• Journal of Broadcast Engineering
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• v.8 no.3
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• pp.278-287
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• 2003

Noise in an image degrades image quality and deteriorates coding efficiency. Recently, various edge-preserving noise filtering methods based on the nonstationary image model have been proposed to overcome this problem. In most conventional nonstationary image models, however, pixels are assumed to be uncorrelated to each other in order not to Increase the computational burden too much. As a result, some detailed information is lost in the filtered results. In this paper, we propose a computationally feasible adaptive noise smoothing algorithm which considers the nonstationary correlation characteristics of images. We assume that an image has a nonstationary mean and can be segmented into subimages which have individually different stationary correlations. Taking advantage of the special structure of the covariance matrix that results from the proposed image model, we derive a computationally efficient FFT-based adaptive linear minimum mean-square-error filter. Justification for the proposed image model is presented and effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated experimentally.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.4
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• pp.569-578
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• 2009

In this paper, we describe the color reproduction system for color images captured by digital camera. The system uses a color compensation chart to estimate the transformation between the colors in the image and the reference colors in the chart. The color reproduction process consists of two steps, i.e., the profile creation process and the profile application process. During the pro-file creation process, the relationships between the captured colors and the ref-erence colors are estimated. And the system creates a color profile and embeds the estimation result in the profile. During the profile application process, the colors in the images which are captured under the same condition as that of the chart image are reproduced using the created color profile. To evaluate the per-formance of the system, we perform experiments under various conditions. And we compare the results with those of widely used commercial applications.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.533-538
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• 2001

In this paper, we extend FARGs single mode attribute to multiple attributes for real image application and present a new CBIR using FMARG(Fuzzy Multiple Attribute Relational Graph), which can handle queries involving multiple attributes, not only object label, but also color, texture and spatial relation. In the experiment using the synthetic image database of 1,024 images and the natural image database of 1.026 images built from NETRA database and Corel Draw, the proposed approach shows 6~30% recall increase in the synthetic image database and a good performance, at the displacements and the retrieved number of similar images in the natural image database, compared with the single attribute approach.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.107-107
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• 2016

표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 이를 위해서는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하였다. 좌표 변환에 8-변수 사영변환을 이용할 경우 최소한 4개의 참조점이 필요하다. 그러나 홍수시 참조점 측량은 불가능에 가까우며, 홍수전후의 측량도 매우 번거로운 일이다. 본 연구에서는 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있는 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 여기서 카메라 모형은 실세계 좌표(world coordinates)를 영상좌표(image coordinates)로 변환해 주는 관계를 말한다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이 모형은 표면영상유속계 장비로 스마트폰을 이용할 때 간편하게 적용할 수 있으며, 별도의 경사계만 부착하면 일반적인 CCTV나 캠코더를 이용할 때도 적용할 수 있다. 이 카메라 모형과 종래 사용하던 8-변수 사영변환에 의한 좌표변환관계를 비교한 결과 상호간 오차가 거의 없이 적용할 수 있었다. 또한, 스마트폰 표면영상유속계와 열영상 표면영상유속계에 적용한 결과 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 정확도 또한 거의 차이가 없이 적용할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.903-906
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• 2001

본 논문에서는 조명의 변화에 의해 컬러 영상의 컬러 성분이 달라지더라도 영상 내 컬러간의 편차값을 나타내는 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유벡터(eigenvector)와 영상 내 화소들의 컬러 성분과의 상관관계는 거의 변화하지 않는 특징을 이용한 조명 변화에 강인한 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에서 컬러 성분들의 공분산 행렬과 공분산 행렬의 고유치(eigenvalue), 고유벡터를 계산한 후, 가장 큰 고유치에 관계된 고유벡터로 화소를 투영시키고, 투영된 벡터의 크기 성분으로 영상을 재구성한다. 재구성된 영상으로부터 7개의 불변 모멘트(moment)를 계산하고, 공분산의 가장 큰 고유치를 가중치로 부과하여 특징벡터를 추출한다. 7개의 불변 모멘트로부터 구한 특징벡터는 영상 내 물체의 이동, 영상의 회전, 크기 변화뿐만 아니라, 조명의 변화에 의해 컬러가 변화할 경우에도 유사한 영상을 잘 검색한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 히스토그램 인터섹션에 비해 적은 특징량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.131-134
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• 2000

