• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.3
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• pp.54-61
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• 2014

본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 확장하기 위한 필터링 기술과 고속화 방법을 소개한다. 일반적으로 깊이 카메라를 통해 획득한 깊이 맵은 색상 카메라에 비해 낮은 해상도를 가진다. 다시점 카메라 시스템에서는 시점의 수가 제한되어 있기 때문에 가상 시점의 영상을 합성하기 위해서는 참조 시점의 색상영상과 깊이 맵이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 맵의 해상도를 색상 영상의 해상도와 동일하게 확장하는 기술과 이를 실시간에 가깝게 효율적으로 수행하는 고속화 기술을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.349-351
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• 2016

본 논문에서는 VR 영상의 스티칭을 위한 특징점 추출 방식의 하나인 SIFT 알고리즘의 고속화 방법을 제안한다. 이 방법은 SIFT 의 각 단계 모두에 최적화 방법을 적용하여 CPU 에 최적화된 알고리즘을 구축하였다. 그리고 비독립적인 과정들로 이루어진 SIFT 특징점 추출 연산을 병렬화하기 위한 방법으로, 영상 분할 방법을 제시하며 SIFT 의 새로운 병렬화 방법을 제안한다. 특히 최적화 과정을 통해 Scale-space Extrema Detection 과 Orientation Assignment 과정에서 큰 시간 단축 효과를 보여 총 75.5%의 시간을 단축하였다. 이를 OpenMP 와 영상 분할 방법을 활용한 CPU 병렬화로 FullHD($1920{\times}1080$)해상도 영상에서 약 4000 개의 특징점을 추출하는 데 평균 91ms 의 성능을 보이며 기존 GPU 고속화 논문 대비 약 30%의 성능 개선 효과를 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.12
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• pp.1494-1502
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• 1992

이 논문에서는 디지털 영상 데이터의 가역 부호화 방법을 제안하였다. 정보원 모델을 위하여 인접 화소간의 차분을 이용한 차분모델과 마르코프 모델의 구성법을 보였다. 모델링에서 얻어지는 확률 구간의 변경을 이용한 다치 산술부호화의 고속화 알고리즘을 제시하였다. 제안방식의 성능을 계산량의 비교와 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과 상태의 그룹화에 의한 차분모델이 기존의 여러방식에 비하여 적은 계산량으로 동등 이상의 평균부호 길이의 달성할 수 있어 효과적임을 알 수 있었다. 또한 제안한 고속화 방식은 차분모델에 적용이 용이하며 128계조를 갖는 영상에 있어서 평균 5배 이상의 고속효과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.39-40
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• 2014

카메라를 갖춘 모바일 기기가 보편화되면서 모바일 환경에서 영상처리를 이용한 다양한 응용이 확산되고 있다. 영상은 다른 정보에 비해 데이터의 양이 비교적 방대하기 때문에 모바일 환경에서 영상처리를 수행하기 위해서는 처리속도, 전력, 발열 등의 물리적 제약조건이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 모바일 기기에서 코프로세서인 임베디드 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 영상처리의 고속화 방법을 제시한다. 실험에서는 보편적으로 활용되는 영상처리 알고리즘에 대해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU 각각에서의 성능을 비교함으로써 고속화 방법의 우수성을 검증하고 특징을 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.111-112
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• 2007

