• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제14권1호
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• pp.137-144
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• 2007

In this paper, we propose a rotation resistant robust logo embedding watermarking technique. Geometric manipulations make the detection process very complex and difficult. Watermark embedding in the normalized image directly suffers from smoothing effect due to the interpolation during the image normalization. This can be avoided by estimating the transform parameters using image normalization angle and moments, instead of embedding in the normalized image. Conventional rotation resistant schemes that use full frame transform. In this paper we adopt DCT and calculate masking using a spatio-frequency localization of the $8{\times}8$ block DCT coefficients. Experimental results show that the proposed algorithm is robust against rotation process.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_3호
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• pp.1179-1185
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• 2017

KOMPSAT-3A 위성은 기존의 지구관측 위성에 비하여 고해상도의 MWIR 영상을 하루 2번 취득한다. 기존 SWIR 영상이나 TIR 영상과 다른 특성으로 인하여 새로운 지표면 방사 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3A MWIR 위성영상의 특성을 살펴보기 위하여 다시기 차이 영상을 생성하여 기존 적외 영상과 비교하였다. IR 영상의 전처리 과정으로 영상 상대보정을 수행하고, PIFs(Pseudo Invariant Features) 화소기반의 상대방사 보정을 수행하여 화소값의 차이를 최소화시켰다. Sentinel-2 SWIR 영상, Landsat 8 TIR 영상과 KOMPSAT-3A MWIR 영상을 실험한 결과, KOMPSAT-3A 차이 영상에서 인공지물의 구별이 두드러짐을 확인할 수 있었다. 이러한 IR영상의 특성을 이용하여 향후 KOMPSAT-3A MWIR 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 여겨진다.

• 한국측량학회지
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• 제26권2호
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• pp.129-137
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• 2008

지상의 정보를 주기적으로 취득하는 위성영상은 여러 가지 원인으로 인해 동일 지점에 대해 일정한 화소값을 기대하기 어렵고, 이런 영상은 변화탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정을 통해 화소값 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 변화탐지를 위한 전처리 과정 중 하나인 방사정규화에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 시간적 불변특성을 보이는 화소인 PIF를 추출하고, 선형회귀 기법을 이용하여 상대 방사정규화를 수행하였다. 화소간 유사도 측정 기법인 분광각을 통해 PIF를 자동으로 추출함으로써, 초분광영상이 가지는 많은 밴드의 장점을 활용하였다 또한 반복적인 정량 평가를 통해 적절한 PIF 개수를 결정하는 연구도 함께 수행하였다. 영상회귀, 히스토그램 매칭, FLAASH 기법을 적용한 방사보정 결과와 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, PIF 추출을 통한 선형회귀 기법이 변화탐지를 위한 방사보정에 보다 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제27권3E호
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• pp.84-94
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• 2008

Displacement estimation is a crucial step in ultrasonic strain imaging. The displacement between a pre- and postcompression signal in the current data window is estimated by first shifting the postcompression signal by the displacement obtained in the previous data window to reduce their decorrelation and then determining the remaining part of the displacement through autocorrelation and conversion of phase difference into time delay. However, since strain image quality tends to vary with the amount of compression applied, we propose two new methods for enhancing strain image quality, i.e., displacement normalization and adaptive persistence. Both in vitro and in vivo experiments are carried out to acquire ultrasound data and produce strain images in real time under the application of quasi static compression. The experimental results demonstrate that the methods are quite effective in improving strain image quality and thus can be applied to implementing an ultrasound elasticity imaging system that operates in real time.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제2권6호
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• pp.146-155
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• 1997

In order to achieve scale- and rotation-invariance in recognizing unoccluded objects in binary images using Zernike moment features, an image of an object has often been normalized first by its zeroth-order moment (ZOM) or area. With elongated objects such as characters, a stroke width varies with the threshold value used, it becomes one or two pixels wider or thinner. The variations of the total area of the character becomes significant when the character is relatively thin with respect to its overall size, and the resulting normalized moment features are no longer reliable. This dilation/erosion effect is more severe when the object is not focused precisely. In this paper, we analyze the ZOM method and propose as a normalization method, the maximum enclosing circle (MEC) centered at the centroid of the character. We compare both the ZOM and MEC methods in their performance through various experiments.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.54-60
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• 2004

