• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.65-77
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• 2009

본 논문에서는 SSE (Streaming SIMD Extensions) 명령어를 이용한 고속 영상처리 알고리즘을 제안한다. SSE 명령어를 지원하는 CPU는 128비트 크기의 XMM 레지스터를 보유하고 있으며 이에 속한 데이터는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 방식으로 한 번에 병렬로 처리 될 수 있다. 영상처리에서 폭넓게 활용되는 평균 필터, 소벨 수평방향 외곽선 검출, 이진 침식 알고리즘을 SIMD 방식으로 효과적으로 처리 할 수 있는 알고리즘을 제시하였고, 수행 시간을 측정하였다. 보다 객관적인 수행 속도 평가를 위해 현재 많이 사용되고 있는 영상처리 라이브러리와의 수행 속도를 비교하였다. 비교에 사용된 라이브러리는 SISD(Single Instruction Single Data)방식으로 동작하는 OpenCV 1.0, SIMD 방식을 지원하는 고속 영상처리 라이브러리인 IPP 5.2와 MIL 8.0에서 각각 수행 시간을 측정하고 제안하는 알고리즘의 처리 속도와 비교하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 SISD방식의 영상처리 라이브러리에 비해 평균 8배의 성능향상을 보였으며, SIMD 방식의 고속 영상처리 라이브러리와 비교 하였을 때 평균 1.4배의 성능향상을 보였다. 따라서 제안하는 알고리즘은 고가의 영상처리 라이브러리와 추가적인 하드웨어의 구입 없이도 고속으로 동작해야 하는 실제 영상 처리 어플리케이션에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.463-468
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• 2021

Single image super-resolution (SISR) is an image processing technique, and its main target is to reconstruct the high-quality or high-resolution (HR) image from the low-quality or low-resolution (LR) image. Currently, deep learning-based convolutional neural network (CNN) image super-resolution approaches achieved remarkable improvement over the previous approaches. Furthermore, earlier approaches used hand designed filter to upscale the LR image into HR image. The design architecture of such approaches is easy, but it introduces the extra unwanted pixels in the reconstructed image. To resolve these issues, we propose novel deep learning-based approach known as Lightweight deep CNN-based approach for Single Image Super-Resolution (LDCSIR). In this paper, we propose a new architecture which is inspired by ResNet with Inception blocks, which significantly drop the computational cost of the model and increase the processing time for reconstructing the HR image. Compared with the other state of the art methods, LDCSIR achieves better performance in terms of quantitively (PSNR/SSIM) and qualitatively.

• 한국측량학회지
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• 제20권1호
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• pp.13-19
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• 2002

자동화 공정에 의한 항공사진이나 위성영상의 획득과는 달리 지상사진측량에 의한 영상 획득은 대상물의 요구정확도와 해석 범위에 따라 각기 다른 번거로운 수행 과정을 거쳐야 한다. 이에, 본 연구에서는 단사진의 활용성을 증대시키기 위해 무반사경 토털스테이션을 이용하여 지상 구조물인 문화재에 대한 수치표면모형 및 정사영상을 생성하였으며 입체영상을 이용한 방법과 비교 분석하였다. 입체 영상의 획득과 도화의 어려움을 배제하고 생성한 정사영상을 이용하여 다양한 기하학적, 시각적 분석을 수행하므로써 고정밀도를 요하지 않는 문화재의 도면 작성이나 사면의 안정성 검토 등을 위한 측정방법으로 단사진의 활용방안을 제시 하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1246-1262
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• 2021

Recent studies have demonstrated the strong ability of deep convolutional neural networks (CNNs) to significantly boost the performance in single image super-resolution (SISR). The key concern is how to efficiently recover and utilize diverse information frequencies across multiple network layers, which is crucial to satisfying super-resolution image reconstructions. Hence, previous work made great efforts to potently incorporate hierarchical frequencies through various sophisticated architectures. Nevertheless, economical SISR also requires a capable structure design to balance between restoration accuracy and computational complexity, which is still a challenge for existing techniques. In this paper, we tackle this problem by proposing a competent architecture called Enhanced U-Net Network (EUN), which can yield ready-to-use features in miscellaneous frequencies and combine them comprehensively. In particular, the proposed building block for EUN is enhanced from U-Net, which can extract abundant information via multiple skip concatenations. The network configuration allows the pipeline to propagate information from lower layers to higher ones. Meanwhile, the block itself is committed to growing quite deep in layers, which empowers different types of information to spring from a single block. Furthermore, due to its strong advantage in distilling effective information, promising results are guaranteed with comparatively fewer filters. Comprehensive experiments manifest our model can achieve favorable performance over that of state-of-the-art methods, especially in terms of computational efficiency.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1302-1305
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• 1997

