디지털 프린터와 같은 이진 출력 장치에서 영상을 표현하기 위해서는 연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 해프토닝 기법이 요구된다. 본 논문에서는 이진화 된 영상에서 균일한 도트들의 분포를 얻기 위하여 새로운 오차확산 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저, 현재 이진화 하려는 화소와 이미 이진화 된 소수화소(minor pixel)들간의 최소거리를 '최소화소거리(minimum pixel distance)'라 정의한다. 또한, 오차확산방법에의 적용을 위하여 계조값을 새로운 주거리 기반의 변수로 변환한다. 기존의 오차확산 방법에서는 이진화에 따르는 계조값의 차이를 주위 화소들에 전파하는데 반하여 제안하는 방법에서는 주거리상의 차이가 전파된다. 이진화 과정에서는 최소화소거리가 문턱치로 사용된다. 본 논문에서는 최소화소거리를 계산하는 방법으로 'MPOA'(Minor Pixel Offset Array)를 제안한다. MPOA는 이미 이진화 된 영역의 이진 화소의 종류와 2차원상의 위치를 1차원으로 표현하는 기법으로서 최소화소거리의 계산에 필요한 메모리와 계산량을 크게 감소시킨다.

본 논문에서는 얼굴영상 압축을 위한 알고리즘으로 삼각특징 추출과 GHA를 이용한 압축 알고리즘을 제안한다. 특징추출에서 입력영상을 8개의 삼각형으로 분할한 다음 데이터의 취득순서를 설정하여 영상을 분할하면서도 위치정보를 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 압축을 위해 GHA를 도입함으로써 복원 시 생기는 블록화 현상을 대폭 개선하였으며 얼굴의 윤곽과 이목구비 등 얼굴의 전체적인 형태를 압축 알고리즘에 반영할 수 있었다. 기존의 블록기반 K-means 알고리즘과 얼굴영상을 분할하지 않고 전체를 입력으로 사용하는 알고리즘과의 비교실험결과 제안된 방법의 성능이 가장 우수함을 볼 수 있었다.

본 논문에서는 영상의 밝기 값을 마치 3차원 지형과 같은 개념으로 간주하여 여기에 물이 흐르는 개념을 적용하여 국부 적응 (locally adaptive) thresholding 방법을 제안하였다. 문자를 추출해내기 위해 제안한 방법에서는 지형 표면에 물을 붓는 과정을 수행하였다. 물은 지형의 낮은 곳으로 흐르게 되어 계곡 (valley)에 쌓인다. 이때 문자와 배경으로 구성된 문서영상에서 쌓인 물의 양을 기준으로 두 개의 영역을 구분을 하였다. 제안한 water flow model의 개념을 적용한 threholding 방법은 국부 적응 thresholding의 특성을 나타낸다. 합성 영상과 실제 영상을 이용하여 전산 모의 실험을 수행함으로써 제안한 방법이 문서 영상을 효과적으로 이진화할 수 있음을 보였다.

최근 거리 데이터와 CAD로부터 생성된 3차원 영상에 대한 관심이 급격하게 증가하여 다양한 3차원 영상 데이터베이스가 구축되고 있다. 원하는 영상 자료를 효과적이면서 고속으로 검색할 수 있는 시스템은 인터넷과 디지털 도서관 분야에서 중요한 문제로 부각되고 있다. 그러나, 3차원 영상 자료의 방대한 크기로 인하여 데이터베이스 관리에 어려움이 있다. 따라서 영상의 효율적 관리와 함께 내용 기반의 검색을 위한 적합한 기술자가 필요하게 된다. 본 논문에서 제안하는 형상 기술자는 3차원 영상에 대한 체적소화(voxelization)를 기반으로 한다. 체적소화된 3차원 영상에 대하여 수학적 형태학에서 파생된 골격화를 수행하고, 골격으로부터 노드(node)와 에지(edge)로 구성된 그래프를 생성한다. 생성된 그래프는 3차원 영상의 기하학적인 정보를 소실하지 않고, 인간의 직관과 유사하여 새로운 현상 기술자로 적합하다. 따라서 제안하는 형상 기술자는 3차원 물체 인식과 압축 그리고 내용 기반의 검색에 유용하게 사용할 수 있다.

JPEG의 부호화 기법에서 DCT의 단점인 블록효과를 제거하기 위해 웨이브릿 변환을 사용하였다. 기존의 JPEG과 호환성 유지하기 위하여, JPEG 부호화 기법과 동일한 기법을 사용할 수 있는 부호화기를 제안한다. 이를 위하여 웨이브릿 변환영역에서 각 대역의 신호를 8×8로 재구성하였고, 각 대역의 에러분석과 인간 시각특성을 고려하여 양자화 가중치를 구하여 양자화 하였다. 실험을 통하여 웨이브릿을 사용한 제안한 기법이 기존의 JPEG 보다 (Peak Signal to Noise Ratio), WMSE(Weighted Mean Square Error) 척도에서 다소 우수함을 보였다.

