• 대한원격탐사학회지
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• 제23권1호
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• pp.33-42
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• 2007

In this paper, an iterative MAP approach using a Bayesian model based on the lognormal distribution for image intensity and a GRF for image texture is proposed for despeckling the SAR images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. MRFs have been used to model spatially correlated and signal-dependent phenomena for SAR speckled images. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as slates of molecules in a lattice-like physical system defined on a GRF Because of the MRF-SRF equivalence, the assignment of an energy function to the physical system determines its Gibbs measure, which is used to model molecular interactions. The proposed Point-Jacobian Iterative MAP estimation method was first evaluated using simulation data generated by the Monte Carlo method. The methodology was then applied to data acquired by the ESA's ERS satellite on Nonsan area of Korean Peninsula. In the extensive experiments of this study, The proposed method demonstrated the capability to relax speckle noise and estimate noise-free intensity.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-9
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• 2019

In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.

• 센서학회지
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• 제27권3호
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• pp.160-164
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• 2018

In this paper, a wide dynamic range complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) image sensor with the adjustable sensitivity by using cascode metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (MOSFET) and inverter is proposed. The characteristics of the CMOS image sensor were analyzed through experimental results. The proposed active pixel sensor consists of eight transistors operated under various light intensity conditions. The cascode MOSFET is operated as the constant current source. The current generated from the cascode MOSFET varies with the light intensity. The proposed CMOS image sensor has wide dynamic range under the high illumination owing to logarithmic response to the light intensity. In the proposed active pixel sensor, a CMOS inverter is added. The role of the CMOS inverter is to determine either the conventional mode or the wide dynamic range mode. The cascode MOSFET let the current flow the current if the CMOS inverter is turned on. The number of pixels is $140(H){\times}180(V)$ and the CMOS image sensor architecture is composed of a pixel array, multiplexer (MUX), shift registers, and biasing circuits. The sensor was fabricated using $0.35{\mu}m$ 2-poly 4-metal CMOS standard process.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권9호
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• pp.95-103
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• 1998

본 논문에서는 거리영상과 발기영상의 fusion을 이용한 영상분할을 제안한다. Bayes 이론을 기반으로 하여 Markov random field (MRF)로 선험적인 정보를 모델링한다. 거리영상과 밝기영상에서 추출한 특징을 이용하여 maximum a posteriori (MAP) 추정기를 구성한다. 거리영상에서 물체는 국부적인 평면으로 근사되어 각 점마다 평면 계수를 추정해 계수 공간을 구성한다. 밝기영상에서는 ${\alpha}$ 트림드 (${\alpha}$-trimmed) 분산이 밝기특성을 구성한다. 각 공간상의 특징을 에지에 대한 likelihood를 설정하여 구성된 MAP 추정기를 최적화함으로써 영상을 분할한다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 그림자, 잡음 그리고 광원의 blurring에 관계없이 영상을 잘 분할한 것을 보였다.

• 감성과학
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• 제16권2호
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• pp.187-194
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• 2013

본 연구는 컬러영상에서 특정소리를 연상시킬 수 있는 공감각 인지현상에 기반하여 컬러이미지에서 음악요소로 변환하는 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이는 빛과 소리의 물리적 주파수정보사이의 유사도를 기반으로 이루어진다. 입력 컬러영상은 우선 컬러모델변환이론에 기초하여 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Intensity)영역으로 변환된다. 음계, 옥타브, 크기 및 시간길이 등의 음악적 성분들이 HSI 컬러모델의 각 영역으로부터 추출된다. 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)는 색상 및 명도 히스토그램에서 추출되고, 크기 및 시간길이성분은 명도와 채도 히스토그램에서 추출된다. 실험에서, 제안된 시스템은 표준 C 및 VC++ 기반에서 실현되었고, 최종적으로 WAV 포맷의 사운드파일이 생성되었다. 시뮬레이션 결과를 통해서 입력 컬러영상에서 추출된 음악적 요소들이 출력 사운드신호에 반영됨을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.265-270
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• 2011

