• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.660-677
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• 2013

The blending of defective texture with the ambience texture results in camouflage. The gray value or color distribution pattern of the camouflaged images fails to reflect considerable deviations between the camouflaged object and the sublimating background demands improved strategies for texture analysis. In this research, we propose the implementation of an initial enhancement of the image that employs line masks, which could result in a better discrimination of the camouflaged portion. Finally, the gray value distribution patterns are analyzed in the enhanced image, to fix the camouflaged portions.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.469-475
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• 2010

This paper presents a method of classifying discolored defects of metal pads using geometric texture for AFVI (Automated Final Vision Inspection) systems. In PCB manufacturing process, the metal pads on PCB can be oxidized and discolored partly due to various environmental factors. Nowadays the discolored defects are manually detected and rejected from the process. This paper proposes an efficient geometric texture feature, SUTF (Symmetry and Uniformity Texture Feature) based on the symmetric and uniform textural characteristics of the surface of circular metal pads for automating AFVI systems. In practical experiments with real samples acquired from a production line, 30 discolored images and 1232 roughness images are tested. The experimental results demonstrate that the proposed method using SUTFs provides better performance compared to Gabor feature with 0% FNR (False Negative Rate) and 1.46% FPR (False Positive Rate). The performance of the proposed method shows its applicability in the real manufacturing systems.

• 패션비즈니스
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• 제6권3호
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• pp.52-59
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• 2002

Companies desire to increase total profits. Consumer's buying behavior depends on the nature of the product just like look, touch, and feel of fabric in apparel shopping on-line with Quick Response based mass-customization. The purpose of this study is to investigate the consumer's texture sensibility from textile image under on-line environment in order to give the direction for marketing strategy in apparel ebusiness. Total 8 kinds of textile swatches representing each of 8 texture-sensibility-axes were selected for this research on the basis of finding in previous studies. The analyses of 60 questionnaires were conducted by frequency, mean, and standard deviation using SPSS 10.0. The results of this research were as follows: Under on-line environment, consumers recognized Homespun as natural, strong, and warm texture sensibility, but not as glossy, and transparent. Oxford was recognized by consumers as refreshing, and plain texture. Consumers recognized Muslin as flat and refreshing, Melton not as transparent but as warm, strong, dense, and natural, Habutae as thin, transparent, refreshing, flat, glossy, and soft, Linen as sandy, Suede not as transparent but as strong, and warm, and Terry as warm, and dense.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-164
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• 2017

구면 파노라마 영상에서는 심한 구면 왜곡으로 인하여 기존의 평면 패턴의 탐색 방법인 SURF가 올바르게 작동되지 않는다. 평면 패턴은 구면 영상에서 왜곡되어 나타나므로 구면 파노라마 영상에서의 패턴 탐색 및 다른 텍스처로의 대치는 평면 영상의 경우와 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상을 큐브맵 영상으로 변환하고 구면 왜곡이 제거된 평면 영상에서 SURF를 사용하여 패턴을 탐색하고 해당 평면 텍스처를 대치한 후 다시 구면 파노라마 영상으로 변환하는 구면 파노라마 영상에서의 평면 대치 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.89-96
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• 1989

본 논문에서는 영역화에 기초를 둔 영상 부호화의 한 부분인 영역 부호화의 개선에 관한 연구가 수행되었다. 영역화시 texture의 효율적인 표현을 위하여 영상을 stochastic random field로 묘사 될 수 있는 stochastic 영역과 non-stochastic 영역으로 구분한다. 영역 부호화 및 복원시 stochastic 영역에 대해서는 autoregressive model을 이용하고 non-stochastic영역은 2차원 다항식 근사화를 이용한다. 제안 방식은 2차원 다항식 근사화만을 이용한 기존 방식보다 더 좋은 주관적 화질을 가지며, 상대적인 data 감축할 수 있었고 영상의 부호화 및 복원에 필요한 수행시간을 단축시켰다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1183-1202
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• 2017

