• 한국통신학회논문지
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• 제34권12C호
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• pp.1154-1166
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• 2009

본 논문에서는 다시점 동영상을 이용한 기저선(baseline)상의 가상시점 영상 생성과 기저선상 외의 가상시점 영상 생성을 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 가상 시점을 생성하기 위하여 영상의 깊이(depth)정보와 고정된 카메라의 기하학적 특성을 이용한 3차원 워핑(warping) 방법을 적용한다. 영상의 실제 3차원 좌표는 영상의 깊이 정보와 카메라의 기하학적 특성을 이용하여 산출되고, 산출된 3차원 좌표는 임의 위치의 가상 카메라에 투영(projection)되어 2차원의 가상 시점 영상이 생성된다. 제안한 방법에 의해 생성된 기저선상의 중간시점 영상은 기존의 방법으로 생성된 중간시점 영상보다 PSNR이 0.5dB 이상 향상된 결과를 나타내었고, 기저선상 외의 가상 시점 영상에서 나타나는 많은 미처리 영역을 보다 효과적으로 처리하여 가상시점 영상을 생성할 수 있었다.

• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제1권2호
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• pp.95-99
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• 2000

Nondestructive methods such as ultrasonic and magnetic resonance imaging systems have many advantages but still much expensive. And they do not give exact color information and may miss some details. If it is allowed to destruct some biological objects to get interior and exterior informations, constructing 3D image form a series of slices sectional images gives more useful information with relatively low cost. In this paper, a PC based automatic 3D model generator was developed. The system was composed of three modules. The first module was the object handling and image acquisition module, which fed and sliced the object sequentially and maintains the paraffine cool to be in solid state and captures the sectional image consecutively. The second one was the system control and interface module, which controls actuators for feeding, slicing, and image capturing. And the last was the image processing and visualization module, which processed a series of acquired sectional images and generated 3D volumetric model. Handling module was composed of the gripper, which grasped and fed the object and the cutting device, which cuts the object by moving cutting edge forward and backward. sliced sectional images were acquired and saved in a form of bitmap file. 2D sectional image files were segmented from the background paraffine and utilized to generate the 3D model. Once 3-D model was constructed on the computer, user could manipulated it with various transformation methods such as translation, rotation, scaling including arbitrary sectional view.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권11A호
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• pp.1938-1945
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• 2001

본 논문에서는 입력된 2차원 정지영상에 차등적 이동기법을 적용한 스테레오스코픽 3차원 입체영상 변환 기법을 제안하였다. 즉. 입력된 2차원 영상에서 시차 및 폐색 정보를 이용하여 상대적인 거리 정보를 예측하고, 예측된 정보를 바탕으로 영상 객체들을 명암 레벨에 따라 분할한 다음, 분할된 각 영상은 수평 시차에 따라 차등적으로 영역을 이동시킴으로써 최적의 입체감을 갖는 스테레오 3 타원 입체 영상을 구현하였다. 그리고, 입력 영상과 재구성된 영상간의 PSNR 비교실험 결과 시차에서 약 1.6dB정도 향상됨을 확인하였고, 상용 스테레오 뷰어를 통한 실험결과에서는 4∼5 픽셀 범위의 영역이동으로 재구성된 스테레오 영상들에서 가장 높은 입체감을 보이는 것을 확 인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.663-670
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• 2016

본 논문은 3차원 모델링을 이용한 템플릿 정합 방법을 제안한다. 본 방법은 각도와 크기 별로 매칭 중에 여러 개의 2차원 템플릿을 사용하는 기존의 불편한 영상 템플릿 정합 방법보다 사용 편리성을 증대시킨다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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• pp.1363-1366
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• 2009

A new recognition method is used to find the three-dimensional target object on integral imaging. For finding the location of a target image, amount of reconstructed reference image is needed. This method is giving accurate information of target image by correlated among reconstructed target images and reference images.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.163-171
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• 2021

