• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.45-53
• /
• 2020

기존의 CNN 알고리즘은 위성영상과 같은 대형 이미지에서 소형 객체를 식별하는 것이 불가능하다는 문제점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 이미지 분할 기법을 적용한 CNN 알고리즘 개선방안을 제시하였다. 실험은 비행장 및 항공기 데이터셋으로 전환학습한 YOLOv3 / Faster R-CNN 알고리즘과 테스트용 대형 이미지를 이용하여 진행하였으며, 우선 대형 이미지에서 관심영역을 식별하고 이를 순차적으로 분할해 나가며 CNN 알고리즘의 객체식별 결과를 비교하였다. 분할 이미지의 크기는 실험을 통해 최소 분할로 최대의 식별률을 얻을 수 있는 최적의 이미지 조각 크기를 도출하여 적용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방안을 통해 CNN 알고리즘으로 대형 이미지에서의 소형 객체를 식별하는 것이 충분히 가능함을 검증하였다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권12호
• /
• pp.1474-1479
• /
• 2015

IoT 시대를 맞아 모바일 기기의 급격한 성능 향상에 힘입어 폭발적으로 증가하는 멀티미디어 빅데이터의 빠른 처리가 요구되고 있다. 하지만, 이런 환경의 대격변 속에서도 이미지 검색 연구 분야에서는 정확도 향상에 주로 초점을 맞춘 나머지, 고해상도 멀티미디어 데이터 Query에 대한 빠른 처리 측면에서는 제대로 대응하지 못하고 있다. 이에 우리는 이미지 검색만을 분산화한 선행연구와 달리 MapReduce 기반 분산 이미지 특징점 추출 기법을 활용하여 정확도는 유지하면서 빠른 응답시간을 확보하며, BIRCH 인덱싱을 기반으로 메모리 확장성까지 해결한 새로운 분산 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안하는 분산 이미지 검색 알고리즘의 정확도, 처리시간, 확장성에 대한 실험을 통해 뛰어난 성능을 확인한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제31권5호
• /
• pp.395-408
• /
• 2015

고해상도 위성영상 모자이크는 두 장 이상의 위성영상을 공간적으로 합성하여 보다 넓은 단일 영상을 만드는 영상 처리 과정으로 원격탐사 분야에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 영상 모자이크 작업 시 요구되는 접합선 자동 추출기법과 이를 기반으로 한 모자이크 영상 제작 방법을 제시하였다. 대용량인 고해상도 위성영상에서 보다 빠르고 효율적인 접합선 추출하기 위해서, NDVI의 특성을 활용하여 빠르게 경계선을 추출하는 NDVI 기반 접합선 추출 알고리즘을 개발하였다. NDVI는 식생의 분포량 및 활동성을 나타내는 정규화 식생지수로 이를 활용하여 인공지역과 자연지역을 분리하여 초기 접합선을 추출하였다. Canny 에지 연산자를 적용하여 비용범위이미지를 생성하고, 초기 접합선을 기준으로 버퍼링 기법을 사용하여 범위 비용 이미지를 생성하였다. 다익스트라 알고리즘을 사용하여 접합선을 추출하고, 획득시기가 다른 인접영상간의 방사 왜곡을 줄이기 위하여 히스토그램 매칭을 수행하였다. KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용한 실험결과, 두 영상의 기하학적 차이로 인한 시각적 불연속 특징이 감소됨을 확인할 수 있었고, 접합선 추출시 소요되는 연산시간이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.410-415
• /
• 2006

SVDD(support vector data description)는 가장 주요한 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특정 공간에서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 본 논문에서는 SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 그리고 고해상 도의 학습 데이터를 이용하여 저해상도로 주어진 시험 데이터 이미지를 고해상도의 이미지로 복원하는 문제에 적용함으로써 본 논문의 방법론이 어떻게 실용적으로 적용될 수 있는지에 대해서 다룬다.

• 한국광학회:학술대회논문집
• /
• 한국광학회 2001년도 제12회 정기총회 및 01년도 동계학술발표회
• /
• pp.202-203
• /
• 2001

21세기 고도 정보화 사회는 실감형 3차원 입체 멀티미디어 서비스로 발전할 것으로 전망됨에 따라 3차원 입체 영상 디스플레이 기술에 대한 관심이 높아져서 국내외적으로 기술개발이 활발하게 진행되고 있다. 최근 3차원 영상 디스플레이 시스템을 구현하기 위해 입력이미지는 공간광변조기에 의해 디스플레이 되는데, 이때 사용될 수 있는 공간광변조기는 LCD, DMD,(deformable mirror device), MOD(magento optic device)등이 있다. (중략)

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.149-154
• /
• 2021

초분광 이미지는 일반 이미지와 달리 전자기 스펙트럼을 파장에 따라 수많은 밴드로 나누어 촬영된 것으로 고용량 고해상도 이미지이다. 일반 이미지보다 정보량이 많아 물체나 물질 탐사에 활용된다. 처리할 초분광 이미지의 정보량을 줄이기 위해 밴드 선택(band selection)기법을 활용한다. 기존 밴드 선택기법들은 통계를 바탕으로 하는 휴리스틱한 기법으로, 시간이 오래 걸리며, 일반성과 보편성이 떨어지는 경우가 많다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 양자화 개념(Quantization)를 활용하여, 이산 범위(Discrete Range)를 통해 범위별로 대표적인 밴드를 뽑아 밴드 선택에 사용한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 밴드 선택 방식보다 수행 시간이 매우 빠르며 밴드 수를 1/10~1/7로 줄였음에도 원본과 성능 정확도가 유사함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.481-486
• /
• 2011

