• 한국분무공학회지
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• 제13권4호
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• pp.187-192
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• 2008

In this study, the mechanisms of binary droplet collision were studied with diesel, ethanol and purified water. The droplet collisions of liquid droplet have been investigated for the same droplet diameter. In order to obtain the digital images of the droplet collision behavior, the experimental equipment was composed of the droplet generating system and the droplet visualization system. The droplets were produced by the vibrating orifice monodisperse generator. The visualization system consisted of a long distance microscope, a light source, and a high speed camera. The outcomes of binary droplet collision can be divided into four regimes, bouncing, coalescence, reflexive separation and stretching separation. The impact angle and the relative velocity of binary droplet are main parameters of collision phenomena, so the transition mechanism of droplet collision can be divided by the impact parameter.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권4호
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• pp.110-115
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• 2019

Blur detection and segmentation play vital role in many computer vision applications. Among various methods, local binary pattern based methods provide reasonable blur detection results. However, in conventional local binary pattern based methods, the blur map is computed by using a fixed threshold irrespective of the type and level of blur. It may not be suitable for images with variations in imaging conditions and blur. In this paper we propose an effective method based on local binary pattern with adaptive threshold for blur detection. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the multinomial logistic regression. The performance of the proposed method is evaluated using different datasets. The comparative analysis not only demonstrates the effectiveness of the proposed method but also exhibits it superiority over the existing methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.283-286
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• 2002

Most of the Automatic Fingerprint Identification Systems define the ridge endings and bifurcation points as the minutia for matching. Therefore, the precise extraction of the minutia is critical in raising the efficiency and reliability of the system. The fingerprint images produced through the preprocessing may have the false minutia happened over the process and they can be the factors to decrease the system efficiency This paper suggests the algorithm, which removes the false minutia after extracting the candidate minutia from the thinned binary images of fingerprint images.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1407-1413
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• 2006

컴퓨터의 발달과 의료기기의 디지털화로 인해 의료영상 분야도 디지털화되고 있다. 그 결과 의료영상과 의료영상의 저작권에 관계된 여러 가지 문제점들이 야기되고 있다. 이러한 환경 하에서 환자의 사생활 보호와 의료영상 자체의 소유권, 재산권의 여부 및 데이터 변형 여부의 판별을 위하여 디지털 워터마킹이 사용되고 있다. 기존에 제안된 여러 가지 워터마킹 기법들은 Non-Blind방식에서는 원 영상이 필요하다는 점과 Blind방식을 사용할 경우에는 육안으로는 식별이 힘든 양극 워터마크를 사용한다는 단점이 있다. 본 논문은 Blind 워터마킹에서 시각적으로 인지하기 쉽도록 하기 위하여 이진 워터마크 영상을 다중 웨이블릿 변환하고, 원 영상을 이산 푸리에 변환하여 영상의 중간 주파수대에 Circular Input 방식을 이용하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하면 공격이 없을 시에 어떠한 손실도 없는 워터마크를 추출 할 수 있다. 그리고 최대 3.35dB의 PSNR 값의 향상을 가져왔다. 향후 그레이 레벨이나 칼라 레벨의 영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 우수성을 확인해 볼 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권5호
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• pp.1766-1784
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• 2014

Finger vein images contain rich oriented features. Local line binary pattern (LLBP) is a good oriented feature representation method extended from local binary pattern (LBP), but it is limited in that it can only extract horizontal and vertical line patterns, so effective information in an image may not be exploited and fully utilized. In this paper, an orientation-selectable LLBP method, called generalized local line binary pattern (GLLBP), is proposed for finger vein recognition. GLLBP extends LLBP for line pattern extraction into any orientation. To effectually improve the matching accuracy, the soft power metric is employed to calculate the matching score. Furthermore, to fully utilize the oriented features in an image, the matching scores from the line patterns with the best discriminative ability are fused using the Hamacher rule to achieve the final matching score for the last recognition. Experimental results on our database, MMCBNU_6000, show that the proposed method performs much better than state-of-the-art algorithms that use the oriented features and local features, such as LBP, LLBP, Gabor filter, steerable filter and local direction code (LDC).

