• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.120-124
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• 2017

시간적 초해상도 기법은 일반 카메라로 찍은 영상을 고속카메라로 찍은 영상과 같이 보일 수 있도록 프레임률을 증가시키는 방법이다. 전자광학 센서는 다양한 감시정찰 무기체계에 탑재되는데, 각 무기체계별 작전요구성능에 따라 필요로 하는 전자광학 센서의 공간적 해상도와 시간적 해상도가 달라진다. 대부분의 영상센서가 30~60 프레임/초로 영상을 촬영하기 때문에, 표적의 이동 및 변화가 이보다 더 빠른 경우 프레임률의 증가가 필요하다. 본 논문은 채널별 색상정보 외삽법을 활용하여 프레임률을 증가시키는 기법을 제안한다. DMD의 각 화소를 카메라 센서의 각 화소와 정합한 후, 카메라 센서의 베이어 패턴에 맞추어 각 채널별로 화소 그룹을 분리한다. DMD를 이용해 일반 카메라의 한 프레임이 채널별로 서로 다른 연속된 노출 시간을 가지도록 조절하여, 촬영한 영상을 프레임률이 증가한 단일채널 영상으로 변환한다. 옵티컬 플로우 기법을 활용하여 각 채널별로 시점에 맞는 가상의 영상을 생성하여, 프레임률이 증가한 단일채널 영상을 컬러채널 영상으로 만들었다. 시뮬레이션을 통해 제안된 시간적 초해상도 기법의 성능을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2313-2327
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• 1994

ATM과 같은 광대역 통신망을 위한 영상 부호화기는 다해상도 영상의 지원과 영상의 점진적 전송, 셀손실로 인한 피해의 최소화 등 망의 특성을 고려해야만 한다. 기존의 변환 부호화기방식으로는 이런 특성의 고려가 불가능하며, 따라서 다해상도 부호화 기법이 요구된다. 다해상도 부호화 기법으로는 기존의 대역분할 부호화가 있으나, 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 방법이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 스플라인 함수를 이용하여 설계된 웨이브렛 기저를 사용하여 대역 분할을 시도하고, 분할된 각 대역 별로 엔트로피 제한 벡터 양지화를 행하는 다해상도 영상 부호화기를 생각해 본다. 특별히 광대역 망에서의 셀 손실을 대비하기 위해 스플라인 웨이브렛으로 변환된 영상의 대역별 특성을 분석하여, 각 대역별 우선 순위를 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안한 부호화기는 기존의 일반적인 벡터양자화기보다 약 3dB 이상의 성능 향상을 보였고, 다른 웨이브렛 기저를 사용한 엔트로피 제한 벡터양자화기 보다는 비트율에 따라서 $0.5\sim2dB$ 정도의 성능 향상을 가져옴을 볼 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.381-388
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• 2022

인스턴스 분할에서 Mask-RCNN은 베이스 모델로 자주 사용된다. Mask-RCNN의 성능을 높이는 것은 파생된 모델에 영향을 미치기에 의미가 있다. Mask-RCNN에는 입력 이미지 크기를 배치 크기로 통일시키는 변환 모듈(transform module)이 있다. 이 논문에서는 Mask-RCNN의 성능 향상을 위해 변환 모듈의 크기 조정 부분에 딥러닝 기반 ASSR(Arbitrary-Scale Super-Resolution)을 적용하고, 스케일 정보를 모델의 IM(Integration Module)을 이용하여 주입한다. 제안하는 방법을 COCO 데이터세트에 적용하였을 때 인스턴스 분할 성능이 Mask-RCNN 성능보다 2.5 AP 높았다. 그리고 제안하는 IM 위치 최적화를 위한 실험에서는 FPN(Feature Pyramid Network)과 백본(backbone)이 결합하기 전의 'Top' 위치에 배치했을 때 가장 좋은 성능을 보였다. 따라서 제안하는 방법은 Mask-RCNN을 베이스 모델로 사용하는 모델들의 성능을 향상시킬 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.491-494
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• 2018

본 논문은 표본 기반 단일 영상 초해상도 복원 방식의 성능 개선을 위한 혼합 놈을 이용한 패치 유사도 검색 방식에 대해 제안한다. 초해상도 영상 복원 과정에서 패치의 국부 통계 특성을 반영하기 위해 패치 경사도에 따른 놈의 차수를 결정하고, 놈의 차수를 패치간의 유사도 검색을 위한 함수로 사용하는 방식에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 유사도 검색 방식은 기존 검색 방식의 성능을 개선할 수 있는 능력이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.323-324
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• 2012