요즘 발표 현장에는 대부분 컴퓨터를 사용하여 발표자료를 스크린에 비춰서 발표를 진행한다. 본 논문은 제스처 인식을 이용하여 프레젠테이션 컴퓨터를 제어함으로써 발표자가 별도의 도구나 사람을 통하지 않고 혼자서 발표를 진행할 수 있는 시스템을 제안한다. 영상 정보만을 이용하여 발표자가 발표 무대의 어느 위치에 있더라도 제스처를 인식하기 위해서는 무대 전체를 촬영할 수 있는 고해상도 카메라와 이 카메라에서 출력되는 고해상도 이미지를 처리할 수 있는 고성능 컴퓨터가 필요하다. 본 논문에서는 초음파 센서를 무대에 설치하여 발표자의 위치를 추적하고, 저해상도 카메라로 필요한 영역만 추출하여 제스처를 인식한다. 제스처는 손가락의 모양과 팔의 움직임으로 표현하고, 침식/팽창과 차연산 알고리즘으로 제스처를 인식한다. 영상 정보만을 이용하는 알고리즘과의 비교 실험에서 제안하는 시스템이 최소한 13%의 속도 향상을 보였다. 제스처 인식 실험에서는 약 98%의 인식률을 확인하였다.

• 한국광학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.99-103
• /
• 2018

동적 광단층 탄성영상법은 광 결맞음 단층촬영법을 기반으로 하여 위상차에 의해 조직의 기계적 성질 중 하나인 탄성도를 측정하기 위한 기법이다. 광 결맞음 단층촬영법은 마이켈슨 간섭계를 기반으로 한 비침습적 고해상도 단면 촬영기법이다. 본 논문에서는 광단층 탄성영상법을 생체 조직에 적용하기 전에 실행가능성을 판단하고자 강도를 쉽게 구분할 수 있는 지우개, 스펀지, 샤프심으로 샘플을 제작하여 실험을 진행하였다. 샘플에 사인파의 일정한 진동자극을 가하기 위해 압전액추에이터를 샘플의 아래쪽에 위치시켰으며 위쪽에서 광 결맞음 단층촬영법으로 스캔하였다. 깊이마다 횡방향에 대한 변형속도를 힐버트 변환하여 포락선을 검출한 후 포락선의 높낮이를 색깔로 표현하여 이미지 상에서 샘플 내의 상대적인 강도를 비교할 수 있었다. 또한, 샘플단과 참조단 사이의 간섭을 이용하는 것보다 샘플단 내의 자기간섭을 이용할 경우 변형속도 계산에 있어 장점이 있음을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제45권6호
• /
• pp.117-124
• /
• 2008

이미지 센서의 물리적 한계 가운데 공간 해상도의 제약과 다이내믹 레인지의 제약을 극복하기 위한 방법 가운데 신호처리기법에 기반하여 여러 장의 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 것과, 다이내믹 레인지가 좁은 여러 장의 영상으로부터 넓은 다이내믹 레인지를 갖는 영상을 복원하는 방법이 있다. 하지만, 일반적으로 실제 영상을 획득하는 과정에서 공간 해상도와 다이내믹 레인지의 제약을 동시에 받게 되므로, 이 두 제약을 동시에 극복하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영상 장치의 응답 함수의 추정과 함께 공간 해상도와 다이내믹 레이지를 동시에 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영상의 공간 해상도 제한과, 다이내믹 레인지의 제약을 포함하는 영상 획득 과정을 모델링하고, 이 영상 획득 모델을 기반으로 하여 영상 입력 장치의 응답 함수를 추정하고, 영상의 공간 해상도와 다이내믹 레인지를 동시에 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 고해상도 복읜 알고리즘과 와이드 다이내믹 레인지 영상 복원을 연속적으로 처리한 결과보다 시각적, 수치적으로 더 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
• /
• pp.781-784
• /
• 2017

얼굴인식 시스템은 비접촉데이터 채집의 특성과 함께, 그 정확도가 점차 향상되고 있다. 공공 감시카메라와 같이 사진을 멀리서 찍는 상황에서는 저해상도의 얼굴 이미지로 인해 얼굴인식 시스템을 효과적으로 사용할 수 없는 경우가 있다. 이론적으로는 저해상도영상을 Super Resolution (SR) 방법으로 고해상도 영상으로 바꾸어 얼굴인식에 사용할 수 있지만, 기존의 SR 방법들은 얼굴 인식에 만족할만한 결과를 내지 못할 수 있다. 이 논문은 극 저해상도 (very low resolution) 얼굴인식 문제를 살펴보고 편미분방정식 기반 SR 방법을 제안하고, CNN 기반 얼굴인식 시스템에 응용한다.