본 논문에서는 멀티프로세서 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발방법에 대해 소개한다. 영상획득 방식의 발전과 더불어 고해상도 영상의 획득이 가능해지고 영상이 컬러화가 되면서 많은 영상처리 응용분야에서 알고리즘 고속화를 필요로 하고 있다. 이러한 수요를 만족시키기 위해서는 최근에 출시되고 있는 멀티프로세서를 최대한 활용할 수 있는 알고리즘 개발이 최우선이다. 본 논문에서는 OpenMP, MIL(Matrox Image Library), OpenCV, IPP(Integrated Performance Primitives), SSE (Streaming SIMD (Single Instruction Multiple Data) Extensions)등 병렬처리와 고속 영상처리 라이브러리를 이용한 알고리즘 개발방법에 대해 소개하고, 각 개발방법에 따른 알고리즘 성능을 분석 및 평가하였다. 실험결과로부터 SSE와 IPP, MIL(Thread)을 이용하여 Mean, Dilation, Erosion, Open, Closing, Sobel등 알고리즘을 구현하여 $4057{\times}4048$크기의 영상에 적용하였을 때 $7{\sim}35msec$의 좋은 성능을 나타내어 기타 방식보다 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.825-828
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• 2007

오늘날 영상정보는 여러 분야에 있어 아주 큰 비중을 차지하고 있다. 다량의 정보를 가진 영상 신호의 효율적인 전송이나 저장에는 많은 제약이 따르게 되므로 고속의 영상 압축 관련 기술의 개발은 필수적이다. 본 논문은 JPEG에서 표준규격으로 채택하고 있는 DCT 및 양자화의 하드웨어에 적합한 고속연산 알고리즘을 연구하였고, JPEG 인코더에 적용 가능한 효율적인 회로 구조를 설계하였다. 연구된 DCT 및 양자화 모듈을 VHDL언어로 설계 및 합성하였으며 설계된 모듈은 영상 압축의 고속데이터 처리에 응용 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.13 no.6
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• pp.859-874
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• 2008

In this paper, we develop a fast view synthesis method that generates multiple intermediate views in real-time for the 3D display system when the camera geometry and depth map of reference views are given in advance. The proposed method achieves faster view synthesis than previous approaches in GPU by processing in parallel the entire computations required for the view synthesis. Specifically, we use $CUDA^{TM}$ (by NVIDIA) to control GPU device. For increasing the processing speed, we adapted all the processes for the view synthesis to single instruction multiple data (SIMD) structure that is a main feature of CUDA, maximized the use of the high-speed memories on GPU device, and optimized the implementation. As a result, we could synthesize 9 intermediate view images with the size of 720 by 480 pixels within 0.128 second.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 1997.04a
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• pp.27-40
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• 1997

오늘날 개인용 컴퓨터의 성능 향상에 따른 고속 영상처리기용 VGA Card 의 고속화에 따라 영상신호 케이블을 통한 광대역 방사 전자파의 증가를 억제하고 , 전자파 내성시험 중 정전기 내성(IEC1000-4-2)을 갖는 영상 신호용 케이블 컨넥터의 개발에 있어 체계적인 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 픽셀수에 따른 영상신호의 주파수 대역폭을 측정하여 영상처리에 장해를 주지 않는 범위에서 차단하고져 하는 주파수 대역을 정한 후, 기존 케이블의 특성임피던스를 주파수별로 구함과 동시에 일반적으로 케이블에 취부시켜 사용하고 있는 경제적인 대책에 목적을 두었으며, 기존의 케이블의 특성을 개선하기 위해 삽입되었던 대형 페라이트 비드를 소형화시켜 설계, 제작하여 영상품질을 저하시키지 않는 케이블 커넥터의 성능 평가를 실험으로 입증했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.775-778
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• 2002

영상 이진화란 명도 영상(gray-scaled image)을 이진 영상(bi-leveled image)으로 변환하는 것을 말한다. 영상 이진화는 문서 인식, 비디오 영상 분석 등과 같이 영상처리 분야에서 많이 사용되는 기본적인 영상 처리 과정에 해당한다. 본 논문은 Intel 사의 Pentium 계열 프로세서에서 지원하는 SIMD(Single-Instruction Multiple-Data) 기술을 이용하여 영상 이진화를 고속으로 수행하는 방법을 소개한다. 우편영상에 대하여 실험한 결과, SSE2 명령어로 구현된 프로그램은 기존의 C 언어로 구현된 프로그램에 비하여 4배 이상의 속도 향상을 보였다.