• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권2호
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• pp.169-178
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• 2001

고해상도 영상에 대한 요구는 점점 더 증가되고 있지만, 기존의 영상 시스템들이 어느 정도의 엘리어싱을 발생하기 때문에 해상도의 저하가 생긴다. 따라서 엘리어싱이 발생한 다수의 저해상도 영상들을 사용하여 하나의 고해상도 영상을 재구성해 내는 디지털 영상 처리기법이 연구되어 왔다. 기존의 연구들은 저해상도 영상들간의 부화소 단위의 움직임 정보가 정확하다고 가정하였기 때문에, 움직임 정보가 정확하지 않은 경우에 대해서는 만족할 만한 고해상도 영상을 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 부화소 단위의 움직임 정보가 정확하지 않기 때문에 생긴 고해상도 영상 내의 왜곡을 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 정확하지 않은 부화소 단위의 움직임 정보가 고해상도 영상 재구성에 미치는 영향을 분석하고, 이를 각각의 저해상도 영상에 대하여 가우시안 오류가 첨가된 것으로 모델링하였다. 그리고 고해상도 영상 내의 왜곡을 줄이기 위해서 다중채널 디컨벌루션 기법을 수정하여 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성은 이론 및 실험을 통하여 검증할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.264-272
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• 2010

예제기반 초해상도 영상복원은 영상 패치의 대한 학습 및 검색을 통해 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 방법으로써 성능이 좋고 한 장의 저해상도 영상에 대하여도 적용 가능하다. 그러나 복원 과정에서 패치 검색에 많은 비교 연산이 요구되기 때문에 속도가 매우 느리다. 복원 속도를 향상시키기 위해서는 효과적인 패치 검색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 패치 검색에 사용 가능한 다양한 고차원 특징 검색 방법들을 실제 초해상도 영상복원 시스템에 적용하여 그 성능을 비교하였다. 또한 문자 인식 분야에서 성공적으로 적용되어왔으나 초해상도 영상복원에서는 사용되지 않았던 단계적 후보축소 방법을 패치 검색 단계에 적용할 것을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법 중에서는 LSH가 가장 좋은성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안한 단계적 후보 축소에 의한 패치 검색 방법은 LSH보다 더욱 우수하여 $1024{\times}1024$ 영상의 복원 시 LSH보다 최대 3.12배 빠른 복원 속도를 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.543-548
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• 2021

이미지는 해상도가 높을수록 이미지를 시청하는 사람들의 만족도가 높아지며 초고해상도 이미지화는 컴퓨터 비전이나 영상처리 분야 중에서도 연구 가치가 꽤 높아지고 있다. 본 연구에서는 주로 딥 러닝 초 해상도 모델을 사용하여 저해상도 이미지 LR의 주요 특징을 추출한다. 추출된 특징을 학습 및 재구성하고, 고해상도 이미지 HR을 생성하는 재구성 기반 알고리즘에 중점을 둔다. 본 논문에서는 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR에 대하여 알아보도록 한다. SRCNN과 VDSR모델의 구조 및 알고리즘 프로세스를 간략하게 소개하고 개선된 성능평가 함수에서도 다중 채널과 특수한 형태에 대하여 알아보도록 하며, 실험을 통하여 각 알고리즘의 성능을 이해하도록 한다. 실험에서는 SRCNN 및 VDSR 모델의 결과와 피크 신호 대 잡음 비 및 이미지 구조 유사도를 비교하는 실험을 수행하여 결과를 한눈에 볼 수 있도록 하였다.

• Macromolecular Research
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• 제12권4호
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• pp.391-398
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• 2004

Thick-film photolithography is a new technology that combines lithography processes, such as exposure and development, with the conventional thick-film process applied to screen-printing. In this study, we developed a low-temperature cofireable silver paste applicable for thick-film processing to form fine lines using photolitho-graphic technologies. The optimum paste composition for forming fine lines was investigated. The effect of processing parameters, such as the exposing dose, had on the fine-line resolution was also investigated. As the result, we found that the type of polymer and monomer, the silver powder loading, and the amount of photoinitiator were the main factors affecting the resolution of the fine lines. The developed photoimageable silver paste was printed on a low-temperature cofireable green sheet, dried, exposed, developed in an aqueous process, laminated, and then fired. Our results demonstrate that thick-film fine lines having widths < 20 $\mu\textrm{m}$ can be obtained after cofiring.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제15권2호
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• pp.291-295
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• 1998

We investigate models for the IRAS LRS)Low Resolution Spectra) of OH/IR stars. OH/IR stars often show the silicate features at 9.7 ${mu}m$ and $18{mu}m$ in the spectra obtained by the IRAS LRS as well as remarkably red values in the IRAS photometric colors such as [60]-[25] and [25]-[12]. We compare the radiative transfer model results with observed spectral energy distributions (SEDs) of the stars including IRAS PSC(Point Source Catalog), IRAS LRS and ground based observational data.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.223-226
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• 1999

We study the propagation property of the transient signals along the microstrip using the wavelet transform. Wavelet transform can offer the time-frequency windows. It makes the resolution of time high in high frequency range and the resolution of frequency high in low frequency range. So It is useful to analyze the signals which have both low and high frequency components.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.173-180
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• 2018

This paper proposes a method to improve the performance of face recognition via super-resolution method using sparse representation and deep learning from low-resolution facial images. Recently, there have been many researches on ultra-high-resolution images using deep learning techniques, but studies are still under way in real-time face recognition. In this paper, we combine the sparse representation and deep learning to generate super-resolution images to improve the performance of face recognition. We have also improved the processing speed by designing in parallel structure when applying sparse representation. Finally, experimental results show that the proposed method is superior to conventional methods on various images.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.299-301
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• 1996

Since a standard lens has small sight angle, a fish-eye lens can be used in order to obtain wide sight angle for the robot vision system. In spite of the advantage, the image through the lens has variable resolution; the central information of the lens is of high resolution, but the peripheral information is of low resolution. Owing to this difference of resolution, the variable resolution image should be transformed to a uniform resolution image in order to determine the positions of the objects in the image. In this work, the correction method for the distorted image is presented and the performance is analyzed. Furthermore, the camera with a fish eye lens can be used to determine the real world coordinates. The performance is shown through experiments.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.2109-2123
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• 2017

This paper presents a super-resolution reconstruction method based on sparse representation for two-dimensional bar code images. Considering the features of two-dimensional bar code images, Kirsch and LBP (local binary pattern) operators are used to extract the edge gradient and texture features. Feature extraction is constituted based on these two features and additional two second-order derivatives. By joint dictionary learning of the low-resolution and high-resolution image patch pairs, the sparse representation of corresponding patches is the same. In addition, the global constraint is exerted on the initial estimation of high-resolution image which makes the reconstructed result closer to the real one. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm for two-dimensional bar code images by comparing with other reconstruction algorithms.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.35-37
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• 2007

Super resolution using stochastic approach which based on the Bayesian approach is to easy modeling for a priori knowledge. Generally, the Bayesian estimation is used when the posterior probability density function of the original image can be established. In this paper, we introduced the improved MAP algorithm based on Bayesian which is stochastic approach in spatial domain. And we presented the observation model between the HR images and LR images applied with MAP reconstruction method which is one of the major in the SR grid construction. Its test results, which are operation speed, chip size and output high resolution image Quality. are significantly improved.