서로 다른 해상도의 좌, 우 영상으로 구성된 3DTV 시스템에서는 낮은 화질의 영상을 높은 화질의 해상도로 확대하여야 한다. 본 논문에서는 3종류의 보간기법을 실험 대상으로 하였으며 부호화기 및 부호화기에 각각 적용한 경우의 PSNR을 기준으로 성능을 분석하였다. 3종류의 보간 기법 중 SVC의 normative upsampling(JVT-R006) 보간기법의 성능이 우수함을 확인 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.185-188
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• 2003

본 논문은 복합적인 상황을 고려한 데이터를 이용하여 얼굴인식을 하는 연구로서, 이산 웨이블렛을 기반으로 하는 다 해상도 분석 방법을 사용하고, 각 해상도로 분해된 영상 중, 스케일 함수에 의해 사영되어진 영역에 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여, 도출된 결과가 기존의 방법들에 비해 더 안정된 성능을 나타냄을 보이고자 한다. 이를 위해, 웨이블렛을 적용하지 않은 이미지에 PCA, LDA, ICA를 이용한 결과와 웨이블렛을 적용한 이미지에 통계적 방법들을 이용한 경우, 그리고 웨이블렛의 각 대역에 통계적인 방법을 적용한 후, 대수적인 합을 하였을 때의 인식율을 학습과 검증의 이미지배열을 바꾸어 가며 총 열여덟회 실험하였다. 이에, 본 논문에서 제안한 방법이 이미지 배열에 영향을 덜 받는 안정적인 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.409-412
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• 2011

본 논문에서는 흉부 X선 영상으로부터 폐 종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 바람직하게 평가하기 위한 방법을 제안한다. 더욱이 그 평가방법을 이용해서 이전부터 제안한 다중해상도 라플라시안-가우시안 필터의 평가를 행한다. 전문의의 진단보조 혹은 종합자동진단시스템의 구성요소로서 필터가 행하는 역할을 고려한 후에 필터가 만족해야할 조건 및 그 조건을 만족한 경우에 있어서 몇가지 성능평가 척도를 명확히 한다. 제안한 평가방법을 통해서 다중해상도 필터가 단일해상도 필터에 비해 높은 성능을 갖게됨을 명확히 한다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2010년도 한국우주과학회보 제19권1호
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• pp.27.3-27.3
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• 2010

편대비행위성을 이용하여 우주간섭계 영상시스템을 구현하였을때 위성의 배치에 따른 점분포함수(Point Spread Function, PSF)를 계산하고 관측될 영상을 예측하여 편대비행위성 간섭계 관측시스템의 예상되는 성능을 분석하였다. 적외선과 가시광 영역에서 관측하는 경우에 대하여 단일구경과 합성구경 관측시스템의 점분포함수를 계산하고 이에 해당되는 예측 영상의 해상도를 비교하였을 때, 합성구경으로 관측 시 더 높은 해상도를 보이는 것을 확인하였다. 또한 편대비행 위성을 이용하여 합성구경 관측을 하는 경우에 대하여 단순한 원형 배열뿐만 아니라 간섭계 관측에 유리한 골레이(Golay) 배열 등 다양한 위성 배치에 따른 점분포함수를 구하고 비교하여 위성 배치에 따른 간섭계관측 시스템의 성능 차이를 분석하였다. 이 결과를 통하여 실제 편대비행위성을 이용하여 간섭계 관측시스템을 구현할 때, 관측시스템을 구성하는 편대 위성의 개수와 배치를 효율적으로 결정할 수 있는 토대를 마련하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.62-65
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• 2018

신경망은 깊어질수록 gradient vanishing/exploding과 같은 네트워크가 불안정해지는 문제가 발생 한다. 잔차 블록을 이용하여 이러한 문제를 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 영상 인식 분야에서 훌륭한 성능을 보여준 잔차 블록 기반의 깊은 합성곱 신경망을 통한 단일 영상 초해상도 복원 기법을 제안 한다. 제안한 알고리듬은 EDSR에 사용된 잔차 블록을 다양한 크기의 합성곱 연산을 통해 영상의 특징들을 다르게 분석하도록 수정하고 VDSR과 비슷한 수준의 복잡도로 구성하여 향상된 성능을 얻었다. 실험 결과, VDSR에 비해 PSNR이 최대 0.1dB까지 증가했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.661-662
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• 2021

본 논문에서는 인공신경망 기반의 슈퍼 해상도(Super-resolution, SR) 기법을 이용하여 저해상도(Low-resolution, LR) 헤어 시뮬레이션을 고해상도(High-resolution, HR)로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. LR과 HR 머리카락 간의 쌍은 헤어 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 HR-LR 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 머리카락의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 헤어 네트워크는 LR 이미지를 HR 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 HR 이미지가 HR 머리카락으로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 머리카락의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.