• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1779-1783
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• 2008

영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권3호
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• pp.379-388
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• 2011

At present, GEOBIA (Geographic Object-based Image Analysis), heir of OBIA (Object-based Image Analysis), is regarded as an important methodology by object-oriented paradigm for remote sensing, dealing with geo-objects related to image segmentation and classification in the different view point of pixel-based processing. This also helps to directly link to GIS applications. Thus, GEOBIA software is on the booming. The main theme of this study is to look into the applicability of geo-spatial processing open source to GEOBIA. However, there is no few fully featured open source for GEOBIA which needs complicated schemes and algorithms, till It was carried out to implement a preliminary system for GEOBIA running an integrated and user-oriented environment. This work was performed by using various open sources such as OTB or PostgreSQL/PostGIS. Some points are different from the widely-used proprietary GEOBIA software. In this system, geo-objects are not file-based ones, but tightly linked with GIS layers in spatial database management system. The mean shift algorithm with parameters associated with spatial similarities or homogeneities is used for image segmentation. For classification process in this work, tree-based model of hierarchical network composing parent and child nodes is implemented by attribute join in the semi-automatic mode, unlike traditional image-based classification. Of course, this integrated GEOBIA system is on the progressing stage, and further works are necessary. It is expected that this approach helps to develop and to extend new applications such as urban mapping or change detection linked to GIS data sets using GEOBIA.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.155-158
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• 2000

In this paper, the quantization noise in block-based video coding is analyzed, and a post-processing method based on the analysis is presented for reducing the quantization noise by using a wavelet transform(WT). In the proposed method, the quantization noise is considered as the sum of a blocking noise expressed as a deterministic profile and the random remainder noise. Each noise is removed in a viewpoint of image restoration using a 1-D WT, which yields a regularized differentiation. The blocking noise first is reduced by weakening the strength of each blocking noise component that appears as an impulse in the first scale wavelet domain. The impulse strength estimation is performed using median filter, quantization parameter(QP), and local activity. The remainder noise, which is considered as a white noise at non-edge pixels, then is reduced by soft-thresholding. The experimental results show that the proposed method yields better performance in terms if subjective quality as well as PSNR performance over VM post-filter in MPEG-4 for all test sequences of various compression ratios. We also present a fast post-processing in spatial domain equivalent to that in wavelet domain for real-time application.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.792-801
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• 1996

A thinning algorithm -based image analysis technique was developed to measure corn root lengths. The root length measurement method was evaluated by comparing thread lengths measured by the image analysis system with actual thread lengths. The length measurement method accurately estimated actual thread lengths (less than 2% calculated error). Also, a rapid root length density measurement procedure, which utilizes the above root length measurement method, was developed to estimate corn root length density without washing the roots. Root length densities estimated from the cut soil surface of core samples taken from the field were paired with the root length densities determined from washed roots from the same soil core sample. A linear relationship between these two values was expected and was found. Eliminating the root washing procedure reduces the time required for measuring corn root length density substantially.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.175-182
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• 2013

본 논문은 Patterned Retarder (PR) 방식의 영상 표시 장치에서 문자 가독성 향상을 위한 필터를 제안한다. 일반적으로 3차원 입체 영상 내 존재하는 글자를 편광 안경을 통해 시청하게 되면 작은 글자의 경우 가독성이 저하된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 우리는 글자 영역에 대한 가독성 향상을 위한 필터링 과정과 특정 글자만을 추가로 개선하는 후처리 과정으로 구성된 새로운 가독성 향상 기법을 제안한다. 먼저 가독성 향상 필터링은 입력되는 스테레오 영상의 기수 라인과 우수 라인을 분리하고, 각각의 영상을 수직 방향으로 2배 확대한 후 좌우 영상들을 평균하여 최종 결과를 얻는 방식이다. 후처리 단계에서는 추가적으로 가독성을 향상시킬 특정 글자들을 검출한 후 검출된 영역에서만 대비 조절을 통해 가독성 향상 효과를 준다. 모의 실험을 통해 제안 기법에 의한 영상이 기존 방식에 의한 결과 영상보다 가독성이 많이 향상됨을 확인하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
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• pp.787-790
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• 2017

