• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.180-194
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• 2021

For small image registration, feature-based approaches are likely to fail as feature detectors cannot detect enough feature points from low-resolution images. The classic FFT approach's prediction accuracy is high, but the registration time can be relatively long, about several seconds to register one image pair. To achieve real-time and high-precision rigid registration for small images, we apply deep neural networks for supervised rigid transformation prediction, which directly predicts the transformation parameters. We train deep registration models with rigidly transformed CIFAR-10 images and STL-10 images, and evaluate the generalization ability of deep registration models with transformed CIFAR-10 images, STL-10 images, and randomly generated images. Experimental results show that the deep registration models we propose can achieve comparable accuracy to the classic FFT approach for small CIFAR-10 images (32×32) and our LSTM registration model takes less than 1ms to register one pair of images. For moderate size STL-10 images (96×96), FFT significantly outperforms deep registration models in terms of accuracy but is also considerably slower. Our results suggest that deep registration models have competitive advantages over conventional approaches, at least for small images.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권1호
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• pp.32-40
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• 2009

본 논문에서는 단말기상의 출력영상을 기반으로 한 수신영상 복원 방법을 제안한다. 무선 네트워크를 통해 전송되는 비디오 스트리밍의 화질을 평가하기 위해서는 단말기로 전송된 수신 영상에 대한 정보가 필요하다. 그러나 실제 전송된 스트리밍 데이터를 단말기로부터 얻기가 용이하지 않기 때문에 일반적으로 다수의 사람이 직접 화질을 평가하는 방법이 많이 사용된다. 본 논문에서는 단말기로 수신된 스트리밍 영상을 획득하기 위하여 단말기 상에서 출력되는 영상을 기반으로 전송영상을 재구성한다. 이를 위하여 제안한 방법에서는 단말기를 통해 출력되는 영상을 카메라를 이용하여 획득하고, 획득된 영상에서 나타나는 카메라와 단말기 사이의 기하학적 왜곡과 컬러 왜곡을 모델링하여 제거함으로써 전송받은 영상을 재구성하였다. 실험 결과에서는 원영상과 재구성한 영상사이의 PSNR을 측정하여 알고리즘의 성능을 평가하였다. 그 결과 제안한 알고리즘을 통해 $27{sim}28dB$의 PSNR을 얻을 수 있었다. 또한 EPSNR을 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 분석한 결과, 제안한 알고리즘을 통하여 예측된 영상이 MOS 테스트 스케일에서 비교적 좋은 범위에 속하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권2호
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• pp.252-266
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• 2006

컴퓨터 비전 분야에서 다루는 많은 문제는 대부분 수학적 모델을 기반으로 하고 있으며 그 모델의 인수를 예측하는 방법을 사용하여 주어진 문제에 대한 최적의 해를 구한다. 그런데 입력 데이타 집합에 보통의 잡음에 비해 상대적으로 크기가 큰 이상치가 포함되어 있다면 이것은 부정확한 결과를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용되는 대표적인 방법으로 강건한 예측기법인 RANSAC 알고리즘이 있다. 기존 RANSAC 알고리즘의 가장 큰 문제점은 이상치의 비율과 같은 데이타 분포에 대한 사전지식이 필요하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 매 반복 수행시 마다 퍼지분류 기법을 이용하여 전체 데이타를 좋은 샘플집합(good sample set)과 나쁜 샘플집합(bad sample set) 그리고 모호한 샘플집합(vague sample set)으로 분류한 뒤 좋은 샘플집합에서만 샘플링을 해나감으로써 이상치에 대한 제거율과 해의 정확도를 향상시키는 FRANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘을 각각 선형회귀 문제와 호모그래피 계산 문제에 대해 적용했을 때의 성능을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권10호
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• pp.1185-1194
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• 2015

