• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.21-29
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• 2019

본 논문에서는 구조-텍스처 분할 기법을 기반으로 위성영상을 분할 융합하여 공간 해상도를 개선시키는 프레임워크를 제시한다. 위성영상은 센서가 감지하는 파장에 따라 다양한 공간해상도를 가진다. 전정 영상 (panchromatic image)은 일반적으로 높은 공간해상도를 가지지만 단일 흑백컬러를 가지고 있는 반면, 다중분광 영상 (multi-spectral image)나 적외선 영상은 전정 영상에 비해 낮은 공간해상도를 가지지만 다양한 분광 밴드정보와 열 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 다중분광 영상이나 적외선 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해 영상의 디테일이 텍스처 영상에만 존재한다는 것에 착안하여 본 프레임워크를 고안하였다. 고안된 프레임워크에서는 저해상도 영상과 고해상도 영상이 구조 영상과 텍스처 영상으로 분할된 뒤, 저해상도 구조영상은 고해상도 구조 영상을 참조하여 가이디드 필터링 된다. 구조-텍스처 영상 모델에 따라 필터링된 저해상도 영상의 구조 영역과 고해상도 영상의 텍스처 영역을 픽셀 단위로 더해져서 최종 영상이 생성된다. 생성된 영상은 저해상도 영상의 밴드와 고해상도 영상의 디테일을 포함한다. 제시하는 방법은 분광해상도와 공간해상도를 모두 보존할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권3호
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• pp.332-337
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• 2007

In the early twenty-first century, minimally invasive surgery is the mainstay of various kinds of surgical fields. Surgeons gave percutaneously surgical treatment of the screw directly using a fluoroscopic view in the past. The latest date, they began to operate the fractured carpal bone surgery using Computerized Tomography (CT). Carpal bones composed of wrist joint consist of eight small bones which have hexahedron and sponge shape. Because of these shape, it is difficult to grasp the shape of carpal bones using only CT image data. Although several image segmentation studies have been conducted with carpal bone CT image data, more studies about carpal bone using CT data are still required. Especially, to apply the software implemented from the studies to clinical fIeld, the outcomes should be user friendly and very accurate. To satisfy those conditions, we propose modified multi-seed region growing segmentation method which uses simple threshold and the canny edge detector for finding edge information more accurately. This method is able to use very easily and gives us high accuracy and high speed for extracting the edge information of carpal bones. Especially, using multi-seed points, multi-bone objects of the carpal bone are extracted simultaneously.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.114-121
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• 2013

BTC 영상 압축은 간단하고, 하드웨어 구현이 용이하여, LCD의 오버드라이브에 필요한 영상 압축 기법으로 널리 사용되어지고 있다. 본 논문에서는 압축 손실을 줄이기 위한 방법으로, MLQ-BTC (Multi-Level Quantization BTC) 알고리즘을 제안한다. MLQ-BTC 알고리즘은 입력 영상을 Quasi 8-level BTC 방법과 Advanced 2-level BTC 방법으로 압축 및 복원하여, 압축손실이 적은 알고리즘을 선택하는 과정이다. 시뮬레이션으로 기존의 BTC 알고리즘과 PSNR 및 압축비율의 비교를 통해서, 제안한 알고리즘의 효율성을 확인하였다.

• Journal of Information Display
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• 제3권3호
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• pp.1-11
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• 2002

Multi-view function is important to three-dimensional displays without dedicated glasses. It is the reason that the observers earnestly desire to change their positions freely. Multi-viewing is also principal to the reality of three-dimensional (3D) image displayed on the screen. The display of projection type has the advantage that the number of viewing points can be easily increased according to the number of projectors. The authors research on multi-view projection display with hologram screen. Powerful directionality of the diffracted beam from hologram screen is required unlike two-dimensional (2D) display. We developed a new method that all diffracted beams satisfied the same Bragg condition and became sufficiently bright to observe the 3D image under usual indoor light. The principle is based on the essential Bragg diffraction in the three-dimensional space. Owing to such three-dimensional Bragg diffraction we achieved an excellent hologram screen that could be multiple reconstructed in spite of single recording. This hologram screen is able to answer arbitrary numbers of viewing points within wide viewing zone. The distortion of 3D image becomes also sufficiently small with the method of dividing the cross angle between illumination and diffraction beam.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권2호
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• pp.101-110
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• 2021

In computer vision, single-image super resolution has been an area of research for a significant period. Traditional techniques involve interpolation-based methods such as Nearest-neighbor, Bilinear, and Bicubic for image restoration. Although implementations of convolutional neural networks have provided outstanding results in recent years, efficiency and single model multi-scalability have been its challenges. Furthermore, previous works haven't placed enough emphasis on real-number scalability. Interpolation-based techniques, however, have no limit in terms of scalability as they are able to upscale images to any desired size. In this paper, we propose a convolutional neural network possessing the advantages of the interpolation-based techniques, which is also efficient, deeming it suitable in practical implementations. It consists of convolutional layers applied on the low-resolution space, post-up-sampling along the end hidden layers, and additional layers on high-resolution space. Up-sampling is applied on a multiple channeled feature map via bicubic interpolation using a single model. Experiments on architectural structure, layer reduction, and real-number scale training are executed with results proving efficient amongst multi-scale learning (including scale multi-path-learning) based models.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권10호
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• pp.3844-3853
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• 2023