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.57-62
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• 2003

자동화 지문인식을 위한 과정에서 지문영상의 정보를 보존하면서 최적의 세선화와 특이점추출을 위한 중요한 부분은 이진화 과정이다. 이진화 과정은 그레이-스케일 레벨의 영상을 0과 255값으로 바꾸는 과정이다. 이 과정에서 적절한 기준레벨값(Threshold Value)을 설정해 주지 않으면 지문영상의 정보가 손실된다. 본 논문에서는 이진화 과정 부분에 인공지능 기법을 적용하여 입력되는 지문영상에서 실시간으로 기준레벨(Threshold)을 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 방법과 비교하여 좋은 성능을 보여주고 있음을 나타낸다

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.2326-2345
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• 2016

For the compression of color images, a common bitmap usually is generated to replace the three individual bitmaps that originate from block truncation coding (BTC) of the R, G and B channels. However, common bitmaps generated by some traditional schemes are not the best possible because they do not consider the minimized distortion of the entire color image. In this paper, we propose a near-optimized common bitmap scheme for BTC using Binary Ant Colony Optimization (BACO), producing a BACO-BTC scheme. First, the color image is compressed by the BTC algorithm to get three individual bitmaps, and three pairs of quantization values for the R, G, and B channels. Second, a near-optimized common bitmap is generated with minimized distortion of the entire color image based on the idea of BACO. Finally, the color image is reconstructed easily by the corresponding quantization values according to the common bitmap. The experimental results confirmed that reconstructed image of the proposed scheme has better visual quality and less computational complexity than the referenced schemes.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권3호
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• pp.7-11
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• 2020

Enormous methods have been proposed for the detection and segmentation of blur and non-blur regions of the images. Due to the limited available information about the blur type, scenario and the level of blurriness, detection and segmentation is a challenging task. Hence, the performance of the blur measure operators is an essential factor and needs improvement to attain perfection. In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with the adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective of the blur type and level which may not be suitable for images with large variations in imaging conditions and blur type and level. Contradictory, the proposed measure uses an adaptive threshold for each image based on the image and the blur properties to generate an improved sharpness metric. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the support vector machine (SVM). The performance of the proposed method is evaluated using a well-known dataset and compared with five state-of-the-art methods. The comparative analysis reveals that the proposed method performs significantly better qualitatively and quantitatively against all the methods.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권6호
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• pp.31-38
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• 2005

본 논문에서는 exclusive-OR 연산을 기반으로 암호화된 그레이 영상에 위상 랩핑(phase-wrapping)과 다중 위상 분할(multi-phase separation)방법을 적용하여 광학적 복호화가 용이하도록 한 광 암호화 시스템을 제안하였다. 암호화시 그레이 영상을 이진 영상들의 합으로 분리한 후 각각의 이진영상을 이진 무작위 영상과 변형된 XOR(modified XOR) 연산을 수행하고, 연산된 이진 영상들과 이진 무작위 영상들을 따로 결합한 후 이를 위상 부호화하여 암호화 영상과 키 영상을 만든다. 복호화시 암호화 영상과 키 영상의 위상 정보를 광소자로 구현할 경우 제어 가능한 위상 범위의 현실적 한계로 인해 그레이 정보 복원에 제약이 따른다. 따라서 위상 랩핑(phase-wrapping) 방법으로 암호화 영상과 키 영상의 위상 범위를 줄이고, 다중 위상분할(multi-phase separation)로 이 영상들을 낮은 레벨의 위상영상들로 분할함으로써, 위상범위가 제한된 광소자로도 그레이영상의 복호화가 가능하도록 하였다. 복호화는 암호화 영상과 키 영상의 곱을 기준파와 간섭시켜 간단히 구현하며, 컴퓨터 모의 실험을 이용해 제안한 방법의 타당성과 복호화시 위상 범위의 제한에 따른 영향을 분석하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.567-572
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• 2019

본 논문에서는 이진영상과 이진커널을 사용하여 컨볼루션, 풀링, ReLU 연산을 수행하는 이진 CNN 연산 알고리즘을 제안한다. 256 그레이스케일 영상을 8개의 비트평면으로 분해하고, -1과 1로 구성되는 이진커널을 사용하는 방법이다. 이진영상과 이진커널의 컨볼루션 연산은 가산과 감산으로 수행한다. 논리적으로는 XNOR 연산과 비교기로 구성되는 이진연산 알고리즘이다. ReLU와 풀링 연산은 각각 XNOR와 OR 논리연산으로 수행한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유용성을 증명하기 위한 실험을 통해, CNN 연산을 이진 논리연산으로 변환하여 수행할 수 있음을 확인한다. 이진 CNN 알고리즘은 컴퓨팅 파워가 약한 시스템에서도 딥러닝을 구현할 수 있는 알고리즘으로 스마트 폰, 지능형 CCTV, IoT 시스템, 자율주행 자동차 등의 임베디드 시스템에서 다양하게 적용될 수 있는 시스템이다.