본 논문에서는 스테레오 좌.우 영상간의 휘도 불균형 보정에 관한 연구를 수행하였다. 좌영상과 우영상의 관계를 선형관계 $(I_L = aI_R +b)$로서 가정하고 휘도 불균형을 보정한 기존 알고리듬(global balancing)의 문제점을 분석하였다. 또한 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 두 가지 방법을 제안하는데 히스토그램 균일화를 통한 방법과 영상의 국부적 특징을 이용하여 선형변환을 적용하는 방법(local balancing)이 보다 정확한 변이벡터를 찾는 전처리 과정임을 모의실험을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.65-68
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• 2006

카메라로 촬영한 문서 영상의 분석 및 인식을 위한 적응적 이진화 방법을 제안한다. 먼저 카메라 영상의 화질을 분석하여 정량화하는 방법을 제안한다. 그 후 다양한 화질의 카메라 영상에 대하여 제안한 방법으로 측정한 화질과 그 화질에 적합한 이진화 파라미터간의 상관 관계를 통계적으로 분석한다. 그 후 그들간의 상관 관계를 이용하여 입력 영상의 화질에 적합한 이진화 파라미터를 자동으로 추정하도록 함으로써 화질 변화에 대한 적응력을 강화하였다. 실험을 통해 초점 및 잡영의 상태에 따라 적절한 파라미터를 추정함으로써 화질 변화에 적응하는 결과를 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.12
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• pp.3265-3274
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• 1998

본 논문에서는 인간의 칼랄 인식 특성인 명도, 채도 및 색조의 관계를 학습시킨 신경회로망을 이용하여 열화된 영상의 채도 부분을 향상하는 칼라영상향상법으 제안하였다. 제안한 방법은 우선 표준영상으로부터 여러 단계 열화된 영상들로부터 얻은 다양한 명도, 채도 및 색조의 관계를 신경회로망의 입력으로 하고 표준영상의 채도를 목표차로 해서 신경회로망을 학습시킨다. 그리고 이렇게 학습된 신경회로망에 열화된 영상의 명도, 채도, 색조 그리고 향상시킨 명도를 입력하면 향상된 채도를 얻을 수 있는 칼라영상향상방법이다. 본 논문에서는 제안한 방법이 기존의 칼라영상향상법에서 가장 문제가 되었던 영상 향상 시 칼라범위를 초과하는 문제와 채도 향상비의 인위적 선택문제를 해결하고 채도의 대비를 향상시켜 선명한 영상을 얻을 수 있는 방법임을 밝혔다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.11a
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• pp.180-185
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• 2000

방사선 치료계획이나 사전수술계획 등에 컴퓨터 사용이 늘어남에 따라 의료영상별 특성에 따른 복합적 처리를 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 의미 있는 정보를 제공하기 위하여 상호정보 최적화를 통한 영상정합 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상에서 대응되는 위치의 명암도간 통계적 의존관계와 정보중복성을 계산하는 상호정보(mutual information)를 통해 영상간 변형관계를 추정함으로써 영상을 정합한다. 실험결과로는 뇌 자기공명영상(MRI)과 컴퓨터단층촬영영상(CT)의 상호정보를 최적화하여 정합 결과를 제시한다. 본 방법은 기존 정합방법에서 사용하는 영상분할이나 특징점 추출 등의 전처리 과정 없이 영상 자체 정보를 기반으로 계산함으로써 정합의 정확도를 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.40-43
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• 2016

본 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.