핀홀 카메라 모델을 가정하는 기존 영상처리 기술의 평면 대 평면 간 기하 변환은 구면 파노라마 영상에서의 픽셀 좌표에는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상과 평면 영상의 특징점정합 쌍이 주어졌을 때 두 영상에 포함된 평면 기하 변환 관계를 추정하는 방법을 제안한다. 정합된 특징점들로부터 평면 패턴의 위도 변화, 경도 변화, 회전 변화, 크기 변화 인자를 모두 구하여 기하 변환을 추정하는 것이 본 논문에서 제안하는 방법의 목적이다. 평면 영상을 구면 파노라마 영상에 투영하게 될 경우 두 번의 비선형 좌표계 변환이 포함되어 기하 변환식이 복잡하다. 제안하는 방법은 좌표 변환뿐만 아니라 변환에 내재된 각 인자들을 모두 알아낼 수 있는 것이 장점이다. 실험 결과 제안하는 방법은 약 1%의 오차 수준에서 기하 변환을 추정하였고 위도 및 회전 등 주요 변형 요인에 영향을 거의 받지 않았다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.200-209
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• 2016

본 논문에서는 촬영 시 발생하는 블러 현상을 효율적으로 제거하기 위해 IMU 센서와 노출시간이 길고, 짧은 두 영상을 이용한 비균일 디블러 알고리즘을 제안한다. 종래 센서 정보를 이용한 블러 커널 추정 기법들은 센서 정보의 한계로 인해 성능이 만족스럽지 못하다. 그 한계를 극복하기 위해 우리는 노출시간이 서로 다른 여러 영상들을 이용한 커널 개선 과정을 제안하여, 추정된 커널의 정확도를 향상시킨다. 또한 종래 비균일 디블러 기법들이 블러 커널이 커질수록 심한 화질 열화를 겪는 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 호모그래피 기반 잔여 디콘볼루션을 제안하여 디콘볼루션 과정에서 발생하는 링형 현상과 같은 화질 열화를 최소화한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘의 화질이 기존 기법에 비해 주관적/객관적으로 현저하게 우수함을 볼 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.231-236
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• 2016

현재 인터넷으로 감시 카메라를 이용하여 교통량을 보여주는 서비스가 제공되고 있으나, 일반적으로 사용자가 지도 위의 일정 위치를 지정하면 카메라가 장착되어 있는 기준으로 영상을 보여준다. 본 논문에서는 상단이 북쪽으로 표시되는 일반적인 지도에 현재 카메라에서 촬영되고 있는 도로의 영상을 지도 기준으로 위에서 바라보는 시점(Bird's-eye view)으로 변형(Warping)하여 보여줌으로써 사용자가 직관적으로 현재의 도로 상황을 한눈에 볼 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 카메라 영상에서 보여주고 있는 도로 평면을 강인하게 추정하기 위해 밝기 변화에 강인할 수 있는 움직임 벡터를 이용하여 도로 평면을 추정하는 방법을 제안하며, 지도와 같은 방향성을 가질 수 있도록 재조정하는 과정을 적용하고 지도 위에 표시할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제시하였다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 지도와 같이 사용자가 인지하기 편리한 영상으로 변형되는 결과를 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.93-98
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• 2023

최근 들어 디스플레이 장치의 크기가 커지는 경향이 있고 스마트폰으로 사진을 촬영하는 경우가 일상화되어 있어, 높은 해상도의 사진을 스마트폰으로 촬영할 필요성이 커지고 있다. 그러나 스마트폰과 같이 카메라의 렌즈 크기가 제한된 경우에는 사진의 해상도를 높이는 것에 물리적인 한계가 있다. 본 논문은 스마트폰 카메라와 같이 작은 크기의 렌즈를 사용하는 경우에도 사진의 해상도를 높이기 위한 기술에 관한 것이다. 스마트폰을 이동시키면서 복수의 사진을 촬영하고 이 사진들을 하나의 사진으로 합성하여 해상도를 높이는 것이다. 우선적으로 2차원 사진을 대상으로 스마트폰을 수평으로 이동하면서 2장의 사진을 촬영하였다. OpenCV를 이용하여 카메라 매트릭스의 추정, 호모그패피 역변환등의 과정을 수행하였고, 한 장의 사진으로 합성하여 해상도가 향상되었다. 여러 장의 시험 사진 상의 사선이나 원호등의 부분에서 해상도가 향상되는 것을 확인하였다.