• ETRI Journal
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• 제39권2호
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• pp.173-180
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• 2017

Multimodal medical image fusion is the process of retrieving valuable information from medical images. The primary goal of medical image fusion is to combine several images obtained from various sources into a distinct image suitable for improved diagnosis. Complexity in medical images is higher, and many soft computing methods are applied by researchers to process them. Intuitionistic fuzzy sets are more appropriate for medical images because the images have many uncertainties. In this paper, a new method, based on Sugeno's intuitionistic fuzzy set (SIFS), is proposed. First, medical images are converted into Sugeno's intuitionistic fuzzy image (SIFI). An exponential intuitionistic fuzzy entropy calculates the optimum values of membership, non-membership, and hesitation degree functions. Then, the two SIFIs are disintegrated into image blocks for calculating the count of blackness and whiteness of the blocks. Finally, the fused image is rebuilt from the recombination of SIFI image blocks. The efficiency of the use of SIFS in multimodal medical image fusion is demonstrated on several pairs of images and the results are compared with existing studies in recent literature.

• Advances in Automotive Engineering
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• 제1권1호
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• pp.143-152
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• 2018

In this study an economical image stitching algorithm for use in automotive industry is developed for retrofittable panoramic image assistance applications. The aim of this project is to develop a driving assistance system known as Panoramic Parking Assistance (PPA) which is cheap, retrofittable and compatible for every type of automobiles. PPA generates bird's eye view image using cameras installed on the automobiles. Image stitching requires to get bird's eye view position of the vehicle. Panoramic images are wide area images that cannot be available by taking one shot, attained by stitching the overlapping areas. To achieve correct stitching many algorithms are used. This study includes some type of these algorithms and presents a simple one that is economical and practical. Firstly, the mathematical model of a wide view of angle camera is provided. Then distorted image correction is performed. Stitching is implemented by using the SIFT and SURF algorithms. It has been seen that using such algorithms requires complex image processing knowledge and implementation of high quality digital processors, which would be impracticle and costly for automobile use. Thus a simpler algorithm has been developed to decrase the complexity. The proposed algorithm uses one matching point for every couple of images and has ease of use and does not need high power processors. To show the efficiency, images coming from four distinct cameras are stitched by using the algorithm developed for the study and usability for automotive application is analyzed.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.7-14
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• 2018

다중 뷰 비디오로부터 두드러진 정보 추출은 인터뷰, 인트라 뷰간 상관관계와 계산 비용 때문에 매우 어려운 영역입니다. 매우 높은 계산 복잡성을 지닌 멀티 뷰 비디오에서 키프레임을 추출하기 위해 개발된 몇 가지 기술이 있습니다. 이 논문에서, 우리는 내부에 존재하는 엔트로피와 복잡한 정보를 사용하여 멀티 뷰 비디오의 키프레임 추출 접근 방식을 제시합니다. 첫 번째 단계에서는 프레임 사이의 SSIM값을 기반으로 각 보기에서 전체 비디오의 대표 샷을 추출합니다. 두 번째 단계에서는 서로 다른 보기의 모든 샷 프레임에 대한 엔트로피와 복잡성 점수가 계산됩니다. 마지막으로 엔트로피와 복잡성 점수가 가장 높은 프레임은 키 프레임으로 간주됩니다. 제안된 시스템은 사용 가능한 Office벤치마크 데이터 세에서 주관적으로 평가되며, 정확성과 시간 복잡성의 측면에서 결과는 편리합니다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.990-1002
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• 2016

In this paper, we propose a new compression method for the edge image by analyzing the characteristics and the distribution of pixel values of the edge image. The pixel values of the edge image have the Gaussian distribution around '0', and most of the pixel values are `0`. By these analyses we suggest the Zero-Based codec that expresses all values in a CU by a single bit flag. Also, in order to reduce the computational complexity of the proposed codec, the block partition and the intra-prediction techniques are proposed by using edge information like the number of each edge direction, the distribution and the amplitude of a major edge direction in the CU. Experimental results show that the proposed codec leads to a slighter distortion in Y domain than that of HEVC, but has far faster processing speed up to 53 times while it maintains the similar image quality compared to HEVC.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.780-791
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• 1996

A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.294-298
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• 2009

본 연구에서는 에지 성분의 추출을 보다 섬세하게 처리함으로써 이미지 화질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 고전적인 보간을 응용한 ESII(Edge Sensitive Image Interpolation)으로 보간 커널 식에서 고정된 매개 변수를 사용하지 않고 주변 화소 값으로부터 적절한 정보를 얻어내서 매 화소마다 매개변수를 변화시킨다. LSE(Least Square Error)를 이용하여 CME(Camera Modelling Error)를 최소화 하도록 보간 할 화소 값을 결정함으로써 이미지를 복원하며, 기존 방법에 비교하여 객관적, 주관적 화질이 우수함을 실험, 제시하였으며 또한 영상을 1차원 정보로 분리하여 고려한 결과 계산상의 복잡도를 줄이는 효과를 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2473-2483
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• 2000