본 논문은 2D 영상에서 겹쳐진 물체를 분리하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 겹쳐진 물체를 분리하는 보편적인 기법으로서의 매칭 알고리즘이 가지는 계산상의 부담을 줄이고자 하였다. 영상에서의 물체의 표현은 attributed graph를 사용하며, 각 node와 arc는 물체의 면과 면간의 관계에 각각 대응시킨다 또한, 각 arc는 그 parameter로서 관계계수를 가지며 이는 arc를 중심으로 양 끝에 존재하는 임의의 node의 상대 node에 대한 가려짐 상태에 의해 정의된다. 각 node는 이웃 node와의 관계에 의해 다양한 패턴으로 분류되며, 제안된 패턴을 이용하여 node들의 homogeneity를 검사한다. 끝으로, Homogeneity를 만족하는 node들을 하나의 집합(node set)으로 grouping함으로써, 가려진 물체와 가리는 물체를 분리하게 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 임의의 형태로 놓여있는 겹쳐진 물체를 효율적으로 분리하고 있으며, 매칭단계 이전에 물체를 분리함으로써 매칭에 필요한 시간부담을 크게 줄일 수 있음을 실험을 통해 보여주고 있다.

MPEG-4 비주얼 conformance test는 비트열과 디코더가 주어진 프로파일과 레벨의 표준을 정확히 따르는 가를 시험하는 것이다. 디코더 시험에는 정적 시험과 동적 시험이 있는데 이중에서 정적 시험은 시험 비트열을 제작하여 제작된 디코더에서 복원된 영상과 참조 디코더에서 복원된 영상을 비교하여 수행할 수 있다. 본 논문에서는 텍스처 디코딩 부분의 정적 시험을 위한 시험 비트열을 제작하여 conformance test를 수행하는 과정을 보이고 그 결과를 보였다.

항공기 등은 미사일의 추적을 피하기 위해 대응능력(countermeasure)으로 섬광탄(flare)을 운용한다. 일반적으로 적외선 섬광탄은 표적에 비해 높은 방사 에너지를 방출하여, 미사일이 표적 대신 섬광탄을 추적하도록 설계된다. 따라서 섬광탄이 존재하는 상황하에서 표적을 정확하게 추적하기 위해서는 섬광탄 및 배경 등으로부터 표적신호를 분리하여 표적을 인식해야 한다. 본 논문에서는 섬광탄의 영항을 배제하고 정확히 표적을 추적하기 위해 자외선 및 적외선 대역을 이용하는 2-color 로젯 주사 탐색기(rosette scan seeker)를 시뮬레이션 하였다. 각 대역에서 얻어진 표적 및 섬광탄, 구름 신호 특성을 분석하였으며, 이로부터 표적을 정확히 검출함을 확인하였다.

본 논문에서는 잡음에 강건한 일반화 대칭 변환을 주목 연산자로 제안하고 이를 이용하여 크기와 형태가 다양한 물체들을 효과적으로 검출하였다. 기존의 주목 연산자와는 달리 두 화소의 명도변화의 크기와 대칭성뿐만 아니라 방사(radial)방향 명도변화의 수렴 및 발산을 누적 대칭도에 반영시킴으로써 명도변화 방향의 일관된 수렴이나 발산이 없는 잡음 영역에 의한 대칭 기여도가 누적되지 않도록 하였다. 따라서 제안한 주목 연산자를 사용하면 잡음이 많고 복잡한 배경으로부터 물체만을 쉽게 검출할 수 있도록 하였다. 다양한 합성영상(synthetic images)과 실영상(real images)에 대해 실험하여 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 다중 물체를 검출함을 확인하였다.

현재 HMM은 음성인식에서 가장 널리 쓰이는 방법이다. 대부분의 경우 HMM의 매개변수는 훈련데이터에 대해 최대유사도를 가지도록 훈련된다. 그러나 이러한 방법은 다른 단어들에 대한 변별력을 고려하지 않는 단점이 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해, 유사단어에 대한 정보와 두 단어 사이에 변별력을 가지는 함수를 사용하여, 인식된 단어와 유사단어만을 대상으로 재인식하는 과정을 통해 단어를 검증하는 방법을 제안하였다. 유사단어는 각 단어의 HMM에 다른 단어의 훈련음성으로 확률값을 계산하여 가장 유사한 단어를 얻었으며, 단어간에 변별력을 가지는 인식기는 각 상태에 하중값을 가지는 인식기를 사용하여 구현하였다. 단어간에 변별력을 가지는 하중값은 유전자 알고리듬을 사용하여 얻었다. 실험에서 유사단어와 변별력을 가지는 검증기의 사용으로 오인식률이 약 22% 감소하였다.

본 논문에서는 칼라 인접성과 기울기를 이용한 새로운 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 칼라 영상의 특징 정보로 사용되는 칼라 히스토그램은 시점이나 영상의 회전등의 영향을 적게 받고 특징 정보의 계산이 간단하고 빠른 장점이 있지만 칼라의 위치 정보를 나타낼 수 없기 때문에 균일 양자화에 의해 비슷한 히스토그램을 가진 서로 다른 영상을 구별하지 못하고 특징 저장량이 많은 등 단점이 있다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 보편적으로 사용하는 양자화 대신 영상에서의 인접 화소의 칼라 변화량 즉 기울기를 계산하여 보다 정확한 색차를 구함으로써 비슷한 칼라가 서로 다르게 양자화됨으로 인한 오차를 감소시켰다. 동시에 영상의 주요 칼라 구성 특징을 나타나는 칼라 인접성 정보를 추출하여 이진 배열로 표시함으로써 특징 정보의 방대한 저장량을 줄이고 비교속도를 향상시켰다. 실험 결과 기존의 검색 방법에 비하여 제안한 방법은 적은 특징 저장 양으로 외부조건의 변화에 더욱 강건함을 보여주고 있다.