본 논문에서는 이진화기반 영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 좌우 3D입체영상 중 우 영상을 이진화를 통한 영역분할을 하고 크기가 작은 영역들은 제거한다. 다음 우 영상의 각 영역들에 대해 대응되는 좌 영상내의 영역을 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 정합을 통해 추출한다. 영역단위의 매칭을 할 때 영역들 간의 겹침을 방지하기 위하여 모폴로지 필터로 영역경계에 인접한 일정부분을 제거한다. 그리고 좌우 영상의 영역 간 히스토그램 명세화를 수행함으로써 우 영상의 밝기 보정을 한다. 실험에서 좌 영상으로부터 블록단위 움직임보상으로 우 영상을 생성했을 때 제안한 방법이 블록평균 정합오차가 가장 작은 것을 확인 할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.101-110
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• 2006

본 연구에서는 항공 관측으로 얻어진 다중분광영상과 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 자료를 이용하여 농업지역의 토지피복 분류 정도를 분석하였다. 다중분광영상은 녹색, 적색, 근적외역의 3분광으로 이루어져 있다. LIDAR 벡터 자료로부터 최초 반사강도 영상과 최초 반사 표고 자료와 최후 반사의 지상 표고 자료의 차이로 산출된 식생 높이 영상이 얻어졌다. 토지피복 분류 방법은 최대우도법을 사용했으며, 다중분광영상의 3밴드 영상 LIDAR의 반사강도 영상, 식생 높이 영상을 이용하였다. 모든 영상을 이용한 토지피복 분류의 전체 정도는 85.6%로 다중분광영상만을 이용한 정도보다 10%이상 향상되었다. 여러 농작물간의 높이의 차이, 수목과 농작물 높이의 차이와 LIDAR 반사강도 차이로 인하여 다중분광영상과 LIDAR 영상을 사용한 토지피복 분류의 정도가 향상되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.183-186
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• 1988

The problem addressed in this paper is the accurate tracting of a dynamic target using outputs from a forward - looking infrared(FLIR) sensor as measurements. The important variations are 1) the spread of the target intensity pattern in the FLIR image plane, 2) target motion characteristics, and 3) the rms value and both spartial and temporal correlation of the back - ground noise. Based on this insights. design modifications and on - line adaptation copabilities are incorporated to enable this type of filter track highly maneuverable targets such as air-to-air missiles, with spatially distributed and changing image intensity profiles, against, background clutter.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제23권1호
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• pp.39-47
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• 2000

In this study, we showed a comparison and analysis making use of DWI(diffusion weighted image) using early diagnosis of cerebral Infarction and with the classified T2 weighted image, FLAIR images signal intensity for brain infarction period. period of cerebral infarction after the condition of a disease by ischemic stroke. To compare 3 types of image, we performed polynomial warping and affined transform for image matching. Using proposed algorithm, calculated signal intensity difference between T2WI, DWI, FLAIR and DWI. The quantification values between hand made and calculated data are almost the same. We quantified the each period and performed pseudo color mapping by comparing signal intensity each other according to previously obtained hand made data, and compared the result of this paper according to obtained quantified data to that of doctors decision. The examined mean and standard deviation for each brain infarction stage are as follows ; the means and standard deviations of signal intensity difference between DWI and T2WI for each period are $197.7{\pm}6.9$ in hyperacute, $110.2{\pm}5.4$ in acute, and $67.8{\pm}7.2$ in subacute. And the means and standard deviations of signal intensity difference between DWI and FLAIR for each period are $199.8{\pm}7.5$ in hyperacute, $115.3{\pm}8.0$ in acute, and $70.9{\pm}5.8$ in subacute. We can quantificate and decide cerebral infarction period objectively. According to this study, DWI is very exact for early diagnosis. We classified the period of infarction occurrence to analyze the region of disease and normal region in DW, T2WI, FLAIR images.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.504-511
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• 2014

본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 다차원의 명암변화에 기반을 둔 조합형 인식기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 적응적 변형의 히스토그램 재조정 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 다차원의 명암변화는 인접 픽셀간의 밝기변화를 4단계로 나누어 고려함으로써 영상의 속성을 더욱 더 정확하게 반영하기 위함이고, x축과 y축의 2방향 각각의 명암변화를 고려한 정규상호상관계수는 좀 더 포괄적으로 영상의 유사성을 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 50개 40*40 픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 평활화를 수행하지 않거나 선형 평활화를 수행한 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.