Although radiation and chemotherapy methods for cancer therapy have advanced significantly, surgical resection is still recommended for most cancers. Therefore, intraoperative imaging studies have emerged as a surgical tool for identifying tumor margins. Intraoperative imaging has been examined using conventional imaging devices, such as optical near-infrared probes, gamma probes, and ultrasound devices. However, each modality has its limitations, such as depth penetration and spatial resolution. To overcome these limitations, hybrid imaging modalities and tracer studies are being developed. In a previous study, a multi-modal laparoscope with silicon photo-multiplier (SiPM)-based gamma detection acquired a 1 s interval gamma image. However, improvements in the near-infrared fluorophore (NIRF) signal intensity and gamma image central defects are needed to further evaluate the usefulness of multi-modal systems. In this study, an attempt was made to change the NIRF image acquisition method and the SiPM-based gamma detector to improve the source detection ability and reduce the image acquisition time. The performance of the multi-modal system using a complementary metal oxide semiconductor and modified SiPM gamma detector was evaluated in a phantom test. In future studies, a multi-modal system will be further optimized for pilot preclinical studies.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.113-120
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• 2020

다시점 비디오는 하나의 장면을 여러 대의 카메라를 이용하여 여러 시점에서 촬영한 것이다. 따라서 사용자의 요구에 의해서 원하는 시점의 비디오를 제공할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 보다 향상된 기법을 활용하여 계층적 깊이 영상 구조 표현의 압축 성능을 향상시켰다. 계층적 깊이 영상을 H.264 기술로 부호화시켜 압축된 데이터 크기를 확인하고, 복원된 각 영상의 품질 성능을 알아보았다. H.264/AVC 기술은 쉽게 비디오와 관련된 콘텐트에 대한 H.264 기술로 확장될 수 있다. 그래서 깊이 정보를 포함하는 다시점 영상을 효과적으로 압축할 수 있는 계층적 깊이 영상 구조라는 새로운 콘텐트에 적용하는 방법을 제안하였다. 다시점 비디오 영상의 막대한 데이터 양이 감소되며, 고품질의 영상을 제공되고, 에러 복원 기능이 강화하는 장점이 있는 것을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.474-483
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• 2018

본 논문에서는 가이디드 이미지 필터를 이용한 다중 스케일 넓은 동적 영역 톤 매핑 알고리듬을 제안한다. 가이디드 이미지 필터는 이미지를 베이스 레이어와 디테일 레이어로 나누기 위해 사용된다. 이때 디테일 레이어의 동적 영역을 줄이기 위해 압축 함수가 사용된다. 하지만 대부분의 경우의 이미지는 다양한 스케일의 디테일과 에지 정보를 포함하고있다. 즉, 특정 스케일로 디테일 특성을 표현하는 것은 불가능하며 단일 스케일 이미지 분할 방법은 에지 주변에서 열화 현상을 야기시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다중 스케일 이미지 분할 방법을 제안한다. 다중 스케일의 디테일 레이어들을 이용하여 에지 보존 정도를 조절한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 에지 보존의 정도가 더 우수함을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.521-532
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• 2015

본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 쿼드트리 구조를 갖는 다중-스케일 블록 지역적 이진 패턴 기반의 영역검출기를 제시하고, 이를 통한 구간적 잡음 제거 기법을 제안한다. 구간적 잡음 제거 기법은 영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어 화소의 변화량에 따라 검출을 수행하는 다중-스케일 블록 영역 검출기를 쿼드트리 형태로 제시하고 검출된 영역 특성에 맞게 영상분석을 진행한다. 처리되는 영역들은 강한 변화량을 갖는 영역, 약한 변화량을 갖는 영역, 평탄한 영역의 세 가지로 분류되며 차례로 주성분분석, 양방향 필터, 구조-텍스쳐 영상 분해의 기법들이 잡음제거를 위해 적용된다. 객관적 실험결과를 통하여 기존 알고리즘들 보다 제안하는 구간적 잡음 제거 기법이 최대 신호-대-잡음비 측면에서 이득을 가지며, 주관적 화질 비교를 통해 세부정보들이 최대한 보존되어 있음과 동시에 평탄한 영역에 대해서도 왜곡이 거의 없는 향상된 복원영상이 얻어지는 것을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2698-2717
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• 2019

This paper proposes a multi-stage encryption technique to enhance the level of secrecy of image to facilitate its secured transmission through the public network. A great number of researches have been done on image secrecy. The existing image encryption techniques like visual cryptography (VC), steganography, watermarking etc. while are applied individually, usually they cannot provide unbreakable secrecy. In this paper, through combining several separate techniques, a hybrid multi-stage encryption technique is proposed which provides nearly unbreakable image secrecy, while the encryption/decryption time remains almost the same of the exiting techniques. The technique consecutively exploits VC, steganography and one time pad (OTP). At first it encrypts the input image using VC, i.e., splits the pixels of the input image into multiple shares to make it unpredictable. Then after the pixel to binary conversion within each share, the exploitation of steganography detects the least significant bits (LSBs) from each chunk within each share. At last, OTP encryption technique is applied on LSBs along with randomly generated OTP secret key to generate the ultimate cipher image. Besides, prior to sending the OTP key to the receiver, first it is converted from binary to integer and then an asymmetric cryptosystem is applied to encrypt it and thereby the key is delivered securely. Finally, the outcome, the time requirement of encryption and decryption, the security and statistical analyses of the proposed technique are evaluated and compared with existing techniques.