본 연구는 이원추진제 추력기(thruster)에 사용되는 메탄-산소 연소특성규명의 선행연구로서 모델연소실 내 전단동축형인젝터를 통해 분사된 기체메탄-기체산소 비예혼합화염의 연소안정한계 및 화염형상을 도출하기 위한 실험적 연구가 수행되었다. DSLR 카메라를 이용하여 화염 직접이미지(direct image)를 촬영하였고, 이미지 후처리(post-processing)를 통해 연소특성파악 및 화염길이 정량화를 수행하였다. 그 결과, 산화제 레이놀즈 수($Re_o$)가 증가함에 따라 이론반응비(stoichiometric ratio)에서 안정된 화염이 발생하였고, 동일 인젝터직경 조건에서 난류화염의 길이가 늘어남을 확인하였다.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제1권2호
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• pp.75-79
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• 2014

Purpose The region growing has a critical problem that it often extract vessels with unexpected objects such as a bone which has a similar intensity characteristics to the vessel. We propose the new method to extract arterial vascular anatomy around the stomach from the CTA volume without the post-processing. Materials and Methods Our method, which is also based on the region growing, requires the two seed points from the use. I automatically extracts perigastric arteries using the adaptive region growing method and it does not need any post-processing. Results The three region growing based methods are used to extract perigastric arteries - the conventional region growings with restrict and loose thresholds each and the proposed method. The 3D visualization from the result of our method shows our method extracted the all required arteries for gastric surgery. Conclusion By extracting perigastric arteries using the proposed method, over-segmentation problem that unexpected anatomical objects such as a rib or backbone are also segmented does not occurs anymore. The proposed method does not need to sensitively determine the thresholds of the similarity function. By visualizing the result, the preoperative simulation of arterial vascular anatomy around the stomach can be possible.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.751-757
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• 2021

본 논문은 웹 서버 기반 환경에서 홀로그램 영상 제작을 위한 파이프라인 시스템을 제안하였다. 기존 홀로그램 영상 제작을 위해 시간 및 공간적인 제약이 존재한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자에게 접근성을 높여 고품질의 홀로그램 영상을 획득하는 것을 목적으로 하였다. 웹 환경에서 사용자가 촬영한 동영상을 서버로 전송하여 후반 작업을 거쳐 홀로그램 영상 제작을 위한 프레임으로 변환하는 구조이다. 고품질 홀로그램 영상 획득을 위해 후반 작업은 딥러닝 기반의 알고리즘을 사용하였다. 제안하는 시스템은 사용자 편의를 위해 웹 환경에서 다양한 서비스 도구를 제공하였다. 이 방법을 통하여 제약된 공간이 아닌 웹 환경에서 영상을 촬영하기 때문에 홀로그램 영상 제작 시 사용자 접근성을 높였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제46권6호
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• pp.869-886
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• 2013

This work presents an experimental methodology specially developed for the nonlinear large-amplitude free vibration analysis of a clamped-free thin-walled metal column under self-weight. The main contribution of this paper is related to the developed experimental methodology which is based on a remote sensing technique using a computer vision system that integrates, on-line, the digital image acquisition and its treatment through special image processing routines. The main importance of this methodology is that it performs large deflections measurements without making contact with the structure and thus, not introducing undesirable changes in its behavior, for instance, appreciable changes in mass and stiffness properties. This structure presents, in most cases, highly non-linear responses, which cannot be reproduced by conventional finite-element softwares due, mainly, to the simultaneous influence of geometric and inertial non-linearities. To capture the non-linearities associated with large amplitude vibration and be able to describe the buckling process, the structure is discretized as a sequence of jointed coupled elastic pendulums. The obtained numerical results are favorably compared with the experimental ones, in the pre- and post-buckling regimes.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.69-76
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• 2010

The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.