• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.44-49
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• 2016

본 논문에서는 스테레오 매칭 시 발생하는 신뢰도가 낮은 부분을 컬러와 명도의 다중 임계값에 기반한 영상 분할 기법을 통해 보정하는 방법을 제안한다. 스테레오 매칭은 좌측 영상 위의 한 점과 대응하는 점을 우측 영상에서 찾는 과정이며, 이를 통해 스테레오 영상 내에서 거리 정보를 복원할 수 있다. 하지만 영상 내 특징이 불분명한 부분의 경우, 스테레오 매칭의 신뢰도가 낮기 때문에 Bad Pixel이 발생하게 된다. 제안하는 방법에서는 Bad Pixel을 보정하기 위해서 각 픽셀의 연관성을 고려하고자 한다. 일반적으로 동일한 물체는 비슷한 색상과 명도를 가진다. 따라서 컬러와 명도의 다중 임계값에 의해 각각 분할된 영역을 통해 영역 간의 연관성을 고려하여, 동일한 물체로 판단되는 부분을 재분할한다. 이후 분할된 픽셀들의 관계 정보에 따라 디스패리티 맵의 Bad Pixel을 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 기존 방법의 결과에서 Bad Pixel이 28% 감소함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.25-32
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• 2018

In this paper, we propose an edge detection algorithm for auto focus of infrared camera. We designed and implemented the edge detection of infrared image by using a spatial filter on FPGA. The infrared camera should be designed to minimize the image processing time and usage of hardware resource because these days surveillance systems should have the fast response and be low size, weight and power. we applied the $3{\times}3$ mask filter which has an advantage of minimizing the usage of memory and the propagation delay to process filtering. When we applied Laplacian filter to extract contour data from an image, not only edge components but also noise components of the image were extracted by the filter. These noise components make it difficult to determine the focus state. Also a bad pixel of infrared detector causes a problem in detecting the edge components. So we propose an adaptive edge detection filter that is a method to extract only edge components except noise components of an image by analyzing a variance of pixel data in $3{\times}3$ memory area. And we can detect the bad pixel and replace it with neighboring normal pixel value when we store a pixel in $3{\times}3$ memory area for filtering calculation. The experimental result proves that the proposed method is effective to implement the edge detection for auto focus in infrared camera.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제17권6호
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• pp.513-517
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• 2013

Recently, maskless lithography (ML) systems have become popular in digital manufacturing technologies. To achieve high-throughput manufacturing processes, digital micromirror devices (DMD) in ML systems must be driven to their operational limits, often in harsh conditions. We propose an instrument and algorithm to detect DMD malfunctions to ensure perfect mask image transfer to the photoresist in ML systems. DMD malfunctions are caused by either bad DMD pixels or data transfer errors. We detect bad DMD pixels with $20{\times}20$ pixel by white and black image tests. To analyze data transfer errors at high frame rates, we monitor changes in the frame rate of a target DMD pixel driven by the input data with a set frame rate of up to 28000 frames per second (fps). For our data transfer error detection method, we verified that there are no data transfer errors in the test by confirming the agreement between the input frame rate and the output frame rate within the measurement accuracy of 1 fps.

• 전자통신동향분석
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• 제37권2호
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• pp.53-61
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• 2022

MicroLEDs have various advantages and application areas and are in the spotlight as next-generation displays. Nevertheless, the commercialization of microLEDs is slow because of high cost as well as difficulties in the transfer, bonding, and bad pixel repairing process. In this study, we review the development trends of transfer, bonding, and defective pixel repair technologies, which are critical for microLED commercialization, focusing on materials that determine these technologies. In addition, we focus on the simultaneous transfer bonding technology developed by the Electronics and Telecommunications Research Institute, which has been attracting enormous research attention recently.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3217-3238
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• 2018

In this paper, a depth image up-sampling method is put forward by using pixel classifying and jointed bilateral filtering. By analyzing the edge maps originated from the high-resolution color image and low-resolution depth map respectively, pixels in up-sampled depth maps can be classified into four categories: edge points, edge-neighbor points, texture points and smooth points. First, joint bilateral up-sampling (JBU) method is used to generate an initial up-sampling depth image. Then, for each pixel category, different refinement methods are employed to modify the initial up-sampling depth image. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce the blurring artifact with lower bad pixel rate (BPR).

