• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.207-213
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• 2017

다수의 조명을 이용한 멀티스펙트럴 이미징을 정확히 수행하기 위해서는 영상 내 조명의 세기가 균일해야 한다. 멀티스펙트럴 이미징이 아니더라도 정확한 색 정보가 필요한 영상 획득에서는 조명이 정확해야 하고, 정확한 조명 특성을 위해 평면 광원을 사용하거나 조명 캘리브레이션을 수행한다. 본 논문에서는 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 조명의 세기가 균일하도록 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 우선 비균일 조명에서 얻은 두 영상으로 멀티스펙트럴 이미징을 수행하여 반사 스펙트럼을 획득하고 획득한 반사 스펙트럼을 형광등이나 태양광과 같은 평면광에서 획득한 영상의 조명 특성으로 재조명한다. 재조명으로 얻은 영상과 평면광 영상의 조도 분포의 차이를 이용해서 비균일 조명 영상을 균일한 영상에서 획득한 영상처럼 색상 보정을 수행한다. 실험 결과로 조명의 비균일성이 균일하게 보정되었는지 확인하고, 이 결과를 통해 영상의 색 정보를 취득하는 데 조명의 제약사항을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지
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• 제61권12호
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• pp.1926-1931
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• 2012

We investigated a novel fast non-uniform illumination correction method for bi-level images. The proposed method divides a bi-level image into sub-images and roughly estimates block-wise illumination by low pass filtered maximum values of sub-images. After that, we apply bilinear interpolation using the block-wise illumination to estimate non-uniform illumination, and compensate for the effect of non-uniform illumination using the estimated illumination. Since the proposed method is not based on computation intensive iterative optimization, the proposed method can be used effectively for applications that require fast correction of non-uniform illumination. In simulations, the proposed method showed more than 20 times faster speed than existing entropy minimization method. Moreover, in simulations and experiments, the restored images by the proposed method were more close to true images than images restored by conventional method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.816-839
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• 2023

In a random vector functional link (RVFL) network, shortcomings such as local optimal stagnation and decreased convergence performance cause a reduction in the accuracy of illumination correction by only inputting the weights and biases of hidden neurons. In this study, we proposed an improved regularized random vector functional link (RRVFL) network algorithm with an optimized grey wolf optimizer (GWO). Herein, we first proposed the moth-flame optimization (MFO) algorithm to provide a set of excellent initial populations to improve the convergence rate of GWO. Thereafter, the MFO-GWO algorithm simultaneously optimized the input feature, input weight, hidden node and bias of RRVFL, thereby avoiding local optimal stagnation. Finally, the MFO-GWO-RRVFL algorithm was applied to ameliorate the performance of illumination correction of various test images. The experimental results revealed that the MFO-GWO-RRVFL algorithm was stable, compatible, and exhibited a fast convergence rate.

• 한국HCI학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.21-26
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• 2011

본 논문은 얼굴 영상을 합성할 때 조명 변화에 강인하도록 조명 보정 기법과 푸아송 영상 처리 기법을 결합한 얼굴 합성 방법을 제시한다. 제시된 방법은 얼굴 영상으로부터 자동적으로 피부 영역을 검출하고, 합성할 부위에서 합성 결과에 영향을 주는 세츄레이션된 부분을 보정한 후 최종적으로 대상 얼굴 영상에 합성하게 된다. 개발된 방법은 카메라가 부착된 모바일 기기에서 촬영된 영상 등에서 자주 발생할 수 있는 조명변화를 보완하여 다양한 얼굴합성 응용 분야에 활용될 수 있다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제6권4호
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• pp.180-184
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• 2002

In this study, we investigated mask errors, photo errors with attenuated phase shift mask and off-axis illumination, and etch errors in dry etch conditions. We propose that total process proximity correction (TPPC), a concept merging every process step error correction, is essential in a lithography process when minimum critical dimension (CD) is smaller than the wavelength of radiation. A correction rule table was experimentally obtained applying TPPC concept. Process capability of controlling gate CD in DRAM fabrication should be improved by this method.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.114-123
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• 2014

