• Smart Structures and Systems
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• 제30권3호
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• pp.287-301
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• 2022

The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권3호
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• pp.9-15
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• 2022

This paper proposes a method for constructing and verifying datasets used in deep learning technology, to prevent safety accidents in automated construction machinery or autonomous vehicles. Although open datasets for developing image recognition technologies are challenging to meet requirements desired by users, this study proposes the interface of virtual simulators to facilitate the creation of training datasets desired by users. The pixel-level training image dataset was verified by creating scenarios, including various road types and objects in a virtual environment. Detecting an object from an image may interfere with the accurate path determination due to occlusion areas covered by another object. Thus, we construct a database, for developing an occlusion area detection algorithm in a virtual environment. Additionally, we present the possibility of its use as a deep learning dataset to calculate a grid map, that enables path search considering occlusion areas. Custom datasets are built using the RDBMS system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2333-2345
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• 2024

Facial wrinkles are widely used to evaluate skin condition or aging for various fields such as skin diagnosis, plastic surgery consultations, and cosmetic recommendations. In order to effectively process facial wrinkles in facial image analysis, accurate wrinkle segmentation is required to identify wrinkled regions. Existing deep learning-based methods have difficulty segmenting fine wrinkles due to insufficient wrinkle data and the imbalance between wrinkle and non-wrinkle data. Therefore, in this paper, we propose a new facial wrinkle segmentation method based on a UNet++ model. Specifically, we construct a new facial wrinkle dataset by manually annotating fine wrinkles across the entire face. We then extract only the skin region from the facial image using a facial landmark point extractor. Lastly, we train the UNet++ model using both dice loss and focal loss to alleviate the class imbalance problem. To validate the effectiveness of the proposed method, we conduct comprehensive experiments using our facial wrinkle dataset. The experimental results showed that the proposed method was superior to the latest wrinkle segmentation method by 9.77%p and 10.04%p in IoU and F1 score, respectively.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.715-726
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• 2002

이 논문에서는 범용 DSP칩인 ADSP2181를 사용하여 프랙탈 알고리즘 기반의 영상 부호화기를 설계 제작하였다. 제작된 부호화기는 고정소수점을 지원하는 Analog Device사의 ADSP2181 두 개를 사용하여 구현되었고, 영상부호화는 3단계의 파이프라인 구조에 의해 이루어진다. 첫 번째 파이프라인단인 영상 획득부는 NTSC표준 영상 신호로부터 디지털 영상 데이터를 획득하여 프레임 메모리에 저장한다. 두 번째 단에서의 주제어부에서는 영상 데이터를 프랙탈 알고리즘을 이용하여 부호화를 수행한다. 마지막 단인 출력 제어부는 부호화된 영상 계수를 RS422 포트를 통하여 출력하도록 한다. 설계 제작된 프랙탈 영상 부호화기의 성능은 QCIF 영상 포맷에서 정지영상에 대하여 초당 10프레임 이상의 부호화 속도를 얻었다. 프랙탈 알고리즘을 이용하여 프레임간 중복성을 이용한 영상 부호화시에는 초당 평균 30 프레임 이상의 부호화속도를 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.101-116
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• 2012

본 논문에서는 기존에 구축되어있는 위성영상처리 시스템의 구축현황을 살펴보고, 향후 국내 기상위성 영상처리 시스템 구축에서 고려해야할 사항에 대해 살펴본다. 기존의 위성영상처리 시스템은 운영 중인 개별 위성에 대한 영상의 수집, 처리, 배포 기능을 구현한 시스템이 대부분이었다. 그러나 향후 지구환경 감시를 위한 다양한 위성들의 개발에 따른 새로운 시스템의 통합, 기존 시스템에 대한 유지보수에 대한 문제점이 지적되고 있다. 미국의 NOAA, NWS, 유럽의 ESA등에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 시스템에 대한 개선 사업을 진행 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 국내외에서 개발되는 위성영상처리시스템의 구축 현황을 살펴보고, 개발 이슈 및 개발 전략에 대해 살펴보고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.263-270
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• 2016

