• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.388-390
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• 2012

도시 지역의 영상에서는 가로수, 행인, 자동차 등 3차원 대상이 아닌 전경 물체가 빈번하게 나타남에 따라 건물 모델의 텍스처 생성에 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 건물 영상에서 전경 물체에 의한 가림이 제거된 정명평행 텍스처를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자 조작을 이용하여 반자동으로 전경 물체에 의해 가려진 영역을 찾고, 이를 인페인팅 기법을 통해 채워넣음으로서 facade에 대한 텍스처를 생성한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.848-850
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• 2015

본 논문에서는 픽셀 그레디언트의 방향성 정보를 이용하여 복원하는 예제기반 인페인팅 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 영상 내에서 픽셀 그레디언트의 방향성을 검출하여 강도가 높은 그레디언트를 가지는 픽셀들을 먼저 복원하는 특징을 가진다. 지역적인 그래디언트의 특성을 이용하여 복원 영역의 연결성을 높이고 에러의 파급 효과를 줄임으로써, 기존의 예제기반 인페인팅 방법보다 개선된 결과를 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권5호
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• pp.439-445
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• 2007

Stereoscopic viewing is an efficient technique for not only computer vision but also remote sensing applications. Generally, stereo pair obtained at the same time is necessary for 3D viewing, but it is possible to synthesize a stereomate suitable for stereo view with a single image and disparity-map. There have been researches concerning the generation of the synthetic stereomate from remote sensing imagery. However it is hard to find researches concerning the restoration of occlusion in stereomate. In this paper, we generated synthetic stereomates from remote sensing images, focused on the occlusion restoration. In order to figure out proper restoration methods depending on the spatial resolution of remote sensing imagery, we tested several methods including general interpolation and inpainting technique, then evaluated the results.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.524-543
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• 2022

Correct facade image parsing is essential to the semantic understanding of outdoor scenes. Unfortunately, there are often various occlusions in front of buildings, which fails many existing methods. In this paper, we propose an end-to-end deep network for facade parsing with occlusions. The network learns to decompose an input image into visible and invisible parts by occlusion reasoning. Then, a context aggregation module is proposed to collect nonlocal cues for semantic segmentation of the visible part. In addition, considering the regularity of man-made buildings, a repetitive pattern completion branch is designed to infer the contents in the invisible regions by referring to the visible part. Finally, the parsing map of the input facade image is generated by fusing the results of the visible and invisible results. Experiments on both synthetic and real datasets demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods in parsing facades with occlusions. Moreover, we applied our method in applications of image inpainting and 3D semantic modeling.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.65-68
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• 2021

본 연구에서는 Dilated U-Net 기반의 이미지 복원기법을 통해 콘크리트 균열 추출 성능 개선 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 구조물의 미관상의 문제뿐 아니라 추후 큰 안전사고의 원인이 될 수 있어 초기대응이 중요하다. 현재는 점검자가 직접 육안으로 검사하는 외관 검사법이 주로 사용되고 있지만, 이는 정확성 및 비용, 시간, 그리고 안전성 면에서 한계를 갖고 있다. 이에 콘크리트 구조물 표면에 대해 획득한 영상 처리 기법을 사용한 검사 방식 도입의 관심이 늘어나고 있다. 또한, 딥러닝 기술의 발달로 딥러닝을 적용한 영상처리의 연구 역시 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 콘크리트 균열 추개선출 성능 개선을 위해 Dilated U-Net 기반의 이미지 복원기법을 적용하는 방안을 제안하였고 성능 검증 결과, 기존 U-Net 기반의 정확도가 98.78%, 조화평균 82.67%였던 것에 비해 정확도 99.199%, 조화평균 88.722%로 성능이 되었음을 확인하였다.

• 대한수학회지
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• 제61권3호
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• pp.427-444
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• 2024

The matrix completion problem is to predict missing entries of a data matrix using the low-rank approximation of the observed entries. Typical approaches to matrix completion problem often rely on thresholding the singular values of the data matrix. However, these approaches have some limitations. In particular, a discontinuity is present near the thresholding value, and the thresholding value must be manually selected. To overcome these difficulties, we propose a shrinkage and thresholding function that smoothly thresholds the singular values to obtain more accurate and robust estimation of the data matrix. Furthermore, the proposed function is differentiable so that the thresholding values can be adaptively calculated during the iterations using Stein unbiased risk estimate. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields a more accurate estimation with a faster execution than other matrix completion algorithms in image inpainting problems.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.48-60
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• 2011