본 논문에서는 영상 통신 채널 상에서 발생하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 터보코드를 사용하였다. 터보코드는 복호 성능이 우수하지만 시스템의 복잡도와 복호 과정의 시간지연 때문에 실시간 통신에는 부적합하다는 단점이 있다. 이 문제를 극복하기 위해, 본 논문에서는 터보코드의 부·복호기에 사용되는 인터리버의 크기를 감소시켜 영상 데이터를 전송 할 때 소요되는 시간지연을 줄이는 새로운 세미 랜덤(Semi-Random)인터리버 알고리즘을 제안하였다. 세미 랜덤 인터리버 알고리즘은 입력 프레임의 길이를 1/2 크기만큼 인터리버를 구성하고, 인터리버 내에 데이터를 입력할 때는 블록 인터리버 처럼 행으로 입력하며, 데이터를 읽을 때는 랜덤하게 읽음과 동시에 다음 데이터가 그 주소 번지에 위치하게 된다. 그러므로, 기존의 블록, 대각, 랜덤 인터리버와 알고리즘의 복잡도를 비교할 시 그 복잡도가 1/2로 감소되어 세미 랜덤 인터리버를 터보코드에 적용할 때 영상 데이터를 실시간 처리할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1184-1193
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• 2006

영상 보간은 영상 처리 분야에서 전통적으로 많이 연구되어 왔고 널리 사용되고 있다. 그에 따라 다양한 보간 능력과 계산 복잡도를 갖는 보간법들이 많이 시도되고 있다. 이 논문에서는 기존의 선형 보간법을 위한 새로운 거리 가중치 개념과 보간되는 값의 상하, 좌우 지역적 패턴을 고려하여 반영하는 적응적 선형 보간법(New Adaptive Linear Interpolation : NAL Interpolation)을 제안한다. 새로운 거리 가중치는 기존의 거리에 선형적으로 비례하는 가중치의 개념에서 벗어나 가까운 화소에 더욱 더 영향을 많이 받는 특성을 이용하여 거리 가중치를 2차, 3차 다항식으로 개선한 것이다. 또한 NAL 보간법은 보간되는 화소의 상하, 좌우 패턴을 고려하는 선형 보간법으로 MF(magnification factor)의 변화에 따라 보다 선명한 이미지를 쉽게 얻기 위해서 보간하기 전 MF에 따라 패턴을 반영하는 정도를 결정하는 패턴 가중치를 이용한다. 실험 결과에서 제안된 보간법은 계산 복잡도 면에서 기존의 bicubic 보간법 보다 훨씬 간단할 뿐만 아니라 더 좋은 PSNR(peak signal-to-noise ratio)를 갖고 보다 선명한 화질의 영상으로 보간하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.581-588
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• 2008

오래된 필름이나 영상들은 물리적 또는 화학적으로 많은 손상을 받기 때문에 손상부분에 대한 특별한 처리가 요구된다. 영상 손상은 손상의 범위에 따라, 영상 전체에 걸쳐 나타나는 전역 손상과, 영상 일부분이 손상되어 나타나는 지역손상으로 구분할 수 있으며, 오래된 영상은 지역 손상 부분의 복구만으로도 상당한 화질 향상이 가능하다. 기존의 연구는 긁힘으로 인한 line scratch 검출 알고리즘의 연구와 얼룩, 긁힘, 또는 의도적인 손상으로 인해 손상된 영역을 복원하는 복원 알고리즘이 연구되고 있다. 오래된 영상 복원 연구의 대표적인 방법은 편미분방정식을 적용한 인페인팅 기법이며, 영상의 형태를 편미분방정식으로 모델링하기 때문에, 편미분 차수의 제한에 의해 복잡한 형태의 영상 복원 화질이 좋지 못하고, 계산복잡도가 높은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 오래된 영상에서 주로 나타나는 필름의 긁힘으로 인해 생기는 line scratch를 검출하고, 영상의 특성을 반영하는 에지검출연산자의 일종인 Sobel 연산자를 이용하는 인페인팅 기법을 제안한다. 실제 영상 복원실험을 위해 오래된 한국영화인 1945년 작 "자유만세" 와 1976년 작 "로보트 태권V" 영상을 사용하였으며, 기존의 연구결과와 비교하여 화질개선 뿐만이 아니라, 개선된 복원 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.192-197
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• 2017

본 논문은 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 공통 부분식 제거 기법 기반 이미지 필터 하드웨어 최적화 기법을 제안한다. 저전력 및 고성능 물체인식 하드웨어는 공장 자동화를 위한 산업용 로봇에 필수 모듈로 채택되고 있다. 따라서 물체인식 하드웨어의 영상 특징 추출 알고리즘에 다양하게 적용되는 Gaussian gradient 필터 하드웨어의 저면적 설계가 필수적이다. Gaussian gradient 필터의 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 필터에 사용되는 계수의 Symmetric한 특징과 Transposed form FIR 필터 하드웨어 구조를 이용했다. 제안된 이미지 필터의 하드웨어 구조는 알고리즘에 적용된 계수의 변형 없이 구현되었기 때문에 윤곽선 검출 알고리즘에 적용했을 때 검출 데이터의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 이미지 필터 하드웨어 구조는 기존 구조와 비교했을 때 곱셈기의 수를 50% 절감할 수 있음을 확인했다.