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권9호
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• pp.38-43
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• 2006

CMOS image sensor는 집적회로 구현이 가능하여 사이즈를 줄일 수 있고 저전력으로 구현이 가능하며 효율적인 영상처리를 할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 그러나 불량화소의 발생은 곧 화질의 저하로 연결되기 때문에 불량화소를 검출하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 CMOS image sensor에 사용되는 효율적인 불량화소 검출 알고리듬과 그 하드웨어를 제안하였다. 불량화소를 검출하기 위하여 본 논문에서 제안한 방법은 Scan, Trace, Detection의 단계를 거친다. 시뮬레이션 결과 특정 조건에서는 99.99%의 불량화소 걸출 성공률을 나타냈다. 제안된 알고리듬은 Verilog HDL로 구현되었으며, 0.25 CMOS standard cell library에서 3.2k개의 게이트 수를 갖는다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.96-97
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• 2016

스테레오 정합은 컴퓨터 비전 분야에서 활발하게 연구되고 있는 연구 주제로 서로 다른 위치에서 획득된 두 영상을 정합하여 거리 정보를 얻는 방법이다. 이 방법은 초음파나 레이저를 광원으로 거리를 측정하는 것보다 실제 응용 환경의 제약을 적게 받아 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만, 텍스쳐가 반복되거나 텍스쳐가 없는 영역 혹은 객체의 경계 부근에서 정확한 깊이 정보를 획득하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문은 일반적 총 변이와 가이드 깊이맵을 사용하여 정합 비용을 정제 방법을 사용하여 정확한 깊이 정보 획득 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 기존의 색상 영상의 텍스쳐 복사 문제를 해결하였으며, 기존의 방법에 비해 bad pixel rates 측면에서 월등한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권1호
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• pp.79-89
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• 2008

Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권4호
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• pp.55-62
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• 2007

본 논문에서는 이미지 센서에서 불량 화소를 자동으로 검출하기 위한 알고리듬을 제안하고, 그에 따른 하드웨어 구조를 제시하였다. 기존에 제안된 방법은 영상의 특징을 고려하지 않고 단순히 주위 화소들 값과의 차이가 일정 이상이면 불량 화소로 간주하였다. 그러나 이러한 방식은 영상에 따라서 불량 화소가 아닌 화소를 불량 화소로 간주하거나, 불량 화소를 정상 화소로 판단하는 일이 발생한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 여러 프레임에 걸쳐 확인하는 방법도 제안되었으나, 불량 화소 검출시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이러한 기존 방식의 단점을 해결하기 위해, 제안된 불량 화소 검출 기법은 단일화면 내에서는 경계 영역을 고려하여 불량 화소를 검출하고, 여러 프레임에 걸친 확인 과정을 거치되, 화면 전환 여부를 확인하여 화면 전환이 일어날 때마다 검출된 화소의 불량 화소 여부를 판단하고 확인한다. 실험 결과, 단일 화면 내에서의 검출률은 기존 대비 6% 향상되었고, 100%의 불량화소 검출까지 걸리는 시간은 평균적으로 3배 이상 단축되었다. 본 논문에서 제안된 알고리듬은 하드웨어로 구현되었고, 하드웨어 구현 시 색 보간 블록에서 사용되는 경계 영역 표시자를 그대로 활용함으로써 0.25um 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성했을 때, 5.4K gate의 낮은 복잡도로 구현할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.39-49
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• 2002

본 논문에서는 움직임 색상(Moving Color) 개념을 바탕으로 물체의 색상 정보와 움직임 정보의 효율적인 결합을 통해서 추적을 수행하는 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Unmatched Pixel Count)알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 일반적인 배경을 가지는 영상시퀀스에서 얼굴과 손을 추적하는 방법을 제안한다. MAWUPC 알고리즘은 색상 정보와 움직임 정보의 효과적인 결합을 수행하는 움직임 색상 개념에 관한 기존 연구인 AWUPC 알고리즘을 개선한 것으로, 추적하고자 하는 물체의 색상 정보를 이용한 색상 변환(Color Transform)과 움직임 검출을 위한 UPC(Unmatched Pixel Count) 연산, 그리고 움직임 정보를 추출하는 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진다. 제안하는 알고리즘은 일반적으로 물체들의 추적 과정에서 발생되는 가장 큰 문제인 유사한 색상을 가진 추적하고자 하는 물체들간의 겹침 문제와 물체의 추적에서 방해가 되는 복잡한 배경 문제를 해결할 수 있는 장점이 있다. 논문에서는 제안하는 알고리즘이 복잡한 배경 내에서 한 대의 카메라를 사용하여 획득된 컬러 영상을 대상으로 움직임이 있는 얼굴과 손의 추적에서 자주 발생되는 심각한 문제인 얼굴과 손, 손과 손의 겹침 문제를 잘 해결할 수 있다는 것을 실험을 통해 보인다.