• 한국항공우주학회지
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• 제35권11호
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• pp.1043-1051
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• 2007

디지털 태양센서는 CMOS 이미지 센서에 맺힌 태양광 이미지를 이용하여 태양광의 입사 각도를 계산한다. 이를 위해서는 태양광 이미지의 정확한 중심점을 찾아야하며 따라서 정밀한 중심점 추정은 디지털 태양센서 개발에서 가장 중요한 요소가 된다. 중심점을 찾기 위해서 가장 일반적으로 쓰이는 중심 알고리즘은 thresholding 방법이며 가장 단순하고 구현하기 쉽다. 또 다른 알고리즘으로는 이미지 처리를 이용하는 image filtering 방법이 있다. 하지만 이러한 방법들은 태양센서 정밀도가 이미지 센서에서 획득한 태양광 강도(intensity) 데이터의 노이즈에 영향을 많이 받으며, 특히 thresholding 방법의 경우 threshold 값에 따라 정밀도가 바뀌기 때문에 효과적인 threshold 값을 정하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광 이미지의 중심점을 구하기 위해서 태양광 이미지 모델을 이용하는 template 방법을 제시하고 성능을 비교 분석하였다. 제안한 template 방법은 thereshold, image filtering 방법과 달리 비교적 높은 정밀도를 가지며, 특히 노이즈 수준에 관계없이 거의 일정한 수준의 정밀도를 가지는 장점이 있어 신뢰성이 높다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.49-58
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• 2020

Image interpolation, a technology that converts low resolution images into high resolution images, has been widely used in various image processing fields such as CCTV, web-cam, and medical imaging. This technique is based on the fact that the statistical distributions of the white Gaussian noise and the difference between the interpolated image and the original image is similar to each other. The proposed algorithm is composed of three steps. In first, the interpolated image is derived by random image interpolation. In second, we derive weighting functions that are used to apply non-local mean filtering. In the final step, the prediction error is corrected by performing non-local mean filtering by applying the selected weighting function. It can be considered as a post-processing algorithm to further reduce the prediction error after applying an arbitrary image interpolation algorithm. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.85-96
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• 2020

It is important to extract salient object image and to solve the invariance problem for image recognition. In this paper we propose a new hybrid algorithm for invariance and improved classification performance in image recognition, whose algorithm is combined by FT(Frequency-tuned Salient Region Detection) algorithm, Guided filter, Zernike moments, and a simple artificial neural network (Multi-layer Perceptron). The conventional FT algorithm is used to extract initial salient object image, the guided filtering to preserve edge details, Zernike moments to solve invariance problem, and a classification to recognize the extracted image. For guided filtering, guided filter is used, and Multi-layer Perceptron which is a simple artificial neural networks is introduced for classification. Experimental results show that this algorithm can achieve a superior performance in the process of extracting salient object image and invariant moment feature. And the results show that the algorithm can also classifies the extracted object image with improved recognition rate.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-7
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅의 발달로 인하여 다양하고 폭넓은 정보가 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 기법을 제안한다. 피상적인 내용분석이라는 단점을 개선하기 위하여 사용자가 관심을 가지는 이미지 데이터로부터 특징을 추출하는 이미지 기반 필터링을 사용하였다. 제안한 방법에 대해 MovieLens 데이터에서 내용 기반 필터링과 협력적 필터링과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 다른 방법보다 우수함을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권1호
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• pp.58-65
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• 2005

호모몰픽 필터링은 푸리에 변환에 기초를 둔 기법으로 주파수 영역에서 저주파 신호는 약화시키고 고주파 신호는 강화하여 영상의 대비 차를 강화시키는 처리기법이다. 호모몰픽 필터링을 위한 응용 프로그램을 개발하여 인공위성영상과 지구물리 자력탐사 자료를 이미지화한 영상에 시험적으로 적용하여 그 결과를 분석하였다. 영상평활화 기법이나 커널 마스크 처리 등과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체 영상을 대상으로 변화시키는 반면에 호모몰픽 필터링은 세부적인 영상 정보의 내용을 선택적으로 강조할 수 있다. 호모몰픽 필터링은 인공위성 영상에서 복잡한 지형지물의 특성을 추출하거나 분리하는 데 효과적인 방법으로 나타났으며 지구물리 영상자료에서 이상대를 조사하는 경우에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.898-901
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• 2000

A new 2-D block Kalman filtering method which uses a nonlinear function is presented to generate a more accurate filtered estimate of a range image that has been corrupted by additive noise. Novel 2-D block Kalman filtering method is constructed of the conventional method and nonlinear function which utilizes to control estimation error. We show that novel 2-D Kalman filtering method using a nonlinear function is effective at reducing the additive noise, not distorting shape edges.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.605-608
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• 1999

A conventional image coder, such as JPEG, requires not only DCT and quantization but also additional pre-filtering under noisy environment. Since the pre-filtering removes camera noise and improves coding efficiency dramatically, its efficient implementation has been an important issue. Based on well-known noise removal techniques in image processing fields, this paper introduces an efficient scheme by adapting a noise removal procedure to block-based image coders. By using two-dimensional DCT factorization, the proposed image coder has only a modified DCT and a VLC, and performs pre-filtering and quantization simultaneously in the modified DCT operation.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권6호
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• pp.705-719
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• 2010

We investigated the speckle filtering effect in supervised classification of the C-band polarimetric Ground Based SAR image data. Wishart classification method was used for the supervised classification of the polarimetric GB-SAR image data and total of 6 kinds of speckle filters were applied before supervised classification, which are boxcar, Gaussian, Lopez, IDAN, the refined Lee, and the refined Lee sigma filters. For each filters, we changed the filtering kernel size from $3{\times}3$ to $9{\times}9$ to investigate the filtering size effect also. The refined Lee filter with the kernel size of bigger than $5{\times}5$ showed the best result for the Wishart supervised classification of polarimetric GB-SAR image data. The result also showed that the type of trees could be discriminated by Wishart supervised classification of polarimetric GB-SAR image data.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권2호
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• pp.355-366
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• 2002

The web is one of the most plentiful sources of images. The web has an immediate need for image processing technology in Java. This paper provides a practical introduction to statistical image processing using Java on the web. The paper describes how images are represented in Java and deals with four image processing operations based on basic statistical methods: point processing, spatial filtering, edge detection and image segmentation.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1014-1022
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• 2014

In mechatronic systems using electric signals to drive control systems, driving signals including the frequency band of the unwanted signals, such as resonant frequencies and noise frequencies, can affect the accuracy of the controlled system and can cause serious damage to the system due to the resonance phenomenon of the mechatronic system. An LOS (Line of Sight) control unit is used to automatically rotate the gimbal system with a video imaging system generally mounted on modern aerial vehicles. However, it still suffers from natural frequency variation problems due to variations of operational temperature. To prevent degradation in performance, this paper proposes an adaptive filtering technique based on real-time noise analysis and adaptive notch-filtering for LOS control systems, and verifies how our proposed method maintains the LOS stabilization performance. Additionally, this filtering technique can be applied to the image noise filtering of the video imaging system. It is designed to reduce image noises generated by switching circuits or power sources. The details of design procedures of the proposed filtering technique and the experiments for the performance verification are described in this paper.