• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.54-63
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• 2007

본 논문은 영상 완성(image completion)을 위해 계층적으로 적용되는 새로운 에너지 최적화 방식을 제안한다. 영상 완성의 목적은 영상의 특정 영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서는 전역적 특징의 탐지, 주변 환경 변화에 대한 유연성, 계산비용의 감소, 영상 인페인팅과 같은 관련기법들로의 확장성 문제들을 다룰 수 있도록 마르코프 랜덤 필드(Markov Random Field)로 모델링 된 예제 기반 방식(exampler-based mehtod) 접근법을 택한다. 그리고 MRF에서의 에너지 최적화를 위해 BP 알고리즘(Belief Propagation Algorithm)의 변형인 우선순위 BP 알고리즘(Priority-Belief Propagation Algorithm)을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 계층적 우선순위 BP 알고리즘(Hierarchical Priority-Belief Propagation Algorithm)은 MRF의 정점의 수를 줄이고 메시지를 계층적으로 전파한다. 이렇게 계층적 우선순위 BP 알고리즘을 영상 완성에 적용하여 여러 영상들에서 바람직한 결과를 얻었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4405-4418
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• 2016

Automatic image completion techniques have difficulty processing images in which the target region has multiple planes or is non-facade. Here, we propose a new image completion method that uses belief propagation based on planar priorities. We first calculate planar information, which includes planar projection parameters, plane segments, and repetitive regularity extractions within the plane. Next, we convert this planar information into planar guide knowledge using the prior probabilities of patch transforms and offsets. Using the energy of the discrete Markov Random Field (MRF), we then define an objective function for image completion that uses the planar guide knowledge. Finally, in order to effectively optimize the MRF, we propose a new optimization scheme, termed Planar Priority-belief propagation that includes message-scheduling-based planar priority and dynamic label cropping. The results of experiment show that our approach exhibits advanced performance compared with existing approaches.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3842-3855
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• 2018

A novel image completion method is proposed that uses the advantage of planar structural information to fill corrupted portions of an image. First, in estimating parameters of the projection plane, the image is divided into several planes, and their planar structural information is analyzed. Second, in calculating the a priori probability of patch and patch offset regularity, this information is converted into a constraint condition to guide the process of filling the hole. Experimental results show that the proposed algorithm is fast and effective, and ensures the structure continuity of the damaged region and smoothness of the texture.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.183-200
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• 2020

This paper presents an efficient interactive framework for perspective scene completion and editing tasks, which are available largely in the real world but rarely studied in the field of image completion. Considering that it is quite hard to extract perspective information from a single image, this work starts from a friendly and portable interactive platform to obtain the basic perspective data. Then, in order to make this interface less sensitive, easier and more flexible, a perspective-rectification based correction mechanism is proposed to iteratively update the locations of the initial points selected by users. At last, a complanate mesh is generated by the geometry calculations from these corrected initial positions. This mesh must approximate the perspective direction and the structure topology as much as possible so that the filling process can be conducted under the constraint of the perspective effects of the original image. Our experiments show the results with good qualities and performances, and also demonstrate the validity of our approaches by various perspective scenes and images.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.923-924
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• 2008

Image completion is to repair a portion of removed image automatically. In this paper, we propose an image completion technique with inner structure estimation. Our method consists of two steps. An inner structure is first estimated by using sobel edge detector. Then, the removed pixels are repaired using similar patches in the known region. By experimental results, it is shown that our approach works well on natural images.

• 과학교육연구지
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• 제44권2호
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• pp.214-224
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• 2020

물리 이미지 및 관심은 물리 학습에 영향을 미치는 요인 중에 하나이다. 공과대학 신입생은 고등학교 때에 다양한 학습 환경 조건에서 대학에 입학한다. 대학 물리교육을 위하여 공과대학 신입생의 특성에 따른 물리 이미지 및 관심을 조사할 필요가 있다. 이 연구는 공과대학 신입생의 성별과 고등학교 때 물리 이수 여부에 따른 물리 이미지와 관심 여부를 조사하여, 공과대학 학생의 대학 물리 학습에 대한 교육적 시사점을 논의한다. 연구 대상은 공과대학 1학년 공과 계열 286명, 정보기술 계열 242명, 건설환경 계열 136명 총 664명이다. 분석 내용은 공과대학 신입생의 성별과 고등학교 때 물리 이수 여부에 따른 물리 이미지 및 관심 여부를 분석한다. 분석결과 첫째, 물리 이미지는 공과대학 신입생의 물리 이수 여부에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 고등학교 때 물리를 배우지 않은 학생의 물리 이미지 점수가 물리I 또는 물리I,II를 배운 학생보다 높게 나타났다. 둘째, 물리 관심 여부는 성별과 물리 이수 여부에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 성별에서는 남학생이 여학생보다 물리 관심이 높았고 고등학교 때 물리 이수 여부에서는 고등학교 때 물리를 이수하지 않은 학생이 물리를 이수한 학생보다 물리 관심이 높았다. 끝으로 공과대학 학생의 대학 물리 학습에 대한 교육적 시사점을 논의한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.256-261
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• 2007

