• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권12호
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• pp.1239-1246
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• 2003

대상 물체의 3차원 모델을 구축하기 위해서는 여러 시점에서 측정된 거리정보 데이타들을 하나의 좌표계로 통합하는 정합(registration) 과정이 필수적이다. 3차원 데이타의 정합을 위해 가장 널리 사용되는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘은 거리정보 데이타 간에 겹치는 영역 또는 일치점 등에 대한 사전 정보가 필요하다. 본 논문에서는 임의의 시점에서 측정된 데이타를 반복적인 방법에 의해 자동으로 정합하는 개선된 ICP 방법이 제안된다. 3차원 데이타가 거리정보 영상으로 맺히는 관계를 나타내는 센서 사영조건(projection constraint), 데이타의 공분산(covariance) 행렬, 교차(cross) 사영 등을 이용하여 정합과정을 자동화하였으며, 유저의 개입이나 3차원 기계 보조 장치 등을 사용하는 별도의 초기값 측정 없이 3차원 모델을 정확하게 구성할 수 있다. 다양한 거리정보 데이타에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.835-836
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• 2006

For non-contact structure vibration displacement measurement system, an algorithm for image processing using high speed CCD camera is introduced. The system sets the target to the structure, take picture using camera and image processing is performed to display the vibration data. The algorithm flow is basic preprocessing, projection data generation and curve fitting to find three crossing points for calibration or one center point in limited area.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.218-224
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• 1998

The coefficients of variation obtained from three typical vegetation indices of eight levels of multi-spatial resolution images in urban areas were employed to identify the optimum spatial resolution in terms of maintaining information quality. These multi-spatial resolution images were prepared by degrading 1 meter simulated, 16 meter ADEOS/AVNIR, and 30 meter Landsat-TM images. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Perpendicular Vegetation Index (PVI) and Soil Adjusted Ratio Vegetation Index (SARVI) were applied to reduce data redundancy and compare the characteristics of multi-spatial resolution image of vegetation indices. The threshold point on the curve of the coefficient of variation was defined as the optimum resolution level for the analysis with multi-spatial resolution image sets. Also, the results from the image segmentation approach of region growing to extract man-made features were compared with these multi-spatial resolution image sets.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2335-2340
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• 2009

본 논문은 레퍼런스(reference) 데이터 그룹을 효율적으로 생성하고 활용한 마커리스 증강현실(Markerless Augmented Reality)의 구현 방법을 제안한다. 카메라 설정과 레퍼런스 데이터 그룹 생성, 트래킹 (tracking) 부분으로 되어 있다. 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹을 생성하기 위해서는 CAD모델과 같은 3D모델을 필요하며, 다양한 관점에서 본 레퍼런스 데이터 그룹을 생성해야 한다. 모델에 대한 영상에서 특징점들을 추출하고, 광선 추적법을 이용하여 그 특징점에 대응하는 3D좌표를 추출하여, 모델의 특징점들에 대한 2D/3D 대응접의 레퍼런스 데이터 그룹이 구성된다. 트래킹 할 때 현재 프레임영상에서 특징점 들이 가장 많이 매칭되는 레퍼런스 데이터와 그 주위의 모델 데이터만을 이용하기 때문에 빠르게 트래킹할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.204-207
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• 2009

본 논문은 마커리스 증강현실(Markerless Augmented Reality)의 구현과 레퍼런스(reference) 데이터 그룹을 효율적으로 생성하고 활용하는 방법을 제안한다. 구현은 카메라 설정과 레퍼런스 데이터 그룹 생성, 트래킹(tracking) 부분으로 되어 있다. 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹을 생성하기 위해서는 CAD모델과 같은 3D모델을 필요하며, 다양한 관점에서 본 레퍼런스 데이터 그룹을 생성해야 한다. 모델에 대한 영상에서 특징점들을 추출하고, 광선 추적법을 이용하여 그 특징점에 대응하는 3D좌표를 추출하여, 모델의 특징점 들에 대한 2D/3D 대응점의 레퍼런스 데이터 그룹이 구성된다. 트래킹 할 때 현재 프레임영상에서 특징점 들이 가장 많이 매칭되는 레퍼런스 데이터와 그 주위의 모델 데이터만을 이용하기 때문에 빠르게 트래킹 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.3207-3213
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• 2011

