• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.317-324
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• 2010

In recent years, many automatic classification approaches have been employed. An automatic classification method can be effective, time-saving and can produce objective results due to the exclusion of operator intervention. This paper proposes a classification method based on automated training for high resolution multispectral images using ancillary data. Generally, it is problematic to automatically classify high resolution images using ancillary data, because of the scale difference between the high resolution image and the ancillary data. In order to overcome this problem, the proposed method utilizes the classification results of a Landsat image as a medium for automatic classification. For the classification of a Landsat image, a maximum likelihood classification is applied to the image, and the attributes of ancillary data are entered as the training data. In the case of a high resolution image, a K-means clustering algorithm, an unsupervised classification, was conducted and the result was compared to the classification results of the Landsat image. Subsequently, the training data of the high resolution image was automatically extracted using regular rules based on a RELATIONAL matrix that shows the relation between the two results. Finally, a high resolution image was classified and updated using the extracted training data. The proposed method was applied to QuickBird and SPOT-5 images of non-accessible areas. The result showed good performance in accuracy assessments. Therefore, we expect that the method can be effectively used to automatically construct thematic maps for non-accessible areas and update areas that do not have any attributes in geographic information system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.35-43
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• 2013

텍스처 이미지가 다양한 산업 애플리케이션 분야에 널리 사용됨에 따라, 이러한 이미지들의 저작권 보호는 중요한 이슈가 되어왔다. 이러한 이유로, 본 논문은 이미지에 내재한 텍스처 특성을 이용한 칼라 텍스처 이미지 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 퍼지 클러스터링을 위한 입력으로써 그레이 레벨 동시발생 행렬의 에너지와 동질성 특징을 사용하여 워터마크를 삽입하기 위한 적당한 블록들을 선택한다. 워터마크를 삽입하기 위해 먼저 선택된 블록들에 이산 웨이블릿 변환을 수행하고, 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 하나를 선택한다. 그런후에 이 워터마크를 중간 대역의 이산 코사인 변환 계수에 삽입한다. 또한, 본 논문은 워터마크 삽입 후 비인지성과 다양한 형태의 워커마킹 공격에 대해 강인성이 뛰어난 이득 계수들과 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 효과를 탐색한다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 이득 계수가 42이고 HH 밴드에 워터마크를 삽입하였을 때 높은 PSNR 값 (47.66 dB to 48.04 dB) 및 낮은 M-SVD 값 (8.84 to 15.6)을 얻었다. 또한 제안한 알고리즘은 노이즈 첨가, 필터링, 잘라내기 및 JPEG 압축과 같은 다양한 이미지 처리 공격에서도 높은 상관 값 (0.7193 to 1)을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.16-27
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• 2011

배아란 동물이나 식물과 같은 다세포 생물의 초기 단계를 의미한다. 배아의 단계에서 다세포 생물의 기초적인 체제가 결정되기 때문에 배아는 개체발생의 기구를 연구하는 중요한 연구대상이 된다. 생물학자들은 배아 연구를 위해 대용량의 배아 이미지 데이터를 소유하고 있으며, 이러한 대용량 데이터 중 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터 구조화가 필요하다. 데이터베이스 구조화를 위해 주로 사용되는 방법으로 계층적 클러스터링이 있다. 그러나 기존의 계층적 클러스터링 방법은 데이터베이스를 트리 형태로 구조화 하는 과정에서 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하지 못하기 때문에 결과 클러스터링 트리가 경사 트리일 가능성이 매우 높다. 경사 트리인 경우 사용자가 원하는 이미지를 검색하기 위해 트리를 순회할 때 많은 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 배아 이미지 데이터를 경사 되지 않으며 균형 상태에 가까운 트리 형태로 구조화하기 위한 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 데이터베이스 내에 저장된 배아 이미지를 그래프로 변환하고 반복적으로 그래프 분할 알고리즘을 적용하여 클러스터를 생성한다. 이 때 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하여 특정 클러스터의 크기가 지나치게 커지거나 객체 수가 많아지는 것을 방지한다. 실험을 통해서 제안하는 방안의 우수성을 규명하고 시각화 툴을 제공하여 사용자가 원하는 배아 이미지를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.89-98
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• 2018

최근의 인공 신경망(Neural Network) 기법은 전통적인 분류 문제와 군집화 문제 해결에서 벗어나 이미지 생성 같은 컨텐츠 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 차세대 컨텐츠 생성 기법으로 인공신경망을 이용한 이미지 생성기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 두개의 이미지를 입력받아서 하나의 이미지에서는 색상을, 다른 이미지에서는 모양을 가져와 새로운 이미지로 조합해낸다. 이 모델은 컨볼루션 인공신경망(Convolutional Neural Network)으로 제작되었으며 각각 이미지에서 색상과 모양을 추출해내는 두 개의 인코더와 각 인코더의 값을 모두 넘겨받아 하나의 조합이 되는 이미지를 생성해내는 하나의 디코더로 구성이 되어있다. 본 연구의 성과는 저비용으로 게임 개발 프로세스 상 다양한 2차원 이미지 생성 및 보정 작업에 활용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-11
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• 2002

