• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1015-1018
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• 2002

We show how any discrete wavelet transform or two band subband filtering with finite filters can be decomposed onto a finite sequence of simple filtering steps, which we call lifting steps but that are also known as ladder structures, We present a self-contained derivations, building the decomposition from the basic principles such as the Euclidean algorithm, with a focus on a applying it to wavelet filtering. This factorization provides an alternative for the lattice factorization, with the advantage that it can also be used in the bi-orthogonal, i.e, non-unitary case. Lifting leads to a speed-up when compared to the standard implementation. We show that this lifting scheme can be applied in image compression efficiently

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.1783-1788
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• 2003

In this study, the image processing program for deducing parameters of the elliptic shape of the partially overlapped liquid droplets was developed using the randomized Hough transform and the parameter decomposition. The procedure for the shape detection consists of three steps. For the first step, the candidate centers of ellipses are determined by the geometric property of the ellipse. Next, the rest parameters are estimated by the randomized Hough transform. In the final step for the post-processing, optimally approximated parameters of ellipses are determined. The developed program was applied to the simulated overlapped ellipses, real overlapped droplets, and real spray droplets. The shape detection was very excellent unless there existed inherent problems in original images. Moreover, this method can be used as an effective separating method for the overlapped small particles.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2000-2003
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• 2003

This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm for robust face recognition. Given a 3D input image, we automatically extract several important 3D facial feature points based on the facial geometry. To estimate 3D head pose accurately, we propose an Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the initial 3D head pose of an input image using Singular Value Decomposition (SVD) method, and then perform a Pose refinement procedure in the normalized face space to compensate for the error for each axis. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately, therefore suitable for 3D face recognition.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.173-175
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• 2015

We proposed a blind watermarking scheme using singular vectors based on Discrete Wavelet Transform (DWT) and Redundant Discrete Wavelet Transform (RDWT) combined with Singular Value Decomposition (SVD) for copyright protection application. We replaced the 1st left and right singular vectors decomposed from cover image with the corresponding ones from watermark image to overcome the false-positive problem in current watermark systems using SVD. The proposed scheme realizes the watermarking system without a false positive problem, and shows high fidelity and robustness.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.269-272
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• 2005

영상 데이터의 효과적인 암호화를 위하여 logistic 함수를 이용함 chaos 암호화 알고리즘을 구축하였다. 이 방식은 블록기반 암호화 기법에 비해 빠른 계산을 할 수가 있고 비밀 키로서 두 개의 초기 변수를 수신자에게 보내면 된다. 그렇지만 실수 연산을 하는 관계로 회수를 높여 암호의 안전성을 높이는 대신 행렬 기본 연산을 이용한 합성암호화 알고리즘을 구성하였다. 제안된 알고리즘에서는 송신자에게 logist 함수로부터 생성된 비밀 키와 이를 기반으로 만들어 진 반복 회수 키 열을 그대로 사용한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권2호
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• pp.87-90
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• 2018

Various approaches have been proposed to convert low dynamic range (LDR) to high dynamic range (HDR). Of these approaches, the Multi Scale Fusion (MSF) algorithm based on Laplacian pyramid decomposition is used in many applications and demonstrates its usefulness. However, the pyramid fusion technique has no means for controlling the luminance component because the total number of pixels decreases as the pyramid rises to the upper layer. In this paper, we extract the reflection light of the image based on the Retinex theory and generate the weight map by adjusting the reflection component. This weighting map is applied to achieve an MSF-like effect during image fusion and provides an opportunity to control the brightness components. Experimental results show that the proposed method maintains the total number of pixels and exhibits similar effects to the conventional method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.22-27
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• 2000

이미지 데이터베이스에서의 내용기반 검색 요구가 급증하고 있다. 기존의 이미지 특징벡터는 상세한 이미지를 표현하는데 부정확하므로 시각적 질의를 위한 만족할만한 결과를 제공하지 않는다. 본 연구에서는 내용기반 이미지 데이터 검색을 지원하는 블록지향 이미지 분리 구조를 제시하고, 노나 트리(nona-tree) 데이터 구조를 개선한 블록 지향 이미지 분리 구조를 통해 검색 속도를 개선한다. 이미지 특징을 표현하기 위해서 웨이블릿 변환을 사용하여 특징 벡터를 구성하고 제안한 데이터 모델을 통해 데이터베이스에서 분리된 세그먼트들을 비교하였다. 실험 계산을 통하여 노나 트리 분리 구조와 제안한 이미지 분리 구조를 비교하였고, 계산 결과 재현율과 정확도는 유사하지만, 검색 속도가 기존방법보다 우수하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.9-16
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• 2002

