• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권2호
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• pp.131-138
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• 2018

This work describes a binary image based fast Difference of Gaussian (DoG) filter using zero-dimensional (0-d) convolution and state machine look up tables (LUTs) for image and video stitching hardware platforms. The proposed approach for using binary images to obtain DoG filtering can significantly reduce the data size compared to conventional gray scale based DoG filters, yet binary images still preserve the key features of the image such as contours, edges, and corners. Furthermore, the binary image based DoG filtering can be realized with zero-dimensional convolution and state machine LUTs which eliminates the major portion of the adder and multiplier blocks that are generally used in conventional DoG filter hardware engines. This enables fast computation time along with the data size reduction which can lead to compact and low power image and video stitching hardware blocks. The proposed DoG filter using binary images has been implemented with a FPGA (Altera DE2-115), and the results have been verified.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.81-91
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• 1994

벡터 양자화기를 이용하여 영상의 부호화기를 설계하는데 있어서 2차원 이산여현 변환(2D-Discrete Cosine Transform)에 근거한 DCT 맵(map)과 새로운 부호책(codebook) 설계로서 알고리듬을 제안한다. 영상을 작은 부블럭으로 나누고 2차원 이산여현변환 으로 대부분의 정보를 포함하는 부분, 즉 부호화하기 어려운 부분과 부호화하기 쉬운 적은 정보를 포함하는 영역으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징 들을 2차원 이산여현변환으로 추출한다. 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리로 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어 진다. 2진 트리의 중간 노드에서 각 학 습 벡터는 그 노드에서의 문턱 값과 비교하여 두개의 아래 노드중 하나에 속하게 된다. 국제 표준화상인 Lenna와 Boat 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN과 CVQ 알고리듬에 비하여 수행 시간을 줄이고, PNN 알고리듬보다는 각각 약0.45 dB과 0.33 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 0.05 dB과 0.1 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제8권2호
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• pp.23-29
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• 2009

To increase the data capacity of one-dimensional symbology, 2D barcodes have been proposed a decade ago. In this paper, a new 2D barcode detection algorithm based on Local Binary Pattern is presented. To locate 2D barcode symbols, a texture analysis scheme based on the Local Binary Pattern is adopted, and a gray-scale projection with sub-pixel operation is utilized to separate the symbol precisely from the input image. Finally, the segmented symbol is normalized using the inverse perspective transformation for the decoding process. The proposed method ensures high performances under various lighting/printing conditions and strong perspective deformations. Experiments show that our method is very robust and efficient in detecting the symbol area for the various types of 2D barcodes.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권2호
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• pp.199-210
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• 1998

본 논문에서는 전산화된 인체 해부도의 필수 기능인 3차원 볼륨 가시화 기법을 제시한다. 오브젝트순서에 기반한 광선 추적과 런-길이 인코딩의 장점을 이용한 이진 볼륨 렌더링 기법은 경계 추출된 칼라 슬라이스로 구성된 볼륨 데이터를 이용하여, 특정 하드웨어의 도움없이 일반 PC에서 대화식 수준의 속도로 3차원 가시화를 수행한다. 이 방법은 이진 볼륨 렌더링을 위해 필요한 이진 깊이 화상의 구성을 간소화하고 새루운 법선 벡터 계산 방법을 적용하여 렌더링 시간의 향상을 꾀하였다. 이와 함께 화질의 손실 없이 관련 데이터의 양을 줄이는 3D경계 인코딩 방법도 제시한다. 본 논문에서 제시한 렌더링 방법의 대화식 수준의 속도와 인코딩 방법의 정보 저장면에서의 효율성은 PC에서 운용될 수 있는 의학 해부도 응용 프로그램의 개발을 보다 가속화할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.205-208
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• 2013

일반적으로 이진패턴 변환은 조명 변화에 강인한 특성을 가지므로, 얼굴인식 및 표정인식 분야에 널리 사용되고 있다. 이에, 본 논문에서는 기존의 LDP(Local Directional Pattern)의 텍스처 성분을 개선한 MLDP(Modified LDP) 변환 영상에 2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis) 알고리즘을 결합한 조명변화에 강인한 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 LBP(Local Binary Pattern)나 LDP와 같은 이진패턴 변환들이 히스토그램 특징 추출을 위해 주로 사용되는 것과는 다르게, 본 논문에서 제안하는 방법은 MLDP 영상을 2D-PCA 특징추출을 위해 직접 사용한다는 특성을 갖는다. 제안 방법의 성능평가는 PCA(Principal Component Analysis), 2D-PCA 및 가버변환 영상과 LBP를 결합한 알고리즘을 사용하여, 다양한 조명변화 환경에서 구축된 Yale B 및 CMU-PIE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 실험 결과, MLDP 영상과 2D-PCA를 사용한 제안 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.61-74
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• 2012