Recently, Machine Learning-based visualization approaches have been proposed to combat the problem of malware detection. Unfortunately, these techniques are exposed to Adversarial examples. Adversarial examples are noises which can deceive the deep learning based malware detection network such that the malware becomes unrecognizable. To address the shortcomings of these approaches, we present Block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and deep image prior based denoising technique to defend against adversarial examples on visualization-based malware detection systems. The BM3D based denoising method eliminates most of the adversarial noise. After that the deep image prior based denoising removes the remaining subtle noise. Experimental results on the MS BIG malware dataset and benign samples show that the proposed denoising based defense recovers the performance of the adversarial attacked CNN model for malware detection to some extent.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.500-503
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• 1997

In this paper, a method for recognizing 3-D objects using the 3-D Hough transform and the robust stereo vision is studied. A 3-D object is recognized through two steps; modeling step and matching step. In modeling step, features of the object are extracted by analyzing the IGES file. In matching step, the values of the sensed image are compared with those of the IGES file which is assumed to location and orientation in the 3-D Hough transform domain. Since we use the 3-D Hough transform domain of the input image directly, the sensitivity to the noise and the high computational complexity could be significantly allcv~ated. Also, the cost efficiency is improved using the robust stereo vision for obtaining depth map image which is needed for 3-D Hough transform. In order lo verify the proposed method, real telephone model is recognized. Thc results of the location and orientation of the model are presented.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.567-576
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• 2005

다중영상으로부터 투사 선분을 이용하여 3D 모델을 생성하고 각 면의 텍스쳐를 획득하는 구조 복원 기법을 제안한다 사용자는 매우 단순한 절차를 통해 정확한 3D 모델 데이터를 획득할 수 있다. 모델 파라메터 추정을 위해 내재된 비선형 최적화 방법은 사용자 지정 영상 선분과 모델의 투사 선분의 거리를 최소화하는 방법에 기반하고 있다. 모델링 기법의 기능적 주요 목표는 형상이 포함된 다중 영상으로부터 그 형상의 3차원 구조를 복원하고 각 면의 텍스쳐를 생성하는 것이다. 본 연구에서는 3D 정형체를 사용하여 사용의 편리성을 증대시킬 수 있고 정형체의 파라메터의 오차를 최소화하여 복원된 구조의 정확성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 유한 선분에 기반한 오차 함수를 도입하여 무한 직선에 기반한 방법보다 정확한 모델링이 가능하다. 제안된 방법을 다양한 실제 영상에 적용한 실험 결과를 제시하고 다중 영상기반 모델링 도구의 개발 과정에서의 기술적인 문제점과 해결책을 기술한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.127-135
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• 2006

영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 피라미드 볼륨 교차기법을 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 형상 복원단계, 3차원 표면 생성 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 형상 복원 단계에서는 실루엣 기반 피라미드 볼륨 교차 기법에 의해 실 3차원 형상을 생성한다. 3차원 표면 생성 단계에서는 3차원 형상 복원 단계의 결과인 복원 복셀 공간을 그물망 형태의 3차원 표면을 생성시킨다. 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 3차원 모델을 생성함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권9C호
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• pp.555-563
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• 2011

본 논문에서는 움직임 추정 (motion estimation, ME), 컬러 라벨링(labeling) 그리고 Non-local mean 필터를 이용하여 2D 영상을 3D 업체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 프레임 간의 움직임을 추정하여 객체의 움직임 벡터를 추출하고 주어진 영상에 대해 컬러 라벨링 작업을 수행하여 영상을 분리한다. 움직임 추정 결과와 컬러 라벨링 결과를 비교 분석하여 영상내의 객체를 추출하고 추출된 객체를 이동하여 우 영상을 생성하게 되는데 이때 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 가려짐 영역이 발생하며 전체 화소간의 상관도를 고려하는 Non-local mean 필터를 사용하여 보상한다. 이후 원본 영상인 좌 영상과 생성된 우 영상으로 비윌 주사하여 최종 3D 업체 영상을 재현한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성된 3D 업체 영상에서 객체위주의 안정된 업체 변환이 수행되는 것을 확인할 수 있었다.