고명암 대비 영상은 일반적인 영상가는 달리 장면의 휘도를 그대로 지니고 있기 때문에 많은 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 고명암 대비 영상은 영상 출력 장치가 표현 가능한 명암 대비의 범위를 벗어 나기 때문에 고명암 대비를 압축해야만 영상 출력 장치에 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 고명암 대비 영상을 점진적 영상으로 변환하여 명암 대비를 압축하는 방법을 제시한다. 점진적 영상은 점진적 메쉬에 기반한 영상 표현 방법으로 하나의 영상을 기반 영상과 정점 분할 및 세부 정보의 나열로 표현한다. 점진적 영상으로 표현된 고명암 대비 영상은 기반 영상과 세부 정보의 크기를 스케일링하여 명암 대비를 압축한다. 스케일링에 사용되는 가중치는 세부 정보의 크기에 대한 함수로 구할 수 있으며 세부 정보가 클수록 작은 가중치를 사용하여 그 크기를 많이 줄여 주고 세부 정보가 작을 수록 원래 세부 정보와 비슷하게 만든다. 이 알고리즘을 사용하면 영상의 무늬는 남기면서 명암 대비를 압축시킬 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.116-129
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• 2001

역 해프토닝(inversehalftoning)의 성능을 향상시키기 위해서는 최적의 평활화 마스크(mask)가 생성되어야 하고, 최적의 평활화 마스크를 생성하기 위해서는 정확한 해프톤 셀 정보가 구해져야 한다. 본 논문에서는, 클러스터드 도트(clustered dot) ordered dither 방법으로 해프토닝된 일반적인 인쇄물 영상을 주 대상으로 해프톤 셀 정보의 정확성을 판정하기 위한 최소 에너지를 정의하고, 퓨리에 공간에서의 피크 형태 분석 및 여러 가지 함수에 의한 피크 모델링을 통해, 제한된 탐색구간에서 타원분해 (dimension decomposition)의 방법을 적용하여 보다 정확하게 근사화된 해프톤 셀 정보를 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 구한 해프톤 셀 정보를 이용해서 영상의 전체 영역에 대한 해프톤 셀 중심(seed)을 정확하게 추출하는 것을 실험을 통해 확인하였다. 제안한 방법은 퓨리에 공간의 피크 정보를 이용한 텍스쳐 패턴 분석, 칼라 해프톤 영상의 채널분리 및 모아레 패턴 존재 영역 판정 등에 유용하게 활용할 수 있다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권3호
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• pp.46-52
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• 1998

본 논문에서는 차량에 부착된 번호 판을 컴퓨터에 입력한 후 이를 색 분해법과 역전파 신경망을 이용하여 자동차 번호를 고속으로 추출할 수 있는 방법을 제시하였다. 칼라 비디오 카메라에 의해 컴퓨터에 입력되는 자동차의 동화상을 R, G, B 신호로 분리한 후 승용차의 번호판 색상을 이용하여 R, G ,B의 각 농도에 맞는 임계치를 설정하여 2치화 시켜 번호판 영역을 추출한 후에 2 치화된 이 화상 신호를 프레임 버퍼에 기록하여 컴퓨터의 화상 데이터로 입력시켰다. 그리고 문자 인식 알고리즘을 적용한 후 문자 인식을 개선시키기 위해 역전파 신경 회로망을 적용하여 차랑 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 또한 주변의 유사 색상의 존재로 인한 흔돈을 극소화시키기 위해 차량 번호판의 직사각형 구조를 이용하여 수평.수직선 추출 알고리즘을 사용하였으며 실험 결과 고속으로 차량 번호판 추출 및 인식이 가능함을 보였다.