본 연구에서는 보안목표물의 효율적인 활용에 목적을 두고 있으며 이를 위하여 항공사진 영상에 표현된 보안 삭제구역에 대한 문제점을 분석하고 영상의 특정영역 인식을 위하여 클러스터링과 레이블링을 실시하였으며, 후처리 알고리즘을 통하여 디지털 영상 데이터의 다양한 활용성을 극대화시키려 하였다. 이러한 연구성과를 토대로 영상의 밝기 값은 지형ㆍ지물의 수량에 따라 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 영상 전체에 포함되어 있는 지형·지물의 정보량 판단에 유용한 평가자료로 활용할 수 있는 것으로 평가되었다. 또한 영상인식 및 후 처리에 있어서 도심지나 교외지의 경우 기존 보안목표물의 삭제를 위한 처리절차와 유사하게 인식되는 지형ㆍ지물의 다수 포함으로 인해 산악지에 비해 좋은 결과 값이 도출되지 않았으며. 이는 지형·지물의 수량이 인식 및 처리에 절대적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.822-831
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• 2003

A computer-vision based pipe-inspection algorithm is developed. The algorithm uses the modified Hough transformation and a line-scanning approach to identify the edge line and the radius of the pipe image, from which the eccentricity and dimension of the pipe-end is calculated. Line and circle detection was performed using Laplace operator with input image, which are acquired from the front and side cameras. In order to minimize the memory usage and the processing time, a clustering method with the modified Hough transformation is introduced for line detection. The dimension of inner and outer radius of pipe is calculated by the proposed line-scanning method. The method scans several lines along the X and Y axes, calculating the eccentricity of inner and outer circle, by which pipes with wrong end-shape can be classified and removed.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.73-75
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• 2019

360°VR 영상은 카메라에서 촬영된 여러 영상들을 이어 붙이는 작업인 스티칭(Stitching)을 통하여 만들 수 있다. 스티칭은 영상들을 이어 붙이기 위해 각 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출, 특징점간 유사도를 비교하여 유사한 특징점끼리 매칭시키는 특징점 매칭, 특징점 매칭 과정에서 획득한 호모그래피 매트릭스를 이용한 이미지 와핑, 각 영상 간의 부자연스러운 경계선을 제거하는 블렌딩 과정을 거친다. 고품질의 360°VR 영상을 획득하기 위해서는 영상의 개수를 증가시킬 필요가 있고, 이로 인해 스티칭 과정에서 소요되는 시간이 증가한다. 본 논문에서는 카메라 센서 정보를 이용해 유사한 영상끼리 클러스터링하여, 한번에 스티칭이 진행되는 영상의 수를 감소시키고, 멀티 스레드를 이용하여 각 그룹의 스티칭을 병렬적으로 진행한 뒤, 최종적으로 스티칭하여 최종 360°VR 영상을 획득하는 과정을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.314-319
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• 1998

In this paper, for efficient data classification in multispectral bands environment, a band feature extraction method using the Rough sets theroy is proposed. First, we make a look up table from training data, and analyze the properties of experimental multispectral image data, then select the efficient band usin indiscernibility relation of Rough sets theory from analysis results. Proposed method is applied to LAMDSAT TM data on 2, June, 1992. Among them, normal distributive data were experimented, mainly. From this, we show clustering trends that similar to traditional band selection results by wavelength properties, from this, we verify that can use the proposed method that centered on data properties to select the efficient bands, though data sensing environment change to hyperspectral band environments.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.189-194
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• 2017

In this study, we propose a method which is based on "Image segmentation by histogram thresholding using hierarchical cluster analysis"/HCA/ and "A nonparametric approach for histogram segmentation"/NHS/. HCA method uses that all histogram bins are one cluster then it reduces cluster numbers by using distance metric. Because this method has too many clusters, it is more computation. In order to eliminate disadvantages of "HCA" method, we used "NHS" method. NHS method finds all local minima of histogram. To reduce cluster number, we use NHS method which is fast. In our approach, we combine those two methods to eliminate disadvantages of Arifin method. The proposed method is not only less computational than "HCA" method because combined method has few clusters but also it uses local minima of histogram which is computed by "NHS".

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권4호
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• pp.19-24
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• 2017

In this paper, we propose an automatic segmentation method of left and right heart in computed tomography angiography (CTA) using separating energy function. First, we smooth the images by applying anisotropic diffusion filter to remove noise. Then, the volume of interest (VOI) is detected by using k-means clustering. Finally, we extract the left and right heart with separating energy function which we proposed to split the heart. We tested our method in ten CT images and they were obtained from a different patient. For the evaluation of the computational performance of the proposed method, we measured the total processing time. The average of total processing time, from first step to third step, was $14.39{\pm}1.17s$. We expect for our method to be used in cardiac diagnosis for cardiologist.