최근 3차원 영상과 자유 시점 영상에 대한 연구가 매우 활발하다. 다수의 카메라로부터 취득된 다시점 영상 사이를 가상적으로 이동하며 시청할 수 있는 자유 시점 렌더링은 다양한 분야에 적용될 수 있어 주목받는 연구주제이다. 하지만 다시점 카메라 시스템은 경제적인 비용 및 전송의 제약이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 한 장의 텍스처 영상과 상응하는 깊이 영상을 이용하여 가상 시점을 생성하는 방법이 주목받고 있다. 가상 시점 생성 시 발생하는 문제점은 원래 시점에서는 객체에 의해 가려져 있던 영역이 가상시점에서는 보이게 된다는 것이다. 이 가려짐 영역을 자연스럽게 채우는 것은 가상 시점 렌더링의 질을 결정한다. 본 논문은 가상 시점 렌더링에서 필연적으로 발생하는 가려짐 영역을 깊이 기반 인페인팅을 이용하여 합성하는 방법을 제안한다. 텍스처 합성 기술에서 우수한 성능을 보인 패치 기반 비모수적 텍스처 합성 방법에서 중요한 요소는 어느 부분을 먼저 채울 지 우선순위를 결정하는 것과 어느 배경 영역으로 채울 지 예제를 결정하는 것이다. 본 논문에서는 헤시안(Hessian) 행렬 구조 텐서(structure tensor)를 이용해 잡음에 강건한 우선순위 설정 방법을 제안한다. 또한 홀 영역을 채울 적절한 배경 패치를 결정하는 데에 있어서는 깊이 영상을 이용해 배경영역을 알아내고 에피폴라 라인을 고려한 패치 결정 방법을 제안한다. 기존 방법들과 객관적인 비교와 주관적인 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 보존과학회지
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• 제27권2호
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• pp.191-199
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• 2011

견본 회화 문화재의 보존처리의 보견작업에 적합한 자외선 인공 열화견을 얻기 위해 자외선의 종류, 자외선 조사시간에 따른 열화견의 물리적 특성과 견본 회화 보존처리에의 적용성을 평가하였다. 장파장 자외선(UV-A) 조사 열화견은 단파장 자외선(UV-C) 조사 열화견에 비해 자연상태에서 열화가 일어난 생견과 유사한 표면 손상 형태를 보였다. UV-C 열화견은 자외선 조사와 함께 강도가 급격하게 떨어져 54시간을 조사하였을 때 원래 강도의 12.7%까지 저하한 반면 UV-A 열화견은 168시간 조사하였을 때 원래 강도의 14.2% 수준으로 떨어져 강도 저하가 완만하였다. UV-A 열화견의 수분율은 자외선 조사시간의 증가와 함께 7.3%까지 떨어지다가 증가하지만 UV-C 열화견은 6.0%까지 떨어지다가 다시 증가하였으며 전체적으로 UV-A 열화견의 수분이 높았다. UV-A 열화견은 밝은 황색을 띠며 황변지수가 낮은 반면 UV-C 열화견은 어두운 황갈색이며 황변지수가 높았다. 견본 회화 보존처리에의 적용성을 평가한 결과, UV-A 열화견은 UV-C 열화견에 비해 황변에 의한 색상차가 크지 않아 보견 작업시 염색이나 보채에 크게 문제가 되지 않을 정도이며, 강도면에서 UV-C 열화견은 섬유가 부서지기 쉬운 상태인 것과는 달리, UV-A 열화견은 자연상태에서 열화가 일어난 생견과 유사한 속심이 살아있는 듯한 느낌을 띠었다. 그리고 UV-A 열화견과 UV-C 열화견 모두 친수성을 가져 보채에는 문제가 없었다. 전반적인 평가 결과 UV-C 열화견 보다 UV-A 열화견이 견본 회화의 보견에 사용하기 적합하였다.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.234-240
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• 2021

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위해 마스크 기반의 음성 향상 기법을 개선한다. 마스크 기반의 음성 향상 기법에서는 심층 신경망을 기반으로 추정한 마스크를 잡음 오염 음성에 곱하여 향상된 음성을 얻는다. 마스크 추정 모델로 VoiceFilter(VF) 모델을 사용하고 추정된 마스크로 얻은 음성으로부터 잔여 잡음을 보다 확실히 제거하기 위해 Spectrogram Inpainting(SI)기법을 적용한다. 본 논문에서는 음성 향상 결과를 보다 개선하기 위해 마스크 추정을 위한 모델 학습 과정에 사용되는 조합된 손실함수를 제안한다. 음성 구간에 남아 있는 잡음을 보다 효과적으로 제거하기 위해 잡음 오염 음성에 마스크를 적용한 Triplet 손실함수의 Positive 부분을 컴포넌트 손실함수와 조합하여 사용한다. 실험 평가를 위한 잡음 음성 데이터는 TIMIT 데이터베이스와 NOISEX92, 배경음악 잡음을 다양한 Signal to Noise Ratio(SNR) 조건으로 합성하여 만들어 사용한다. 음성 향상의 성능 평가는 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를 이용한다. 실험을 통해 평균 제곱 오차로만 훈련된 기존 시스템과 비교하여, VF 모델은 평균 제곱 오차로 훈련하고 SI 모델은 조합된 손실함수를 사용하였을 때 SDR은 평균 0.5dB, PESQ는 평균 0.06, STOI는 평균 0.002만큼 성능이 향상된 것을 확인했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4405-4418
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• 2016

Automatic image completion techniques have difficulty processing images in which the target region has multiple planes or is non-facade. Here, we propose a new image completion method that uses belief propagation based on planar priorities. We first calculate planar information, which includes planar projection parameters, plane segments, and repetitive regularity extractions within the plane. Next, we convert this planar information into planar guide knowledge using the prior probabilities of patch transforms and offsets. Using the energy of the discrete Markov Random Field (MRF), we then define an objective function for image completion that uses the planar guide knowledge. Finally, in order to effectively optimize the MRF, we propose a new optimization scheme, termed Planar Priority-belief propagation that includes message-scheduling-based planar priority and dynamic label cropping. The results of experiment show that our approach exhibits advanced performance compared with existing approaches.