Image restoration has been carried out by texture synthesis mostly for large regions and inpainting algorithms for small cracks in images. In this paper, we propose a new approach that allows for the simultaneous fill-in of different structures and textures by processing in a wavelet domain. A combination of structure inpainting and patch-based texture synthesis is carried out, which is known as patch-based inpainting, for filling and updating the target region. The wavelet transform is used for its very good multiresolution capabilities. The proposed algorithm uses the wavelet domain subbands to resolve the structure and texture components in smooth approximation and high frequency structural details. The subbands are processed separately by the prioritized patch-based inpainting with isophote energy driven texture synthesis at the core. The algorithm automatically estimates the wavelet coefficients of the target regions of various subbands using optimized patches from the surrounding DWT coefficients. The suggested performance improvement drastically improves execution speed over the existing algorithm. The proposed patch optimization strategy improves the quality of the fill. The fill-in is done with higher priority to structures and isophotes arriving at target boundaries. The effectiveness of the algorithm is demonstrated with natural and textured images with varying textural complexions.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.37-44
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• 2019

In this study, we propose the automatic extraction method of Rescue Requests from Drone Images. A central object is extracted from each image by using central object extraction method[7] before classification. A central object in an images are defined as a set of regions that is lined around center of the image and has significant texture distribution against its surrounding. In this case of artificial objects, edge of straight line is often found, and texture is regular and directive. However, natural object's case is not. Such characteristics are extracted using Edge direction histogram energy and texture Gabor energy. The Edge direction histogram energy calculated based on the direction of only non-circular edges. The texture Gabor energy is calculated based on the 24-dimension Gebor filter bank. Maximum and minimum energy along direction in Gabor filter dictionary is selected. Finally, the extracted rescue requestor object areas using the dominant features of the objects. Through experiments, we obtain accuracy of more than 75% for extraction method using each features.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.551-561
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• 2014

3차원 영상을 생성하기 위해 깊이영상과 텍스쳐 영상의 활용이 보편화되면서 이들 영상에 대한 보호도 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 깊이와 텍스쳐 영상으로부터 임의의 시점에 생성되는 스테레오 및 다시점 영상의 소유권을 보호하기 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 3D 워핑을 이용한 DIBR을 통해서 워터마크가 보존될 수 있도록 대상 영역을 설정한 이후에 2차원 DCT를 통해서 텍스쳐 영상을 주파수 계수로 변환한다. 이 계수의 일부를 양자화하여 워터마크를 삽입한다. 삽입된 워터마크는 확인이 되지 않기 때문에 비가시성을 확인할 수 있었고, 일반적인 영상처리 공격에 의해서 강인함을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.211-220
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• 2001

본 논문에서는 통신시스템에서의 진폭복조와 유사한 알고리듬을 이용한 2 차원 텍스쳐 영상분할에 관해 소개한다. 우선 이상적인 필터링 후에 진폭복조를 함으로써 복합텍스쳐영상을 분할 할 수 있음을 이론적으로 보였다. 그러나 실재의 경우, 이상적인 필터 대신, 여러 가지 이점이 있고 특히 최적의 공간-대역폭적의 특성을 갖고 있는 게이버 필터를 사용하였다. 우리의 알고리듬은 게이버 필터의 동조주파수와 동일한 주파수의 정현파를 갖고 있는 텍스쳐 영역을 모두 찾아준다. 합성된 복합텍스쳐영상을 이용하여 본 논문에서 제의한 방법의 분할능력을 보였다. 이 방법은 수학적으로 명백하고 또한 적용하기에 용이하다. 이 방법은 특성기반 텍스쳐 분할방법에서 특성벡터 분류시 야기되는 많은 문제를 피할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.316-320
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• 2016

본 논문에서는 질감영상의 마이크로패턴 간 공간적인 동시발생 빈도를 고려한 패턴인식을 제안한다. 여기서 마이크로패턴은 블록영상의 중간값에 기반한 국소이진패턴(local binary pattern : LBP)으로 추출되고, 추출된 국소이진패턴들 사이의 동시발생빈도를 고려하여 패턴인식을 수행한다. 중간값 이진패턴은 영상의 국소속성을 고려할 뿐만 아니라 잡음에 강건한 패턴분석을 위함이고, 동시발생빈도는 영상의 전역속성을 고려하여 인식성능을 좀 더 향상시키기 위함이다. 제안된 기법을 120*120 픽셀의 17개 RGB 질감 패턴영상을 대상으로 유클리디언(Euclidean) 거리에 기반한 실험결과, 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.