• 한국통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.1031-1043
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• 1990

비디오 코덱의 입력 또는 출력 영상에 내재하는 여러 종류의 영상잡음을 제어하고 최적으로 영상을 복원시키고자 코우절 영상 모델이 적용된 실시간 응용의 칼만 필터링 방법을 제안하였다. 화질의 개선도를 향상시키고자 처리화소선 간의 평균화와 지역 분산치에 의한 적응형 칼만 알고리즘을 제안하였고 그에 따른 잡음 제어와 영상 정보 복원 효과를 NMSE, LOGMSE 측정과 실험 결과에서 관측함으로써, 비디오 코덱의 전, 후처리 과정에서의 칼만 필터 적용 가능성을 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.39-52
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• 2009

Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is an effective algorithm in object recognition, panorama stitching, and image matching, however, due to its complexity, real time processing is difficult to achieve with software approaches. This paper proposes using a reconfigurable hardware processor with integer half kernel. The integer half kernel Gaussian reduces the Gaussian pyramid complexity in about half [] and the reconfigurable processor carries out a parallel implementation of a full search Fast SIFT algorithm. We use a low memory, fine grain single instruction stream multiple data stream (SIMD) pixel processor that is currently being developed. This implementation fully exposes the available parallelism of the SIFT algorithm process and exploits the processing and I/O capabilities of the processor which results in a system that can perform real time image and video compression. We apply this novel implementation to images and measure the effectiveness. Experimental simulation results indicate that the proposed implementation is capable of real time applications.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권1호
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• pp.174-183
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• 2017

In this paper, we propose a novel feature for recognizing handwritten Odia numerals. By using polygonal approximation, each numeral is segmented into segments of equal pixel counts where the centroid of the character is kept as the origin. Three primitive contour features namely, distance (l), angle (${\theta}$), and arc-tochord ratio (r), are extracted from these segments. These features are used in a neural classifier so that the numerals are recognized. Other existing features are also considered for being recognized in the neural classifier, in order to perform a comparative analysis. We carried out a simulation on a large data set and conducted a comparative analysis with other features with respect to recognition accuracy and time requirements. Furthermore, we also applied the feature to the numeral recognition of two other languages-Bangla and English. In general, we observed that our proposed contour features outperform other schemes.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.522-524
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• 2019

In spite of a rapid development in the quality of built-in mobile cameras, their some physical restrictions hinder them to achieve the satisfactory results of digital single lens reflex (DSLR) cameras. In this work we propose an end-to-end deep learning method to translate ordinary images by mobile cameras into DSLR-quality photos. The method is based on the framework of generative adversarial networks (GANs) with several improvements. First, we combined the U-Net with DenseNet and connected dense block (DB) in terms of U-Net. The Dense U-Net acts as the generator in our GAN model. Then, we improved the perceptual loss by using the VGG features and pixel-wise content, which could provide stronger supervision for contrast enhancement and texture recovery.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.892-904
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• 2021

An image semantic segmentation model is proposed based on improved ENet network in order to achieve the low accuracy of image semantic segmentation in complex environment. Firstly, this paper performs pruning and convolution optimization operations on the ENet network. That is, the network structure is reasonably adjusted for better results in image segmentation by reducing the convolution operation in the decoder and proposing the bottleneck convolution structure. Squeeze-and-excitation (SE) module is then integrated into the optimized ENet network. Small-scale targets see improvement in segmentation accuracy via automatic learning of the importance of each feature channel. Finally, the experiment was verified on the public dataset. This method outperforms the existing comparison methods in mean pixel accuracy (MPA) and mean intersection over union (MIOU) values. And in a short running time, the accuracy of the segmentation and the efficiency of the operation are guaranteed.

• 센서학회지
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• 제30권2호
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• pp.82-87
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• 2021

In this paper, we propose a high-speed, low-power complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) binary image sensor featuring a gate/body-tied (GBT) p-channel metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (PMOSFET)-type photodetector based on a double-tail comparator. The GBT photodetector forms a structure in which the floating gate (n+ polysilicon) and body of the PMOSFET are tied, and amplifies the photocurrent generated by incident light. The double-tail comparator compares the output signal of a pixel against a reference voltage and returns a binary signal, and it exhibits improved power consumption and processing speed compared with those of a conventional two-stage comparator. The proposed sensor has the advantages of a high signal processing speed and low power consumption. The proposed CMOS binary image sensor was designed and fabricated using a standard 0.18 ㎛ CMOS process.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권1호
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• pp.22-30
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• 2009

