• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.885-888
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• 2000

Among the previous searching methods, there are the typical methods such as full search and three-step search, etc. Block motion estimation using exhaustive search is too computationally intensive. To apply in practice, recently proposed fast algorithms have been focused on reducing the computational complexity by limiting the number of searching points. According to the reduction of searching points, the quality performance is aggravated in those algorithms. In this paper, We present a fast and efficient search algorithm for block motion estimation that produces better quality performance and less computational time compared with a three-step search (TSS). Previously the proposed Two Step Search Algorithm (TWSS) by Fang-Hsuan Cheng and San-Nan sun is based on the ideas of dithering pattern for pixel decimation using a part of a block pixels for BMA (Block Matching Algorithm) and multi-candidate to compensate quality performance with several locations. This method has good quality performance at slow moving images, but has bad quality performance at fast moving images. To resolve this problem, the proposed algorithm in this paper considers spatial and temporal correlation using neighbor and previous blocks to improve quality performance. This performance uses neighbor motion vectors and previous motion vectors in addition, thus it needs more searching points. To compensate this weakness, the proposed algorithm uses statistical character of dithering matrix. The proposed algorithm is superior to TWSS in quality performance and has similar computational complexity

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.190-196
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• 2013

커브형 집적 영상 기술은 렌즈 배열을 이용하여 3D 영상을 공간에 쉽게 표현할 수 있는 기술이며, 넓은 관측각을 제공한다. 본 논문에서는 커브형 집적 영상에서 물체의 인식 향상을 위하여 다이렉트 픽셀 매핑 (DPM) 방법 기반의 비선형 상관기를 제안한다. 제안하는 비선형 상관기는 커브형 집적 영상 시스템에서 장애물에 가려진 물체로부터 픽업된 요소 영상을 DPM 방법을 통하여 해상도가 향상된 새로운 요소 영상을 생성한다. 새로운 생성된 요소 영상을 사용하여 복원한 3D 영상들과 참조 영상간의 비선형 상호상관을 이용하여 3D 물체의 인식 성능 향상시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위하여 기초적인 상관 관계 실험을 수행하고 기존의 방법과의 비교 결과를 보고한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.99-106
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• 2009

경계 검출은 영상 인식의 성능을 좌우하는 중요한 단계로서 지금까지 많은 경계 검출 방법들이 연구되어 왔음에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 영상에서 객체를 인식하거나 특정 영역을 추적하는 등의 유일한 방법은 아니지만 영상 인식 응용 분야에서 중요한 요소들 중의 하나이다. 본 논문에서는 미분 연산자를 이용한 경계검출 방법과는 달리 이진화 영상에서 2개의 이웃된 픽셀 정보를 참조하여 미리 정의된 4개의 경계 픽셀 패턴과 비교하여 경계 픽셀을 찾고, 다음 경계 검출 탐색 픽셀에 대한 방향을 결정하여 영역의 경계를 검출하며, 다음 영역의 경계 검출을 위하여 방문하지 않은 픽셀들을 탐색하면서 경계 검출 단계를 반복 수행하여 이진화 영상의 경계를 검출하는 방법을 제안하였다. 영상 인식에 있어 미분 연산자를 이용하여 경계 검출을 할 경우 경계 검출 다음 단계인 세선화 과정을 생략할 수 있었으며, 기존의 영역 경계 추적 방법에 비해 경계 검출 알고리즘 수행 시간을 단축하여 실시간으로 영상을 인식하는 시스템에 적용하여 전체적인 영상 인식 시간을 단축할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.27-35
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• 2002

지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.53-61
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• 2010

본 논문은 새로운 에지 방향 추정 방법과 영상의 영역 세분화에 기반을 둔 컬러 보간 알고리즘을 제안한다. 제안하는 에지 방향 추정은 컬러 필터 배열(color filter array: CFA)의 채널 별 분리와 표본 줄임(down-sampling)을 통해 획득한 영상 사이에 존재하는 에지 방향성 상관관계를 바탕으로 이루어진다. 에지 방향성 상관관계는 영상 간의 샘플링 위치와 각 영상의 국부위치에서의 에지 방향성 사이에 존재하는 방향의 유사성을 바탕으로 정의한다. 영상의 영역을 분류함에 있어서 평탄, 에지 영역뿐만 아니라 반복되는 에지가 나타나는 패턴 에지 영역을 구분함으로써 영역을 세분화 한다. 이렇게 구분한 영역 각각에 대해 수직 혹은 수평 방향 에지를 검출하여 에지 방향에 따라 보간함으로써 오류를 최소화 하는 에지 방향성 컬러 보간이 이루어진다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있으며, 제안하는 영역 세분화와 에지 방향 추정을 통해 영상의 고주파 영역에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.

