인 변환(Integer DCT)을 수행한 후 계수를 양자화 하기 때문에 발생한다. 이러한 블록화 현상을 줄이기 위해 H.264/AVC에서는 디블록킹 필터를 이용한다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 디블록킹 필터의 복잡도를 감소시키면서 화질을 유지하는 알고리듬을 제안하고 실험을 통한 평가를 제시한다. 복잡도를 줄이기 위해 제안하는 알고리듬에서는 블록 경계강도(Bs) 결정 과정에서 한 화소 줄의 경계강도를 이용하여 네 화소 줄 모두에 적용한다. 실험결과 경계강도 결정의 계산량을 줄이면서 주관적, 객관적 화질 또한 향상되는 결과를 보였다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.261-264
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• 2006

본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.

• Progress in Medical Physics
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• v.24 no.1
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• pp.25-34
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• 2013

To investigate effects of phase mask on susceptibility-weighted images (SWI) using voxel-based analyses in normal elderly subjects. A three-dimensional (3D) gradient echo sequence ran to obtain SWIs in 20 healthy elderly subjects. SWIs with two (SWI2) and four (SWI4) phase multiplications were achieved with positive (PSWI) and negative (NSWI) phase masks to investigate phase mask effects. The voxel-based comparisons were performed using paired t-tests between PSWI and NSWI and between SWI2 and SWI4. Differences of signal intensities between magnitude images and SWI4 were larger than those between magnitude images and SWI2s. Differences of signal intensities between magnitude images and PSWIs were larger than those between magnitude images and NSWIs. Moreover, the signal intensities from NSWI2s and NSWI4s were greater than those from PSWI2s and PSWI4s, respectively. More differences of signal intensities between NSWI4 and PSWI4s were found than those between NSWI2s and PSWI2s in the whole brain images. The voxel-based analyses of SWI could be beneficial to investigate susceptibility differences on the entire brain areas. The phase masking method could be chosen to enhance brain tissue contrast rather than to enhance venous blood vessels. Therefore, it is recommended to apply voxel-based analyses of SWI to investigate clinical applications.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.909-914
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• 2007

본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2021.05a
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• pp.162-163
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• 2021

Currently, the depth of cracks is measured using ultrasonic detectors in maintenance practice. This method consists of measuring the depth of cracks by attaching ultrasonic depth measuring equipment to the concrete surface, and there are restrictions on the timing and location of the inspection. These limitations can be addressed through the development of image-based crack depth measurement AI technology. If crack depth measurements are made based on images, restrictions on the timing and location of inspections can be lifted because images acquired with simple filming equipment can be used as input information. To efficiently develop these artificial intelligence technologies, it is essential to identify the interrelationship between crack depth measurements and image characteristic information. Thus, this study is a basic study of the development of image-based crack depth measurement AI technology and aims to identify image characteristic information related to crack depth.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.82-85
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• 2010

인터넷의 급속한 발달과 이미지 콘텐츠 개발 기술의 발달로 현재 누구나 쉽게 이미지 콘텐츠의 공유 및 배급이 용이해졌다. 그러나 이로 인해 누드나 포르노와 같은 불건전한 유해 이미지들의 접근 역시 쉬워지고 있다. 특히, 스마트 폰이나 스마트 TV 등 멀티미디어 기능이 가능한 휴대장치 및 단말기의 비약적인 발전으로 인하여, 언제 어디서나 우리들은 유해 이미지의 노출되어 있다. 따라서 유해 이미지 시청이 적당하지 않은 연령층까지 무방비 상태에 놓여 있기 때문에 이를 막을 수 있는 시급한 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이중 피부 화소 검출에 이용하여 인체 영역 검출해내고 이것을 이용하여 유해 이미지 분류를 위한 방법을 제안하고자 한다. 일반적으로 피부 화소 검출 기법은 오차율을 가지고 있기 때문에 정확한 검출이 힘들다. 따라서 우리는 검출에 대한 강도를 조절하여 이중으로 피부 화소를 검출하여 좀더 정확한 피부 영역을 획득한다. 또한 기존의 방법들은 대체로 일차적인 피부 영역 검출에 초점을 둔 반면, 유해 판별의 주된 기준이 되는 가슴이나 성기, 엉덩이 등을 좀 더 중점적으로 찾으려 하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 검출된 피부 영역에서 유해 부위를 좀 더 집중적으로 찾아 유해 판별 성능을 높이는 방법을 제안하고 실험으로 증명을 하고자 한다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.3 no.2
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• pp.179-187
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• 1999

Purpose : This paper introduces a computationally inexpensive context-dependent classification of multi-echo MRI with Bayes compound decision model. In order to produce accurate region segmentation especially in homogeneous area and along boundaries of the regions, we propose a classification method that uses contextual information of local enighborhood system in the image. Material and Methods : The performance of the context free classifier over a statistically heterogeneous image can be improved if the local stationary regions in the image are disassociated from each other through the mechanism of the interaction parameters defined at he local neighborhood level. In order to improve the classification accuracy, we use the contextual information which resolves ambiguities in the class assignment of a pattern based on the labels of the neighboring patterns in classifying the image. Since the data immediately surrounding a given pixel is intimately associated with this given pixel., then if the true nature of the surrounding pixel is known this can be used to extract the true nature of the given pixel. The proposed context-dependent compound decision model uses the compound Bayes decision rule with the contextual information. As for the contextual information in the model, the directional transition probabilities estimated from the local neighborhood system are used for the interaction parameters. Results : The context-dependent classification paradigm with compound Bayesian model for multi-echo MR images is developed. Compared to context free classification which does not consider contextual information, context-dependent classifier show improved classification results especially in homogeneous and along boundaries of regions since contextual information is used during the classification. Conclusion : We introduce a new paradigm to classify multi-echo MRI using clustering analysis and Bayesian compound decision model to improve the classification results.