조명 변화에 관계없이 물체의 원래 색을 결정할 수 있는 색 항등성 기법은 저조도 환경에 적합하지 않다. 이러한 저조도 환경을 고려한 색 항등성 기법을 위해 우선적으로 다양한 저조도 환경의 영상이 필요하다. 본 논문에서는 분광 데이터에 기반한 저조도 합성 영상 집합과 저조도 자연 영상 집합을 생성한다. 합성 영상 집합은 380~780nm의 5nm 단위로 보간된 카메라의 센서 반응 함수, 일루미넌트 분광분포(SPD) 그리고 분광 반사율 곡선을 사용하여 생성되며, 52,000개의 영상들로 구성된다. 자연 영상 집합은 Ebner 데이터 집합과 일루미넌트의 SPD를 기반으로 생성한 4,970개의 영상들로 구성된다. 영상 집합은 실측 분광 데이터와 물리적인 영상 형성 모델을 바탕으로 생성되기 때문에 저조도 환경에서의 색 변화 및 분포를 객관적이고 정량적으로 분석하는 것이 가능한 장점을 갖는다. 또한, 이 영상 집합은 Ground Truth Data를 포함하고 있어 색 항등성 기법의 평가를 위해 사용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제33권3호
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• pp.211-218
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• 2015

The analysis of remote sensing data depends on sensor specifications that provide accurate and consistent measurements. However, it is not easy to establish confidence and consistency in data that are analyzed by different sensors using various radiometric scales. For this reason, the cross-calibration method is used to calibrate remote sensing data with reference image data. In this study, we used an airborne hyperspectral image in order to calibrate a multispectral image. We presented an automatic cross-calibration method to calibrate a multispectral image using hyperspectral data and spectral mixture analysis. The spectral characteristics of the multispectral image were adjusted by linear regression analysis. Optimal endmember sets between two images were estimated by spectral mixture analysis for the linear regression analysis, and bands of hyperspectral image were aggregated based on the spectral response function of the two images. The results were evaluated by comparing the Root Mean Square Error (RMSE), the Spectral Angle Mapper (SAM), and average percentage differences. The results of this study showed that the proposed method corrected the spectral information in the multispectral data by using hyperspectral data, and its performance was similar to the manual cross-calibration. The proposed method demonstrated the possibility of automatic cross-calibration based on spectral mixture analysis.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권5호
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• pp.348-354
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• 2008

Segmenting vessels in lower extremity CT images is very difficult because of gray level variation, connection to bones, and their small sizes. Instead of segmenting vessels, we propose an approach that segments bones and subtracts them from the original CT images. The subtracted images can contain not only connected vessel structures but also isolated vessels, which are very difficult to detect using conventional vessel segmentation methods. The proposed method initially grows a 3-dimensional (3D) volume with a seeded region growing (SRG) using an adaptive threshold and then detects junctions and forked branches. The forked branches are classified into either bone branches or vessel branches based on appearance, shape, size change, and moving velocity of the branch. The final volume is re-grown by collecting connected bone branches. The algorithm has produced promising results for segmenting bone structures in several tens of vessel-enhanced CT image data sets of lower extremities.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권3호
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• pp.101-118
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• 2014

컴퓨터 정보기술의 발전과 함께 감정 기반 컴퓨팅이 다양한 분야에 빠르게 발전하여 확산되고 있다. 감정 기반 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서는 이미지와 같은 멀티미디어의 콘텐츠의 감정 기반 색인과 검색이 필수적이다. 그러나 감정과 같은 추상적 개념은 주관적이며 이미지의 하위 수준 속성에서 유추하는데 한계가 있기 때문에 감정 색인은 통상적으로 난제로 여겨진다. 본 연구는 감정 색인 개선을 위해서 이미지에 대하여 이용자가 느끼는 감정 반응을 활용하여 이미지를 감정으로 접근하는데 있어서 확장된 접근점을 제공하는 방안을 고찰하였다. 이를 위하여 유로피아나 DB에서 사랑, 행복, 분노, 공포, 슬픔의 5가지 기본 감정을 표현한 이미지 15건을 선정하여 20명의 연구 참여자에게 보여주고 용어를 수집하였다. 이용자의 이미지 반응에서 수집한 용어는 정련 후 총 399건의 고유한 용어로 나타났다. 고유한 399건의 용어는 전체 1,093회 출현하였으며, 동시출현단어분석을 수행하여 상위 출현한 용어 네트워크를 구현하였다. 동시출현단어분석 기반의 네트워크를 통해서 기본 감정 용어와 함께 빈번하게 출현하는 용어를 규명하였다. 이를 통해 기본 감정용어와 함께 확장되어 제시될 수 있는 용어는 형용사, 동작/행위 표현 등 다양하게 나타났다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.7-13
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• 2021

Machine vision is a technology that helps the computer as if a person recognizes and determines things. In recent years, as advanced technologies such as optical systems, artificial intelligence and big data advanced in conventional machine vision system became more accurate quality inspection and it increases the manufacturing efficiency. In machine vision systems using deep learning, the image quality of the input image is very important. However, most images obtained in the industrial field for quality inspection typically contain noise. This noise is a major factor in the performance of the machine vision system. Therefore, in order to improve the performance of the machine vision system, it is necessary to eliminate the noise of the image. There are lots of research being done to remove noise from the image. In this paper, we propose an autoencoder based machine vision system to eliminate noise in the image. Through experiment proposed model showed better performance compared to the basic autoencoder model in denoising and image reconstruction capability for MNIST and fashion MNIST data sets.