본 논문은 이미지 완성(Image Completion)을 위한 근사적 에너지 최적화 알고리즘을 제안한다. 이미지 완성이란 이미지의 특정영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서 이미지 완성은 유사-확률적(pseudo-probabilistic) 시스템인 Markov Random Field로 모델링된다. MRF로 모델링된 이미지 완성 시스템에서 사후 확률(posterior probability)을 최대로 만드는 MAP(Maximum A Posterior) 문제는 결국 시스템의 전체 에너지를 낮추는 에너지 최적화 문제와 동일하다. 본 논문에서는 MRF의 최적화 알고리즘들 중에서 Belief Propagation 알고리즘을 이용한다. BP 알고리즘이 이미지 완성 분야에 적용될 때 다음 두 가지가 계산시간을 증가시키는 요인이 된다. 첫 번째는 완성시킬 영역이 넓어 MRF를 구성하는 정점의 수가 증가할 때이다. 두 번째는 비교할 후보 이미지 조각의 수가 증가할 때이다. 기존에 제안된 Priority-Belief Propagation 알고리즘은 우선순위가 높은 정점부터 메시지를 전파하고 불필요한 후보 이미지 조각의 수를 제거함으로써 이를 해결하였다. 하지만 우선순위를 정점에 할당하기 위한 최초 메시지 전파의 경우 Belief Propagation의 단점은 그대로 남아있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 이미지 완성을 위한 MRF 모델을 피라미드 구조와 같이 층위로 나누어 정점의 수를 줄이고, 계층적으로 메시지를 전파하여 시스템의 적합성(fitness)을 정교화 해나가는 Hierarchical Priority Belief Propagation 알고리즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.351-360
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• 2007

비디오 복원(video completion) 기술은 비디오 영상에서 색상 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 물체가 서로 교차하는 비디오 영상에서 원하지 않는 물체를 제거하고 이때 발생한 영상 홀(image hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 움직이는 카메라에서 획득한 비디오 영상에서 이동하는 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 가려진 이동물체와 배경에 홀이 발생하게 되고, 이 홀온 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 새로운 비디오를 생성한다. 입력 영상의 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색(temporal search)을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단된 부분을 삭제하고 공간적 탐색(spatial search) 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 이동 물체 및 배경을 복원한다. 복원된 영상에서 블렌딩을 통해 솔기(seam)를 제거한다. 비디오카메라로 획득한 두 실영상을 이용하여 실험을 수행한 결과 가려진 물체를 복원한 새로운 비디오 영상을 생성할 수 있었다.

• 대한수학회지
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• 제61권3호
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• pp.427-444
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• 2024

The matrix completion problem is to predict missing entries of a data matrix using the low-rank approximation of the observed entries. Typical approaches to matrix completion problem often rely on thresholding the singular values of the data matrix. However, these approaches have some limitations. In particular, a discontinuity is present near the thresholding value, and the thresholding value must be manually selected. To overcome these difficulties, we propose a shrinkage and thresholding function that smoothly thresholds the singular values to obtain more accurate and robust estimation of the data matrix. Furthermore, the proposed function is differentiable so that the thresholding values can be adaptively calculated during the iterations using Stein unbiased risk estimate. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields a more accurate estimation with a faster execution than other matrix completion algorithms in image inpainting problems.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.372-382
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• 2009

단층영상재구성에 있어서, 프로젝션 데이터를 제한된 각도에서만 관측할 수 있는 경우에는 불충분한 데이터에 의한 왜곡현상이 발생한다. 이러한 왜곡에 대한 해결책으로 선험적 정보 또는 수학적 외삽법 등을 이용하여 관측하지 않은 각도에서의 프로젝션 데이터를 완결하는 기법이 있으나, 부정확한 추정에 의한 새로운 왜곡이 데이터 완결에 의한 효과를 종종 상쇄한다. 본 논문에서는 각도 제한 단층영상재구성 방법으로 여현 역투사 기반 반복적 데이터 완결방법을 제안한다. 제안된 방법은 반복법으로, 현재의 영상으로부터 관측하지 않은 각도에서의 프로젝션 데이터를 계산하고 이를 관측한 각도에서의 프로젝션 데이터와 Radon 변환의 일관성 조건을 이용하여 결합한 후에, 여현 역투사에 적용하여 다음 단계 영상을 재구성한다. 제안된 방법은 선험적 정보를 필요로 하지 않는다는 것과 함께 기대치 최대화에 비해 그 수렴속도가 현저히 빠르다는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통해 확인하였다.