• 방송공학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.315-328
• /
• 2019

영상 스테그아날리시스는 입력 영상을 스테가노그래피 알고리즘이 적용된 스테고 영상과 스테가노그래피 알고리즘이 적용되지 않은 커버 영상으로 분류하는 알고리즘이다. 기존에는 주로 수제 특징 기반의 스테그아날리시스를 연구하였다. 하지만 CNN 기반의 물체 인식이 큰 성과를 이루면서 최근 CNN 기반의 스테그아날리시스가 활발히 연구되고 있다. CNN 기반의 스테그아날리시스는 물체 인식과는 달리 커버 영상과 스테고 영상의 미세한 차이를 식별하기 위해서 전처리 필터를 필요로 한다. 그러므로, CNN 기반의 스테그아날리시스 연구들은 효과적인 전처리 필터와 네트워크 구조를 개발하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 동일한 실험 조건에서 기존 연구들을 비교하고, 그 결과를 기반으로 전처리 필터와 네트워크 구조적인 차이에 의한 성능 변화를 분석한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.81-90
• /
• 2002

본 논문에서는 대전과 논산지역의 KOMPSAT-1 EOC입체 영상으로부터 DEM을 생성하고 정확도를 검증하였다. DEM생성 과정을 크게 카메라 모델링 단계와 영상 정합 단계로 구분하여 논의하였으며 카메라 모델링 기법은 Orun과 Natarajan이 제안한 모델(1994)과 Gupta와 Harteley(1997)가 제안한 DLT모델을 사용하였으며 두 모델링 기법을 EOC입체 영상에 적용하는 것이 가능한지 확인하였다. 영상정합 단계에서는SPOT용으로 개발된 알고리즘이 EOC입체 영상에 적용될 수 있는지를 검토 하였다. 그리고 각 단계마다 EOC영상에 적용했을 때의 결과를 SPOT영상을 적용했을 때의 결과와 비교하였다. 본 실험에서 KOMPSAT-1 EOC입체 영상에 대해 카메라 모델링 기법과 영상 정합을 수행하여 DEM을 생성한 결과 SPOT입체 영상에서 생성한 DEM 보다 성능이 우수한 DEM을 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.1365-1372
• /
• 2011

본 논문은 어두운 영상의 낮은 인지적인 대비를 향상하기 위해 비선형 마스킹 기법을 이용한 영상의 인지적 대비 향상 방법을 제안한다. 영상의 주요 속성인 색도의 변화를 최소화 하면서 어두운 영역의 밝기를 향상시키기 위해, 비선형 마스킹 기법 기반으로 영상에 적응적인 파라미터를 이용한 대비 향상방법을 제안하 였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트 영상에 대해 SSR(Single-Scale Retinex), MSR(Multi-Scale Retinex), 기존의 비선형 마스킹 기법의 결과와 색도 및 채도에 대한 정량적인 평가와, z-score를 이용한 정성적 평가를 수행하였다. 결과 제안한 방법이 낮은 색도 변화와 향상된 인지적 대비를 보임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.89-94
• /
• 1999

The paper first proposes an empirical algorithm for detecting dust-loaded airmass observed by Sea Wide Field-of-view Scanner (SeaWiFS). The proposed dust index formula is based on the curvature of the spectral reflectance estimated from the SeaWiFS band 4 (510 nm band) through band 8 (865 nm band) data, assuming "clear ocean water" reflectance. Evaluation of the algorithm is made over several typical Asian dust images including the ones over the Pacific in April, 1998, when a major dust event was reported. The study analyzes the performance and the characteristics of the algorithm by comparing the satellite-derived dust index images with contemporaneous columnar concentration of dust particles predicted by a numerical dust transport model. The comparison reveals several small-scale differences although their dust distribution patterns show good agreement generally.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.40-44
• /
• 2023

