• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2004년도 Asia Display / IMID 04
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• pp.149-152
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• 2004

A new joint source channel coding reduces both input-width and average current consumption to transmit image data to LCD source drivers. As a source coding, it is based on entropy coding of differential pulse code modulation scheme, especially using median edge detector of image predictor. As a channel coding, it is not a simple pulse amplitude modulation, but linked by source entropy to reduce average amplitude. Simulation results show 1/4 width is achievable by 16-valued transmission with keeping conventional current consumption (0.36 to 1.3).

• ETRI Journal
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• 제46권3호
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• pp.513-525
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• 2024

Deep neural networks trained on labeled medical data face major challenges owing to the economic costs of data acquisition through expensive medical imaging devices, expert labor for data annotation, and large datasets to achieve optimal model performance. The heterogeneity of diseases, such as Alzheimer's disease, further complicates deep learning because the test cases may substantially differ from the training data, possibly increasing the rate of false positives. We propose a reconstruction-based self-supervised anomaly detection model to overcome these challenges. It has a dual-subnetwork encoder that enhances feature encoding augmented by skip connections to the decoder for improving the gradient flow. The novel encoder captures local and global features to improve image reconstruction. In addition, we introduce an entropy-based image conversion method. Extensive evaluations show that the proposed model outperforms benchmark models in anomaly detection and classification using an encoder. The supervised and unsupervised models show improved performances when trained with data preprocessed using the proposed image conversion method.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.73-82
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• 2005

본 논문은 weighted FCM(Fuzzy C-Means) 알고리즘을 적용한 컬러 영상 multi-level thresholding을 제안한다. FCM 알고리즘은 기존의 thresholding 방법들과 달리 최적의 임계치를 결정할 수 있으며 multi-level thresholding으로의 확장이 가능하다. 그러나 공간정보를 포함하고 있지 않기 때문에 잡음 등에 민감하다는 단점을 가진다. 본 논문은 이러한 단점을 해결하기 위해서 이웃 화소들로부터 얻은 entropy 기반의 가중치(weight)를 FCM 알고리즘에 적용함으로써 잡음의 제거가 가능하다. 그리고 각 색상별 성분의 군집 화소들을 기반으로 생성한 코드 영상에 대해서 군집 내부의 거리값을 이용하여 최적의 군집수를 결정한다. 실험에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 잡음에 대해서 강건하며 우수한 분할 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.391-411
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• 2023

Aggregates play the skeleton and supporting role in the construction field, high-precision measurement and high-efficiency analysis of aggregates are frequently employed to evaluate the project quality. Aiming at the unbalanced operation time and segmentation accuracy for multi-class segmentation algorithms of aggregate images, a Chaotic Sparrow Search Algorithm (CSSA) is put forward to optimize it. In this algorithm, the chaotic map is combined with the sinusoidal dynamic weight and the elite mutation strategies; and it is firstly proposed to promote the SSA's optimization accuracy and stability without reducing the SSA's speed. The CSSA is utilized to optimize the popular multi-class segmentation algorithm-Multiple Entropy Thresholding (MET). By taking three METs as objective functions, i.e., Kapur Entropy, Minimum-cross Entropy and Renyi Entropy, the CSSA is implemented to quickly and automatically calculate the extreme value of the function and get the corresponding correct thresholds. The image adaptive multi-class segmentation model is called CSSA-MET. In order to comprehensively evaluate it, a new parameter I based on the segmentation accuracy and processing speed is constructed. The results reveal that the CSSA outperforms the other seven methods of optimization performance, as well as the quality evaluation of aggregate images segmented by the CSSA-MET, and the speed and accuracy are balanced. In particular, the highest I value can be obtained when the CSSA is applied to optimize the Renyi Entropy, which indicates that this combination is more suitable for segmenting the aggregate images.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.206-212
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• 2006

많은 영상과 비디오 압축 알고리듬들은 입력 영상을 블록으로 나눈 후, 각 블록 데이터로부터 가변 길이 부호 스트림을 생성한다. 가변 길이 부호를 에러 발생 환경 채널에 연속적으로 전송할 경우, 해당 부호화기들은 채널 에러에 많은 영향을 받는다. 따라서 대부분의 영상과 비디오 기법에서는 채널 에러에 대하여 비트 스트림을 보호하기 위한 방법으로 디코딩의 시작 위치를 지시하기 위한 재동기(resynchronization) 마커로 여분의 제어 비트들을 추가한다. 이런 여분의 추가 정보를 감소시키기 위한 기법으로 에러 내성 엔트로피부호화(EREC)가 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 추가되는 여분의 제어 비트를 감소하기 위해 가변 길이 부호들을 고정 길이 부호의 형태로 인코딩 하는 에러 내성 엔트로피 코드(EREC : Error Resilient Entropy Code)의 성능을 향상시켜 전송 에러 발생에서 전송되는 압축 영상의 화질을 크게 개선할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 EREC와 제안 기법을 비교하였을 때, 동일한 비트 에러율(BER)에서 제안 기법이 객관적 화질뿐만 아니라 주관적으로도 향상된 화질의 결과 영상을 얻을 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.41-46
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• 2021