얼굴인식은 외관기반(appearance-based) 매칭기법으로 풀어야 할 문제 중의 하나이다. 그러나, 얼굴영상의 외관은 조명 변화에 매우 민감하다. 얼굴인식 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 조명 아래에서 다양한 학습 데이타를 수집해야 하나, 실제로는 데이타 수집이 용이하지 않다. 따라서, 성능향상을 위해서 다양한 데이타를 학습시키는 것 보다 다양한 조건의 데이타를 정규화 하는 기법에 주목하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 방향성 조명 아래에서 취득한 얼굴영상을 정규화 할 수 있는 간단한 방법을 제안한다. 조명 문제는 얼굴인식 시스템에서 오류를 일으키는 가장 중요한 요인중 하나이다. 제안하는 방법을 ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression)이라 명명하였다. 본 방법에서는 다중회귀분석 모델을 사용하여 얼굴영상의 화소 밝기 갈 분포에 가장 잘 맞는 평면을 찾은 후 이 평면을 이용하여 얼굴영상을 정규화 한다. 제안하는 방법의 장점은 간단하고 실용적이며, 얼굴영상의 밝기 값 분포에 대한 평면 근사가 선형모델에 의해 수학적으로 정의된다는 점이다. 얼굴인식에서 제안하는 방법의 성능 향상을 보여주기 위해 공개 및 자체 구축 데이타 베이스에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과 두드러진 얼굴인식 성능 향상을 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.49-55
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• 2010

조명 환경에 의해 발생하는 강한 그림자 영역은 반사 영상을 이용하는 얼굴인식시스템의 성능을 저하시키는 주요인으로써, 인식률을 향상시키기 위해서는 강한 그림자 영역과 얼굴의 특징 영역을 구분해 낼 필요가 있다. 한편 Bilateral 필터는 영상 화소 값의 비선형적인 조합을 사용하여 경계영역을 보존하면서도, 전체 영상을 평활화할 수 있는 특성을 갖는다. 따라서 Bilateral 필터의 특성은 레티넥스 기반 조명 정규화 방법에서의 조명을 추정하는 과정에 사용되는 평활화 필터에 적합하다. 이에 본 논문에서는 강한 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위한 Bilateral 필터 기반의 새로운 조명 정규화 방법을 제안한다. Bilateral 필터의 계수는 화소 간 근접성(proximity)과 불연속성(discontinuity)의 곱으로 설계하여, 추정된 조명 영상에서 강한 그림자 영역이 비교적 정확하게 보존되도록 한다. 제안된 방법의 성능은 PCA(Principle Component Analysis)를 이용하여 인식률을 측정하고, 두 가지 데이터베이스에 대해 기존의 조명 정규화 방법들과 비교하여 평가하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권12호
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• pp.111-119
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• 2016

대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 어레이를 통하여 영상의 컬러를 획득하고 비어 있는 화소를 보간하는 방법을 사용한다. 이로 인해 원 화소와 보간된 화소는 서로 다른 통계적 특정을 가지고 있다. 영상에 컬러 조작이 일어나면, RGB 컬러 채널로 이루어진 컬러 필터 어레이의 패턴에 변화가 생기게 된다. 이러한 특성을 이용하여 영상의 컬러 조작 검출 방법이 제안되었다. 기존의 방법은 녹색 채널의 값만을 이용하여 미리 정해진 블록 내에서 최댓값 또는 최솟값을 벗어나는 화소의 수를 이용하고 있다. 그러나 이러한 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄 영역을 제거하기 못하며, 녹색이 거의 없는 영상에 대한 조작을 검출 할 수 없는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 컬러 채널의 정규화와 가중치 합을 이용한 개선된 컬러 조작 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄한 영역을 제거하고, 모든 색상을 사용하기 때문에 조작 검출의 오차를 줄일 수 있다. 실험을 통하여 제안 방법이 기존의 방법과 비교하여 우수한 컬러 조작 검출 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.877-893
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• 2022

With the development of deep learning, face inpainting has been significantly enhanced in the past few years. Although image inpainting framework integrated with generative adversarial network or attention mechanism enhanced the semantic understanding among facial components, the issues of reconstruction on corrupted regions are still worthy to explore, such as blurred edge structure, excessive smoothness, unreasonable semantic understanding and visual artifacts, etc. To address these issues, we propose a Learnable Structure Knowledge of Fusion Network (LSK-FNet), which learns a prior knowledge by edge generation network for image inpainting. The architecture involves two steps: Firstly, structure information obtained by edge generation network is used as the prior knowledge for face inpainting network. Secondly, both the generated prior knowledge and the incomplete image are fed into the face inpainting network together to get the fusion information. To improve the accuracy of inpainting, both of gated convolution and region normalization are applied in our proposed model. We evaluate our LSK-FNet qualitatively and quantitatively on the CelebA-HQ dataset. The experimental results demonstrate that the edge structure and details of facial images can be improved by using LSK-FNet. Our model surpasses the compared models on L1, PSNR and SSIM metrics. When the masked region is less than 20%, L1 loss reduce by more than 4.3%.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.193-195
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• 2009

In this paper, we propose an effective compression method for electrocardiogram(ECG) signals. 1-D ECG signals are reconstructed to 2-D ECG data by period and complexity sorting schemes with image compression techniques to Increase inter and intra-beat correlation. The proposed method added block division and mean-period normalization techniques on top of conventional 2-D data ECG compression methods. JPEG 2000 is chosen for compression of 2-D ECG data. Standard MIT-BIH arrhythmia database is used for evaluation and experiment. The results show that the proposed method outperforms compared to the most recent literature especially in case of high compression rate.