A new approach to the three-dimensional measurement of the object surface and moving particles is introduced. A single TV camera with an apparatus to add the circular bias to the image enables us to record the three-dimensional information of measuring points as streaks on a single image. Every shaped of the streak on the image plane is related to the position of the measuring point. the information is extracted form the image using an image processign technique.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1758-1763
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• 1991

This paper describes a new method to determine the 3D-shape of objects consisting of specular planar surfaces. This method exploits a light source which is made of a diffuse plane with a grid pattern encoded in an M-sequence and uses a single image of the light source reflected by the objects to acquiring orientations and positions of the surfaces of the objects. When grid lines of the light source are reflected by a specular planar surface and perspectively projected on an image plane, a set of lines vanishing at a point are obtained on the image plane. The orientation of the specular planar surface is determined by using the vanishing point, and the position is determined by using the correspondence between lines on the image and lines on the light source, which is obtained by employing a characteristic regularity of the M-sequence. Before the vanishing points are calculated, the lines on the image are classified and correlated with the surfaces of objects by using slopes and positions of the lines and the regularity of the M-sequence. This method requires only a single image.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제6권1호
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• pp.18-23
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• 2006

In this paper, we demonstrate a fully integrated X-band image rejection down converter, which was developed using InGaP/GaAs HBT MMIC technology, consists of two single-balanced mixers, a differential buffer amplifier, a differential YCO, an LO quadratue generator, a three-stage polyphase filter, and a differential intermediate frequency(IF) amplifier. The X-band image rejection downconverter yields an image rejection ratio of over 25 dB, a conversion gain of over 2.5 dB, and an output-referred 1-dB compression power$(P_{1dB,OUT})$ of - 10 dBm. This downconverter achieves broadband image rejection characteristics over a frequency range of 1.1 GHz with a current consumption of 60 mA from a 3-V supply.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4326-4344
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• 2021

The SinGAN is one of generative adversarial networks that can be trained on a single nature image. It has poor ability to learn more global features from nature image, and losses much local detail information when it generates arbitrary size image sample. To solve the problem, a non-linear function is firstly proposed to control downsampling ratio that is ratio between the size of current image and the size of next downsampled image, to increase the ratio with increase of the number of downsampling. This makes the low-resolution images obtained by downsampling have higher proportion in all downsampled images. The low-resolution images usually contain much global information. Therefore, it can help the model to learn more global feature information from downsampled images. Secondly, the attention mechanism is introduced to the generative network to increase the weight of effective image information. This can make the network learn more local details. Besides, in order to make the output image more natural, the TVLoss function is introduced to the loss function of SinGAN, to reduce the difference between adjacent pixels and smear phenomenon for the output image. A large number of experimental results show that our proposed model has better performance than other methods in generating random samples with fixed size and arbitrary size, image harmonization and editing.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.375-380
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• 2017

본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측 지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.322-329
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• 2007

본 논문에서는 디지털 의료 영상 및 진단 분야 그리고 산업용으로도 활용 가능한 싱글 포톤 계수형 영상센서를 $0.18{\mu}m$ triple-well CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 공정을 사용하여 설계하였다. 설계된 Readout 칩용 싱글 픽셀은 디지털 X-ray 이미지 센서모듈을 간단화 하기 위해 단일 전원전압을 사용하였으며, Preamplifier의 출력 전압인 signal voltage(${\Delta}Vs$)를 크게 하기 위해 Folded Cascode CMOS OP amp를 이용한 Preamplifier를 설계하였으며, 기존의 Readout 칩 외부에서 인가하던 threshold voltage를 Readout 칩 내부에서 생성해 줄 수 있도록 Externally Tunable Threshold Voltage Generator 회로를 새롭게 제안하였다. 그리고, Photo Diode에서 발생하는 Dark Current Noise를 제거하기 위한 Dark Current Compensation 회로를 제안하였으며, 고속 counting이 가능하고, layout 면적이 작은 15bit LFSR(Linear Feedback Shift Resister) Counter를 설계하였다.