• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.2
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• pp.189-196
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• 2003

This paper describes an error resilient video data transmission method using information hiding. In order to localize transmission errors in receiver, video encoder embeds one bit for a macro block during encoding process. Embedded information is detected during decoding process in the receiver, and the transmission errors can be localized by comparing the original embedding data. The localized transmission errors can be easily corrected, thus the degradation in a reconstructed image can be alleviated. Futhermore, the embedded information can be applied to protect intellectual property rights of the video data. Experimental results for 3 QCIF sized video sequenced composed of 150 frames respectively show that, while degradation in video streams in which the information is embedded is negligible, especially in a noisy channel, the average PSNR of reconstructed images can be improved about 5 dB by using embedded information. Also, intellectual property rights information can be effectively obtained from reconstructed images.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.494-499
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• 2007

실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.

• Progress in Medical Physics
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• v.9 no.1
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• pp.47-53
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• 1998

Nuclear Medicine Images have comparatively poor spatial resolution, making it difficult to relate the functional information which they contain to precise anatomical structures. Anatomical structures useful in the interpretation of SPECT /PET Images were radiolabelled. PET/SPECT Images Provide functional information, whereas MRI mainly demonstrate morphology and anatomical. Fusion or Image Registration improves the information obtained by correlating images from various modalities. Brain Scan were studied on one or more occations using MRI and SPECT. The data were aligned using a point pair methods and surface matching. SPECT and MR Images was tested using a three dimensional water fillable Hoffman Brain Phantom with small marker and PET and MR Image was tested using a patient data. Registration of SPECT and MR Images is feasible and allows more accurate anatomic assessment of sites of abnormal uptake in radiolabeled studies. Point based registration was accurate and easily implemented three dimensional registration of multimodality data set for fusion of clinical anatomic and functional imaging modalities. Accuracy of a surface matching algorithm and homologous feature pair matching for three dimensional image registration of Single Photon Emission Computed Tomography Emission Computed Tomography (SPECT), Positron Emission Tomography (PET) and Magnetic Resonance Images(MRD was tested using a three dimensional water fill able brain phantom and Patients data. Transformation parameter for translation and scaling were determined by homologous feature point pair to match each SPECT and PET scan with MR images.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.193-196
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• 2009

Most of studies adopt a fixed skin color model to segment skin color region in a single image. The methods, however, result in low detection rates or high false positive error rates since the distribution of skin color is varies depending on the characteristics of input image. For the effective skin color segmentation, therefore, we need a adaptive skin color model which changes the model depending on the color distribution of input image. In this paper, we propose a novel adaptive skin color segmentation algorithm consisting of 2 stages which results in both high detection rate and low false positive error rate.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.133-138
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• 2007

본 논문에서는 어안렌즈 및 왜곡경향을 조사하고, 기존 보정기법을 토대로 어안렌즈에 적합한 사진측량학적 기법을 이용한 보정기법을 채용하였다. 이를 이용하여 어안렌즈를 보정하여 왜곡계수를 산출하여, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 적용된 보정 기술은 컴퓨터비젼분야, 제어계측분야에서 광범위하게 사용되고 있는 어안렌즈의 왜곡보정을 실시하여 영상을 보정하는데 목적이 있다. 이렇게 보정된 어안렌즈 영상은 실내 위치추적 및 모니터링 분야에 사용되고 있는 어안렌즈영상에 정확도 향상에 기여할 수 있으리라 예상된다. 또 본 논문에서는 렌즈 보정기술의 효율성을 높이기 위해서 단영상 왜곡보정 프로그램 및 다수 영상 왜곡 보정 프로그램을 구현하였다. 단영상 프로그램은 로봇의 대략 생산체제를 위해 구현하였으며, 다수영상 프로그램은 사용자 입장에서 구현하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.127-132
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• 2007