그레이스케일 수학적 형태학에 기초한 에지 검출 알고리즘의 방법은 영상 노이즈를 제거와 병렬처리 가능하고 연산속도가 빠르다는 장점을 갖고 있다. 그러나 단일 구조적 스케일 요소를 사용하여 영상의 에지 검출을 하는 방법은 영상정보에 따라서 영향을 받을 수 있다. 그레이스케일 형태학의 특성은 구조적원소를 반복하여 확장, 침식, 열림, 담힘 연산을 함으로써 연산 결과 에지정보 결과에 제한적일 수 있다. 본 논문에서 잡음에 강인한 방향성을 갖는 구조적원소를 적용한 후 원소내의 각 픽셀 정보에 가중치 엔트로피를 적용하는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 영상에 적용하는 멀티 스케일 구조적 요소를 적용한 결과와 방향성 가중치 엔트로피를 적용한 연산결과를 비교분석하였으며, 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 에지 검출에서 우수함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2264-2275
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• 1994

본 논문에서는 블록 분류와 코딩과 함께 신경회로망을 이용한 영상압축을 보였다. 오차 역전파 알고리즘으로 학습되는 다층구조 신경회로망은 정규화된 영상데이타를 감소된 공간 중복성을 가지는 은닉층의 값으로 변환하는데 사용된다. 기본적으로 영상압축은 입력층과 출력층의 뉴런보다 적은 수의 은닉층 뉴런에 의해 얻어진다. 여기에 시각체계의 민감도에 따른 영상블럭 복잡성에 따라 적응적으로 압축되므로 블록을 분류한다. 또한 은닉뉴런의 양자화된 값은 효과적인 전송을 위해 entropy coding을 이용한 경우 화질의 큰 저하없이 약 25:1의 압축률을 얻었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.414-417
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• 2007

In this paper we present an adaptive method for accelerating conventional Maximum Entropy Method (MEM) for restoration of Passive Millimeter-Wave (PMMW) image from its blurred and noisy version. MEM is nonlinear and its convergence is very slow. We present a new method to accelerate the MEM by using an exponent on the correction ratio. In this method the exponent is computed adaptively in each iteration, using first-order derivatives of deblurred image in previous two iterations. Using this exponent the accelerated MEM emphasizes speed at the beginning stages and stability at later stages. In accelerated MEM the non-negativity is automatically ensured and also conservation of flux without additional computation. Simulation study shows that the accelerated MEM gives better results in terms of RMSE, SNR, moreover, it takes only about 46% lesser iterations than conventional MEM. This is also confirmed by applying this algorithm on actual PMMW image captured by 94 GHz mechanically scanned radiometer.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.112-122
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• 2009

본 논문에서는 베이글릿-웨이블릿 분석(vaguelette-wavelet decomposition; VWD)을 이용한 공간-주파수 적응적 영상복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿 계수의 공간적 정보를 이용하여 평탄 영역과 에지 영역을 분리하고, 적응적 웨이블릿 계수축소(wavelet shrinkage)를 통해 잡음 성분을 억제한다. 뿐만 아니라, 에지 영역에서는 엔트로피(entropy)를 적용 하여 웨이블릿 부대역의 잡음 성분을 추정하고, 부대역 간의 상관관계를 이용하여 잡음 성분을 억제한다. 이렇게 억제된 웨이블릿 계수의 베이글릿 역변환을 통해 영상을 복원 할 수 있다. 제안한 알고리듬에 사용되는 베이글릿 함수는 잡음을 추정 및 억제 할 수 있을 뿐만 아니라 세밀한 에지 성분의 보존이 가능하도록 변형을 한다. 실험결과에서는 제안한 알고리듬이 잡음에 강건하고, 세밀한 에지 성분을 보전하면서 효과적으로 열화된 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12C호
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• pp.995-1003
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• 2010

영상, 동영상 및 3D 모델의 인증 및 복사방지를 위한 콘텐츠 기반 해쉬 함수는 강인성 및 보안성의 성질을 만족하여야 한다. 이들 중 해쉬의 보안성을 분석하기 위한 방법으로 미분 엔트로피 방법이 제시되었으나, 이는 영상 해쉬 추출에서만 적용되었다. 따라서 본 논문에서는 미분 엔트로피 기반의 3D 모델 해쉬 특징 추출의 보안성을 분석하기 위한 모델링을 제안한다. 제안한 보안성 분석 모델링에서는 3D 모델 해싱 기법 중 가장 일반적인 두 가지 형태의 특정 추출 방법을 제시한 다음, 이들 방법들을 미분 엔트로피 기반으로 보안성을 분석하였다. 과로부터 해쉬 추출 방법에 대한 보안성을 분석하고 보안성과 강인성과의 상호보완관계에 대하여 논하였다.