• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.145-156
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• 2022

Nowadays, the complexity of object tracking models among hardware applications has become a more in-demand duty to complete in various indeterminable environment tracking situations with multifunctional algorithm skills. In this paper, we propose a virtual city environment using AirSim (Aerial Informatics and Robotics Simulation - AirSim, CityEnvironment) and use the DQN (Deep Q-Learning) model of deep reinforcement learning model in the virtual environment. The proposed object tracking DQN network observes the environment using a deep reinforcement learning model that receives continuous images taken by a virtual environment simulation system as input to control the operation of a virtual drone. The deep reinforcement learning model is pre-trained using various existing continuous image sets. Since the existing various continuous image sets are image data of real environments and objects, it is implemented in 3D to track virtual environments and moving objects in them.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.1-15
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• 2002

본 논문은 인간 뇌의 가시화 및 해석을 위하여 단일 채널 MR영상에서 자동화된 뇌영역 추출 방법을 제안한다. 이 방법은 쌍곡선 적합을 이용한 자동 문턱치화와 3차원 형태 학적 연산에 의하여 뇌 마스크 볼륨을 생성한다. 쌍곡선 적합은 MR영상의 히스토그램에 곡선을 적합할 때 오차를 줄일 수 있으며, 침식, 연결부위 레이블링, 최대특징 연산, 팽창 등 3차원 형태학적 연산은 문턱치화된 뇌 마스크로부터 생성된 정육각형 볼륨 마스크에 적용된다. 제안한 방법은 SPGR, T1, T2, PD MR영상 세트에서 뇌영역을 자동 추출할 수 있으며, 가장자리 슬라이스에도 적용 가능하고, 영상이 뇌 전체를 포함하지 않아도 된다. 실험에서 20 세트의 MR영상에 적용하여 수동 방법과 비교하여 0.97 이상의 유사도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.133-140
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• 2008

본 논문에서는 다양한 기준점 배치와 미지수 조합 모델을 이용하여 궤도모델링의 정확도를 검증하고자 하였다. 실험에 사용된 기준점의 개수는 총 152개로 전체 영상 스트립에 포함되는 지역에 대해 GPS 측량을 통해 획득하였다. 전체 스트립 영상의 길이는 춘천지역에서부터 나주지역까지 약 420km 길이에 해당한다. 궤도모델을 위해 적용된 미지수 조합은 위성의 위치와 속도, 자세를 표현하는 방정식의 계수를 미지수로 선택하여 일곱 가지 방식으로 조합하였다. 실험은 우선 모델점의 배치를 일곱 가지 경우로 결정한 후에 각 경우의 배치에 대해 일정한 개수의 모델점을 선택하였다. 그리고 각 모델점의 배치에 따라 미지수 조합 모델을 각각 다르게 적용해 본 후 그 결과를 분석해 보았다. 실험 결과 모델점의 위치에 관계없이 지리적, 시간적, 경제적 효율성을 갖는 최적의 미지수 조합을 찾을 수가 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제38권5호
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• pp.477-486
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• 2020

Drone has been widely used for many applications ranging from amateur and leisure to professionals to get fast and accurate 3-D information of the surface of the interest. Most of commercial softwares developed for this purpose are performing automatic matching based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) or SURF (Speeded-Up Robust Features) using nadir-looking stereo image sets. Since, there are some situations where not only nadir and nadir-looking matching, but also nadir and oblique-looking matching is needed, the existing software for the latter case could not get good results. In this study, a matching experiment was performed to utilize images with differences in geometry. Nadir and oblique-looking images were acquired through drone for a total of 2 times. SIFT, SURF, which are feature point-based, and IMAS (Image Matching by Affine Simulation) matching techniques based on affine transformation were applied. The experiment was classified according to the identity of the geometry, and the presence or absence of a building was considered. Images with the same geometry could be matched through three matching techniques. However, for image sets with different geometry, only the IMAS method was successful with and without building areas. It was found that when performing matching for use of images with different geometry, the affine transformation-based matching technique should be applied.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1790-1796
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• 2021