본 논문에서는 MCS-LBP 이진패턴 영상과 2D-PCA 알고리즘을 이용한 조명 변화에 강인한 얼굴인식 시스템에 대하여 제안한다. 이진패턴 변환은 기존의 얼굴인식 및 표정인식 분야에 사용되는 기법으로, 일반적으로 조명 변화에 강인한 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 기존의 LBP보다 조명 변화에 더 강인한 MCS-LBP를 제안하고, 더불어 2D-PCA 알고리즘과 결합하는 얼굴인식 시스템을 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA, LDA, 2D-PCA 및 가버영상의 ULBP 히스토그램 특징을 사용하여 수행하였다. 다양한 조명변화 환경에서 구축된 YaleB, extended YaleB, CMU-PIE 등의 공인 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안하는 MCS-LBP영상과 2D-PCA 특징을 사용한 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보였다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.322-323
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• 2002

Partial volume averaging effect of PET data influences on the accuracy of quantitative measurements of regional brain metabolism because spatial resolution of PET is limited. The purpose of this study was to evaluate the accuracy of partial volume correction carried out on $^{18}$ F-PET images using Hoffman brain phantom. $^{18}$ F-PET Hoffman phantom images were co-registered to MR slices of the same phantom. All the MR slices of the phantom were then segmented to be binary images. Each of these binary images was convolved in 2 dimensions with the spatial resolution of the PET. The original PET images were then divided by the smoothed binary images in slice-by-slice, voxel-by-voxel basis resulting in larger PET image volume in size. This enlarged partial volume corrected PET image volume was multiplied by original binary image volume to exclude extracortical region. The evaluation of partial volume corrected PET image volume was performed by region of interests (ROI) analysis applying ROIs, which were drawn on cortical regions of the original MR image slices, to corrected and original PET image volume. From the ROI analysis, range of regional mean values increases of partial volume corrected PET images was 4 to 14%, and average increase for all the ROIs was about 10% in this phantom study. Hoffman brain phantom study was useful for the objective evaluation of the partial volume correction method. This MR-based correction method would be applicable to patients in the. quantitative analysis of FDG-PET studies.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.532-543
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• 2003

본 논문은 저작권보호를 위해 디지털영상의 라벨링을 위한 reversible DTCNN(discrete-time cellular neural network) 구조를 제안한다. 이러한 저작권보호 라벨링을 위해서 2차원 이진 pseudo 랜덤 영상열에 사용할 수 있는 새로운 reversible DTCNN의 구조와 개념을 설명하고 이에 대한 복잡행위를 보여주기 위해 reversible DTCNN의 서로 다른 방법들의 예시를 들어 설명한다. 또한 서로 다른 2진영상인 원영상과 복사된 영상은 서로 다른 2진 랜덤 영상키를 사용한다. 이 영상키는 원영상을 스크램블하는데 사용된다. 따라서 reversible DTCNN를 다시 역변환시켜서 저작권보호가 라벨링된 영상으로부터 복사된 영상임을 찾아낼 수 있다. 그러나 이러한 동영상을 처리하는 데는 S/W에서는 많은 시간이 소요되므로 고속 DTCNN 칩을 사용하여 실시간에서 동영상이나 비디오영상을 저작권보호를 위한 라벨링에 사용할 수 있으며, 이러한 결과를 컴퓨터에서 시뮬레이션됨을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.73-87
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• 1997

Multilayer neural network using a modified beackpropagation learning algorithm was introduced to achieve automatic identification of different types of aircraft in a variety of 3-D orientations. A 3-D shape of an aircraft can be described by a library of 2-D images corresponding to the projected views of an aircraft. From each 2-D binary aircraft image we extracted 2-D invariant (L, Φ) feature vector to be used for training neural network aircraft classifier. Simulations concerning the neural network classification rate was compared using nearest-neighbor classfier (NNC) which has been widely served as a performance benchmark. And we also introduced reliability measure of the designed neural network classifier.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.31-40
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• 2012

Face recognition refers to the process of identifying individuals based on their facial features. It has recently become one of the most popular research areas in the fields of computer vision, machine learning, and pattern recognition because it spans numerous consumer applications, such as access control, surveillance, security, credit-card verification, and criminal identification. However, illumination variation on face generally cause performance degradation of face recognition systems under practical environments. Thus, this paper proposes an novel face recognition system using a fusion approach based on local binary pattern and two-dimensional principal component analysis. To minimize illumination effects, the face image undergoes the local binary pattern operation, and the resultant image are divided into two sub-images. Then, two-dimensional principal component analysis algorithm is separately applied to each sub-images. The individual scores obtained from two sub-images are integrated using a weighted-summation rule, and the fused-score is utilized to classify the unknown user. The performance evaluation of the proposed system was performed using the Yale B database and CMU-PIE database, and the proposed method shows the better recognition results in comparison with existing face recognition techniques.