• 대한치과교정학회지
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• 제50권2호
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• pp.108-119
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• 2020

Objective: The primary objective of this study was to quantitatively analyze the bone parameters (thickness and density) at four different interdental areas from the distal region of the canine to the mesial region of the second molar in the maxilla and the mandible. The secondary aim was to compare and contrast the bone parameters at these specific locations in terms of sex, growth status, and facial type. Methods: This retrospective cone-beam computed tomography (CBCT) study reviewed 290 CBCT images of patients seeking orthodontic treatment. Cortical bone thickness in millimeters (mm) and density in pixel intensity value were measured for the regions (1) between the canine and first premolar, (2) between the first and second premolars, (3) between the second premolar and first molar, and (4) between the first and second molars. At each location, the bone thickness and density were measured at distances of 2, 6, and 10 mm from the alveolar crest. Results: The sex comparison (male vs. female) in cortical bone thickness showed no significant difference (p > 0.001). The bone density in growing subjects was significantly (p < 0.001) lower than that in non-growing subjects for most locations. There was no significant difference (p > 0.001) in bone parameters in relation to facial pattern in the maxilla and mandible for most sites. Conclusions: There was no significant sex-related difference in cortical bone thickness. The buccal cortical bone density was higher in females than in males. Bone parameters were similar for subjects with hyperdivergent, hypodivergent, and normodivergent facial patterns.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2007

윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.

• 한국광학회지
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• 제15권4호
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• pp.299-308
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• 2004

공액상 없이 여러 가지 물체를 동시에 재생 가능한 다채널 다단계 위상형 컴퓨터-생성 홀로그램(CGH)을 설계할 수 있는 보다 효과적인 부호화 방법을 제안하였다. 다채널 CGH 패턴을 설계하기 위하여 pixel oriented CGH 제작방식을 이용하였다. 설계된 CGH 패턴의 성능평가를 위해 양자화 위상 단계수에 따른 여러 가지 다채널 CGH들의 회절효율(η), 평균제곱에러(MSE) 및 신호 대 잡음비(SNR) 등의 변화를 살펴보았다. 일반적으로 CGH에 기록되는 물체 수가 증가할수록 CGH의 재생품질은 떨어진다. 그러나 회절효율의 경우 1채널 CGH가 70%이고 제안한 부호화 방법으로 설계한 2채널, 4채널, 8채널 CGH들은 각각 62%, 62%, 63%로 채널수가 증가하여도 큰 차이가 없음을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인할 수 있었다. 또한 렌즈로 결합되어 있는 PAL-SLM과 XGA형 LCD 그리고 이에 빛을 조명하는 LD 등으로 구성되어 있는 액정 공간 광 위상 변조기를 사용하여 광학적으로 CGH를 구현하여 입력영상을 재생$.$고찰해 보았다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.71-78
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• 2021

영상의 군집 속에서 특정 영상을 분류하기 위해서는 주로 목표 영상과 배경의 명암 차이를 구하는데 만약 특정 영상의 윤곽선이 흐리고 선명도가 낮다면 이를 분류하기가 쉽지 않다. 하지만 이러한 영상을 분류하기 위한 연구들이 많지 않으며, 지금까지 발표된 방법들을 적용하더라도 제대로 구분하지 못한다는 어려움이 있다. 본 논문에서는 각 3차원 필름 영상들의 히스토그램을 구한 후, 히스토그램의 최고 빈도를 기준으로 특정 빈도에서의 폭을 구하여 윤곽선이 흐린 불량패턴의 영상을 분류하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 정품 패턴과 불량 패턴 영상의 히스토그램 분포의 차이가 뚜렷하다는 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 히스토그램의 특성을 반영한 제안 알고리즘을 통하여 모든 영상들을 정확하게 분류할 수 있다는 것을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이진화, 히스토그램, 가장자리 검출을 이용한 각각의 유사도 검정들과 퓨샷 러닝의 분석 결과를 비교분석 하였으며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 앞선 네 가지 방법들보다 복잡한 계산 없이 높은 성능을 낼 수 있다는 것을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.36-42
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• 2016

최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.