위성영상 기술의 발달과 고해상도 위성영상의 해상도 규제가 완화됨에 따라 건물의 높이 정보를 획득하는데 있어 고해상도 위성영상의 그림자 정보를 이용하는 연구들이 활발히 수행되어지고 있다. 그림자 정보를 이용하여 건물 높이 정보를 획득하는 연구의 정확도를 높이기 위해서는 정확한 건물의 그림자 탐지가 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 단영상을 이용한 그림자 탐지기법인 임계값법(Thresholding), 영상분류법, 영역확장법(Region Growing)을 건물의 그림자 탐지에 적용하여 각 기법의 장단점과 정확도를 평가하였다. 영상에서 수동으로 건물의 그림자를 디지타이징한 참조 자료와 기법들을 적용하여 탐지한 결과 영상을 시각적으로 비교하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)을 이용한 전체정확도(Accuracy), F-measure, AOR(Area Overlap Ratio)을 이용하여 정량적인 정확도평가를 수행하였다. 실험결과 영역확장법을 적용한 경우 시각적 정량적으로 가장 높은 정확도를 보였으며, 영상분류법을 적용한 경우 시각적으로는 임계값을 적용한 경우보다 좋은 결과를 보였으나 정량적으로는 가장 낮은 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.225-226
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• 2015

본 논문은 PMIPv6 기반 무선 네트워크 환경에서 입체영상을 송수신하는 멀티인터페이스 이동노드의 핸드오버 수행 시 손실을 최소화하기 위한 MPTCP 기반의 입체영상 전송기법을 제안하다. 제안하는 입체영상 전송 기법은 입체영상 단말 이동 시 멀티인터페이스 간 입체영상으로 정의된 플로우의 플로우 이동성이 수행되며 플로우 이동성 발생 시 단대단 연결 단절 현상을 MPTCP Sublflow 기능을 통해 극복한다. 기존 기법에 비해 제안하는 기법은 데이터 손실 및 단대단 지연을 최소화하며 이동성 환경에서 입체영상의 좌우영상 싱크문제를 극복하는 방법이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.2
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• pp.281-291
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• 2019

Depth from defocus estimates the 3D depth by using a phenomenon in which the object in the focal plane of the camera forms a clear image but the object away from the focal plane produces a blurred image. In this paper, algorithms are studied to estimate 3D depth by analyzing the degree of blur of the image taken with a single camera. The optimized object range was obtained by 3D depth estimation derived from depth from defocus using one image of a single camera or two images of different focus of a single camera. For depth estimation using one image, the best performance was achieved using a focal length of 250 mm for both smartphone and DSLR cameras. The depth estimation using two images showed the best 3D depth estimation range when the focal length was set to 150 mm and 250 mm for smartphone camera images and 200 mm and 300 mm for DSLR camera images.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.343-344
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• 2011

최근 3 차원 디스플레이 기술의 발전에 힘입어 3 차원 컨텐츠에 대한 수요도 늘고 있다. 스테레오스코픽(Stereoscopic) 렌즈를 이용하여 3 차원 컨텐츠를 만들거나 여러 장의 2 차원 영상을 이용한 3 차원 복원 연구가 활발히 진행되는 가운데 본 논문에서는 단일 2 차원 영상을 이용해서 깊이 지도를 획득하는 알고리즘을 제안한다. 단일 영상을 보고 3 차원 구조를 파악하는 인간의 시각 체계의 능력에 착안하여 본 논문에서는 단일 영상을 이용하여 깊이 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 깊이 단서들 중, 가림 단서를 소개하고 추가로 인간의 시각 체계에서 사용하는 깊이 단서들을 결합하여 기계 학습 알고리즘에 접목시킨다. 실험을 통해 우리는 제안 알고리즘이 물체의 외곽정보를 이용하여 양질의 깊이 지도를 준다는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.537-539
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• 2020

단일 영상 기반 초고해상도 복원은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야의 중요한 기초 및 응용 분야 중 하나이며, 딥러닝에 대한 연구가 발전됨에 따라 이를 이용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존 딥러닝 기반 연구들은 복원 성능을 높이기 위해서 다양한 구조의 네트워크를 설계하거나 네트워크를 학습하는 알고리즘들을 중점으로 연구되어 왔다. 최근 들어 네트워크 구조나 설계 이외에 네트워크를 통과하는 정보의 집합체인 특징 맵에 관한 연구들이 진행되고 있다. Attention은 특징 맵에서 채널 간의 관계를 이용하여 특정 채널을 강조하거나 또는 공간 정보를 강조하는 방식으로 특징 맵의 정보를 잘 활용하도록 하여 전체적인 네트워크의 성능을 향상시킨다. 본 논문은 단일 영상 기반 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 Attention방법들을 적용하고 성능을 비교 및 분석한다.