영상 딥러닝을 위해서는 다량의 영상 데이터셋이 필요한데, 객체의 종류에 따라 영상을 구하고 영상 데이터셋을 구축하는 방법에 많은 차이가 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 위한 영상 데이터셋을 구축하는 방법을 제시하고 추적하는 객체에 따라 달라지는 성능을 분석하였다. 제안하는 데이터셋 구축방법을 활용하여 객체를 회전시킨 후 동영상을 촬영, 분할하여 커스텀 데이터셋을 구축하고, 성능을 분석한 결과 95% 이상의 객체 검출률을 보였으며, 이동 시 객체의 형상 변화가 적은 경우에 더 높은 성능이 나타났다. 영상 데이터를 구하기 어렵고, 형태의 변화가 적은 객체를 동영상 내에서 추적하기 위한 상황을 위하여는 본 논문에서 제시한 데이터셋 구축방법을 활용하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1714-1729
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• 2018

Change detection of remote sensing images is a profound challenge in the field of remote sensing image analysis. This paper proposes a novel change detection method for bitemporal remote sensing images based on feature fusion and fuzzy c-means (FCM). Different from the state-of-the-art methods that mainly utilize a single image feature for difference image construction, the proposed method investigates the fusion of multiple image features for the task. The subsequent problem is regarded as the difference image classification problem, where a modified fuzzy c-means approach is proposed to analyze the difference image. The proposed method has been validated on real bitemporal remote sensing data sets. Experimental results confirmed the effectiveness of the proposed method.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권1호
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• pp.9-16
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• 1997

We develop an automatic imaging matching technique for combining portal image and simulator image for improvements in localization of treatment in radiation therapy. Fusion of images from two imaging modalities is treated as follows. We archive images thxough a frame-yabber. The simulator and portal images are edge detected and enhanced with interpolated adaptive histouam equalization and combined using geometrical parameters relating the coordinates of two image data sets which are calculated using Fourier descriptors. We don't use any kind of imaging markers for patient's convenience. clinical use of this image matching technique for treatment planning will result in improvements in localization of treatment volumes and critical structures. These improvements will allow greater sparing of normal tissues and more precise delivery of energy to the desired irradiation volume.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.195-203
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• 2022

Noise generated during image acquisition and transmission can negatively impact the results of image processing applications, and noise removal is typically a part of image preprocessing. Denoising techniques combined with nonlocal techniques have received significant attention in recent years, owing to the development of sophisticated hardware and image processing algorithms, much attention has been paid to; however, this approach is relatively poor for edge preservation of fine image details. To address this limitation, the current study combined a steering kernel technique with adaptive masks that can adjust the size according to the noise intensity of an image. The algorithm sets the steering weight based on a similarity comparison, allowing it to respond to edge components more effectively. The proposed algorithm was compared with existing denoising algorithms using quantitative evaluation and enlarged images. The proposed algorithm exhibited good general denoising performance and better performance in edge area processing than existing non-local techniques.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.70-79
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• 2024

Bad weather conditions such as haze lead to a significant lack of visibility in images, which can affect the functioning and reliability of image processing systems. Accordingly, various single-image dehazing (SID) methods have recently been proposed. Existing SID methods have introduced effective visibility improvement algorithms, but they do not reflect the image's perspective, and thus have limitations that distort the sky area and nearby objects. This study proposes a new SID method that reflects the sense of space by defining the correlation between image brightness and haze. The proposed method defines the haze intensity by calculating the airlight brightness deviation and sets the weight factor of the depth map by classifying images based on the defined haze intensity into images with a large sense of space, images with high intensity, and general images. Consequently, it emphasizes the contrast of nearby images where haze is present and naturally smooths the sky region to preserve the image's perspective.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.542-551
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• 2000

본 논문에서는 MR 영상의 3차원 가시화 및 분석을 위한 단일 채널 MR 영상의 자동 뇌영역 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 4단계의 2차원 및 3차원 처리에 의하여 뇌윤곽을 찾아낸다. 1,2단계에서는 곡선 적합을 이용한 자동 문턱치화에 의하여 머리마스크와 초기 뇌마스크를 생성한다. 3단계에서 입방보간으로 초기 뇌마스크의 3차원 볼륨을 생성하여 형태학적 연산, 연결부위 레이블링에 의하여 중기 뇌마스크를 생성한다. 최종적으로 곡선 적합에 의한 자동 문턱치화를 이용하여 뇌마스크를 정련한다. 제안한 알고리즘은 영상의 슬라이스 방향을 고려할 필요가 없고 영상이 뇌 전체를 포함하지 않아도 되며, T1, T2, PD, SPGR등 다양한 종류의 MR 영상의 자동적인 뇌영역의 분할에 유용하다. 실험에서 20세트 MR 영상에 대하여 수동분할을 기준으로 0.97 이상의 유지도를 보였다.