자동차용 영상 사고기록장치(블랙박스)는 도로위의 일반적인 상황만을 촬영하게 된다. 또한, 급격한 조도변화의 상황에서는 주위의 환경을 제대로 인식하기 어렵고 렌즈 자체의 왜곡이 매우 심하기 때문에 사고 발생 시 명확한 증거로 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 첫 번째 방법으로 정규화된 밝기 정보의 수표현자인 NLD(Normalized Luminance Descriptor)값과 정규화된 명암정보의 수표현자인 NCD(Normalized Contrast Descriptor)값을 정의하여 추출하고 두 값의 관계를 갖는 영상의 수표현자인 NIQ(Normalized Image Quality)값을 사용하여 급격한 조도변화에 대응하였다. 두 번째로, 어안렌즈가 디자인되는 방법을 기본으로 하는 FOV(Field Of View)모델을 이용하여 렌즈의 왜곡을 보정한다. 결과적으로 두 가지 영상왜곡은 각각 감마보정 및 렌즈왜곡보정의 영상처리 기법을 사용하여 병렬로 처리한 후 이를 하나의 영상으로 통합하는 알고리즘을 제안한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1470-1472
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• 2003

Hyperion, as hyperspectral data, is carried on NASA’s EO-1 satellite, can be used in more subtle discrimination on forest cover, with 224 band in 360 ?2580 nm (10nm interval). In this study, Hyperion image is used to investigate the effects of topography on the classification of forest cover, and to assess whether the topographic correction improves the discrimination of species units for practical forest mapping. A publicly available Digital Elevation Model (DEM), at a scale of 1:25,000, is used to model the radiance variation on forest, considering MSR(Mean Spectral Ratio) on antithesis aspects. Hyperion, as hyperspectral data, is corrected on a pixel-by-pixel basis to normalize the scene to a uniform solar illumination and viewing geometry. As a result, the approach on topographic effect normalization in hyperspectral data can effectively reduce the variation in detected radiance due to changes in forest illumination, progress the classification of forest cover.

• 한국안광학회지
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• 제18권4호
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• pp.549-554
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• 2013

목적: 소수시력 단계별 시표 식별 최소조도와 대비도와 조도에 따른 개인별 시표 식별능력 차이를 알아보고자 하였다. 방법: 소수시력 단계별 10단계의 대비도로 구분되는 검사거리 3 m용 란돌트시표를 제작하였다. 69안을 대상으로 대비도 100% 시표를 사용하여 시력 단계별 식별 최소조도를 측정하였다. 시력단계별 식별 최소조도와 230 lx 상태에서 각각 식별할 수 있는 최저 시표 대비도를 측정하였다. 결과: 소수시력 단계별로 대비도 100% 시표를 식별하는 최소조도는 시표크기가 작아질수록 더 높게 측정되었다. 시력 1.0을 식별하는 평균 조도는 $74.39{\pm}25.90$ lx, 69안의 측정 범위는 17~107 lx 였다. 최소조도 상태와 230 lx 상태에서 식별가능한 최저 시표 대비도를 측정한 결과, 두 조건 모두에서 시표의 크기가 작아질수록 최저 대비도는 높아졌으며, 69안 간의 식별 최저 시표 대비도 차이도 증가되었다. 결론: 굴절교정을 위한 검사에서 조명조건이나 대비도에 따른 개인별 시표 식별능력 차이를 고려해 볼 필요가 있다.

• 한국광학회지
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• 제34권2호
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• pp.61-65
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• 2023

본 논문은 고보 조명 광학계의 image mask에 사전 왜곡을 적용하여, image를 선명하게 조사 및 보정하는 방법을 연구하였다. 고보 조명 광학계의 경우, 일반적으로 기울여 조사되는 경우가 많기 때문에 image에서 상·하 방향의 왜곡이 심하게 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 비례식을 이용해 image의 보정 좌표를 도출하고, 이를 image mask에 적용하여 왜곡을 보정하였다. 그 결과, 기존 image mask를 사용하였을 경우에 비해 왜곡이 64.5% 감소되는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.439-445
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• 2021

영상 센서 및 소형 디스플레이의 발달로 가능해진 저가의 고속 카메라는 영상처리 및 패턴인식 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 약간의 시차를 두고 연속적으로 입력되는 고속의 영상으로부터 불규칙적인 조명을 보정한 다음, 조명이 보정된 영상으로부터 사람의 관심 영역인 노출된 피부 색상 영역을 획득하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 고속의 영상으로부터 비 균일하게 발생된 조명적인 효과를 프레임 블렌딩 기법을 사용하여 보정한다. 그런 다음, 사전에 반복적인 학습으로 생성된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 적용하여 입력된 고속의 컬러 영상으로부터 관심 영역을 강인하게 획득한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시된 접근 방법이 입력되는 컬러 영상으로부터 조명을 보정한 다음 관심 영역을 정확하게 획득한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 얼굴 인식 및 추적, 조명 보정 및 제거, 동영상 색인 및 검색 등과 같은 영상 인식과 연관된 다양한 종류의 실제적인 응용 프로그램에서 매우 유용하게 이용될 것으로 추측된다.