The defect detection based on deep learning requires minimal loss and high accuracy to pinpoint product defects. In this paper, we confirm the loss rate of deep learning training based on disc-shaped artificial scaffold images. It is intended to compare the performance of Cross-Entropy functions used in object detection algorithms. The model was constructed using normal, defective artificial scaffold images and category cross entropy and sparse category cross entropy. The data was repeatedly learned five times using each loss function. The average loss rate, average accuracy, final loss rate, and final accuracy according to the loss function were confirmed.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
• /
• pp.228-229
• /
• 2019

Digital refocusing and perspective change are the most expected applications of light field (LF) images. As LF image has a large amount of data, its compression is very essential. The fidelity of LF image after compression needs to be evaluated differently depending on a specific application such as perspective change or refocusing. In this paper, we investigate the fidelity of images after perspective change and refocusing. Several state-of-the-art objective quality metrics are compared. Our experiment shows that IWPSNR is the most reliable metric for both perspective and focus changes, but it does not outperform the popular metrics such as PSNR and SSIM.

• 정보통신설비학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.73-79
• /
• 2010

The most popular technique for image retrieval in a heterogeneous collection of color images is the comparison of images based on their color histogram. The color histogram describes the distribution of colors in the color space of a color image. In the most image retrieval systems, the color histogram is used to compute similarities between the query image and all the images in a database. But, small changes in the resolution, scaling, and illumination may cause important modifications of the color histogram, and so two color images may be considered to be very different from each other even though they have completely related semantics. A new method of color feature representation based on the 3-dimensional RGB color map is proposed to improve the defects of the color histogram. The proposed method is based on the three 2-dimensional projection map evaluated by projecting the RGB color space on the RG, GB, and BR surfaces. The experimental results reveal that the proposed is less sensitive to small changes in the scene and that achieve higher retrieval performances than the traditional color histogram.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제2권2호
• /
• pp.123-127
• /
• 2004

The most popular technique for image retrieval in a heterogeneous collection of color images is the comparison of images based on their color histogram. The color histogram describes the distribution of colors in the color space of a color image. In the most image retrieval systems, the color histogram is used to compute similarities between the query image and all the images in a database. But, small changes in the resolution, scaling, and illumination may cause important modifications of the color histogram, and so two color images may be considered to be very different from each other even though they have completely related semantics. A new method of color feature representation based on the 3-dimensional RGB color map is proposed to improve the defects of the color histogram. The proposed method is based on the three 2-dimensional projection map evaluated by projecting the RGB color space on the RG, GB, and BR surfaces. The experimental results reveal that the proposed is less sensitive to small changes in the scene and that achieve higher retrieval performances than the traditional color histogram.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.305-311
• /
• 2012

본 연구에서는 MR영상의 신호획득 기법 중 TE(Time of Echo)신호와 움직임에 의한 인공물을 줄이기 위하여 신호수신 시간을 짧게 하는 UTE(Ultra Time of Echo)기법으로 신호를 획득하여 TE신호와 UTE신호의 차이를 공학적 도구인 MatLab의 DWT(Discrete Wavelet Transform) ToolBox를 이용하여 프로그램밍을 하여 특징을 추출한 후 UTE 기법의 유용성을 평가하고자 하였다. 추출된 특징값을 이용하여 TE신호(T2) 특징값과 UTE신호 특징값을 비교한 결과 거의 일치함을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.218-220
• /
• 2017

Recently, stitching techniques are used for obtaining wide FOV, e.g., panorama contents, from normal cameras. Despite many proposed algorithms, the no objective quality evaluation method is developed, so the comparison of algorithms are performed only in subjective way. The paper proposes a 'Delaunay-triangulation based objective assessment method' for evaluating the geometric and photometric distortions of stitched or warped images. The reference and target images are segmented by Delaunay-triangulation based on matched points between two images, the average Euclidian distance is used for geometric distortion measure, and the average or histogram of PSNR for photometric measure. We shows preliminary results with several test images and stitching methods for demonstrate the benefits and application.