목적 : 자기공명영상화는 보통 긴 스캔 시간으로 인해 환자의 움직임이 큰 문제가 된다. 이러한 환자의 움직임을 보정하기 위한 한가지 방법인 영상의 엔트로피(entropy)를 이용한 후처리 방법은 다른 추가 데이터 획득 없이 효과적으로 움직임 인공물을 줄일 수 있음을 보였다. 하지만 이 방법의 가장 큰 문제는 처리 시간이 매우 길다는데 있다. 본 연구에서는 움직임 보정 처리시간을 줄이는 방법을 제안한다. 대상 및 방법 : 전체적인 보정 시간을 줄이기 위한 첫 번째 방법은, 퓨리에 변환의 분리성을 이용하여 전체적인 퓨리에 변환시간을 줄일 수 있다. 영상의 엔트로피 기준을 대신해 영상의 전체 화소의 합(pixel sum)을 움직임 보정의 기준으로 이용하여 영상 기준을 계산하는 시간을 절반 이하로 줄일 수 있다. 마지막으로 부분 퓨리에 재구성 방법을 조합하여 움직임의 영향을 보정하는 k-공간의 데이터 량을 줄임으로써 전체적인 처리 시간을 큰 폭으로 줄일 수 있다. 결과 : 제안한 방법을 사용하여 보정한 영상의 품질은 엔트로피를 이용한 보정 방법과 거의 흡사했으며, 대신 전체적인 처리 시간을 2차원 영상에서 15%로, 3차원 영상에서 30%로 줄일 수 있었다. 결론 : 제안한 방법을 병렬 영상화 기법 등과 결합하여 영상 보정 시간을 더욱 줄일 수 있을 것으로 기대한다. 제안하는 방법은 다른 보정 기법을 사용할 수 없을 때, 영상에서 움직임의 영향을 줄이는 방법으로 유용할 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.655-664
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• 2020

자유시점 영상합성기술은 MPEG-I(Immersive) 표준에서 중요한 기술 중 하나이다. 현재 MPEG-I에서 개발하여 사용하는 RVS (Reference View Synthesizer) 프로그램은 다수의 시점의 컬러영상과 깊이영상을 바탕으로 임의시점의 영상을 생성하는 DIBR (Depth Information-Based Rendering) 프로그램이다. RVS는 기존의 DIBR이 갖는 깊이정보 전달의 문제를 컴퓨터 그래픽스의 메쉬 표면 방식으로 접근하여 이전 화소방식에 비하여 2.5dB 이상의 성능향상을 보이며 OpenGL을 사용하면 CPU에서 동작하는 코드보다 10배 이상의 속도를 보인다. 그러나 여전히 2개의 2k 해상도 입력 영상에서 0.75fps 정도의 비실시간 처리속도를 보인다. 본 논문에서는 현 RVS의 내부 구현을 분석하고 이를 바탕으로 1) OpenGL 버퍼와 텍스쳐 객체의 재사용 2) 파일 입출력과 OpenGL 실행의 병렬화 3) GPU 셰이더 프로그램과 버퍼 데이터 전송의 병렬화를 적용하였다. 그 결과 두 개의 2k 해상도 입력 영상의 처리속도를 34배 이상 가속하여 22-28fps의 실시간 성능을 확보하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권3호
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• pp.125-132
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• 2012

This paper proposes an automatic object segmentation and background composition method for video communication over consumer mobile phones. The object regions were extracted based on the motion and color variance of the first two frames. To combine the motion and variance information, the Euclidean distance between the motion boundary pixel and the neighboring color variance edge pixels was calculated, and the nearest edge pixel was labeled to the object boundary. The labeling results were refined using the morphology for a more accurate and natural-looking boundary. The grow-cut segmentation algorithm begins in the expanded label map, where the inner and outer boundary belongs to the foreground and background, respectively. The segmented object region and a new background image stored a priori in the mobile phone was then composed. In the background composition process, the background motion was measured using the optical-flow, and the final result was synthesized by accurately locating the object region according to the motion information. This study can be considered an extended, improved version of the existing background composition algorithm by considering motion information in a video. The proposed segmentation algorithm reduces the computational complexity significantly by choosing the minimum resolution at each segmentation step. The experimental results showed that the proposed algorithm can generate a fast, accurate and natural-looking background composition.