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색 영역인 도메인블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클래스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인블럭 탐색시 1 차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 쿼드트리분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환( w i )의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며 이러한 영상 기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 먼저 RGB표색계를 휘도신호와 채도신호를 가지는 YIQ표색계로 변환한 후 영상 정보의 일부분만 차지하고 있는 색의 정보를 나타내는 I,Q신호는 공간평균을 취하여 1/4로 축소하여 부호화하고 복원시에 선형 보간법을 이용하여 다시 원 영상으로 확대하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 서로 독립성이 강한 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용하였을 때 보다 압축률이나 화질면 에서 우수한 성능을 나타내었다.

• Current Optics and Photonics
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• 제7권3호
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• pp.237-247
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• 2023

In middle- and long-distance imaging systems, due to the atmospheric turbulence caused by temperature, wind speed, humidity, and so on, light waves propagating in the air are distorted, resulting in image-quality degradation such as geometric deformation and fuzziness. In remote sensing, astronomical observation, and traffic monitoring, image information loss due to degradation causes huge losses, so effective restoration of degraded images is very important. To restore images degraded by atmospheric turbulence, an image-restoration method based on improved compound multibranch feature fusion (CMFNetPro) was proposed. Based on the CMFNet network, an efficient channel-attention mechanism was used to replace the channel-attention mechanism to improve image quality and network efficiency. In the experiment, two-dimensional random distortion vector fields were used to construct two turbulent datasets with different degrees of distortion, based on the Google Landmarks Dataset v2 dataset. The experimental results showed that compared to the CMFNet, DeblurGAN-v2, and MIMO-UNet models, the proposed CMFNetPro network achieves better performance in both quality and training cost of turbulent-image restoration. In the mixed training, CMFNetPro was 1.2391 dB (weak turbulence), 0.8602 dB (strong turbulence) respectively higher in terms of peak signal-to-noise ratio and 0.0015 (weak turbulence), 0.0136 (strong turbulence) respectively higher in terms of structure similarity compared to CMFNet. CMFNetPro was 14.4 hours faster compared to the CMFNet. This provides a feasible scheme for turbulent-image restoration based on deep learning.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.65-74
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• 2024

최근 자율주행 분야에서는 영상 처리 기술이 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 영상 식별 기술은 자율주행 차량의 안전성과 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 융복합 영상 식별 시스템을 개발하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 다양한 영상 식별 기술을 활용하여 차량주변 환경의 객체를 인식하고 추적하는 시스템을 구축한다. 이를 위해 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 활용하며, 이미지처리 및 분석 기술을 통해 실시간으로 객체를 식별하고 분류한다. 또한, 본 연구에서는 영상 처리 기술과 차량 제어 시스템을 융합하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 식별된 객체의 정보를 차량 제어시스템에 전달하여 자율주행 차량이 적절하게 반응하도록 한다. 본 연구에서 개발된 융복합 영상 식별 시스템은 자율주행 차량의 안전성과 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이를 통해 자율주행 차량의 상용화가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.187-190
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• 2001

In this paper, we present a novel digital watermarking technique based on the concept of multiresolution decomposition and Human Visual System(HVS). Proposed watermarking is to embed watermark by quantization, that is to construct ‘perceptually lossless’quantization matrix, by using a quantization factor for each level and orientation and variance within a band. We compare our approach with another wavelet domain watermarking methods. Simulation results show the superior performance of robustness for variety image distortions.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.117-120
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• 2000

This study is to construct a general purpose library for a computer vision system development. The library includes many core algorithms required for computer vision systems such as image Processing algorithms, feature extracting methods, neural networks and etc. We have experimented the efficiency of the library by building a vehicle plate recognition system and the overall time and effort in development could be reduced to a certain extent.