• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.187-190
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• 1996

본 논문은 고속의 프랙탈 영상압축 기법으로 알려져 있는 Bath 프랙탈 영상 압축 기법의 성능을 여러 가지 측면에서 분석한다. Bath 프랙탈 영상 압축 기법은 영상의 빠른 복호화가 가능하므로 미래의 다양한 형태로 요구되는 정보서비스, VOD(Video On Demand), CD-ROM 등과 같이 저장되어 있는 영상 정보의 빠른 복원이 요구되는 곳에 적합한 부호화 기술이므로 그 성능에 대한 분석이 중요하다. 본 논문에서는 Bath 프랙탈 압축 기법의 양자화 방법에 따른 성능 분석, 프랙탈 계수 값의 분포에 따른 성능 평가, 사용된 어핀 맵핑식에 따른 성능 비교, 영상내의 에지 빈도수에 따른 성능 변화, 쿼드트리 구조의 작은 블록들에 대한 BFT의 성능 평가 등을 고찰한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.175-180
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• 2009

인공위성에 탑재될 영상 시스템에는 영상의 품질을 결정하는 여러 성능지표가 고려된다. 이러한 성능지표는 위성 서비스와 관련된 여러 응용분야의 지표들과 밀접한 상관관계를 가지고 있으며, 각 응용분야의 지표에 따라 그 중요도에 차이점을 두고 있다. 일반적으로, 위성 설계를 위한 성능지표로는 GSD(Ground Sample Distance), MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal to Noise Ratio)등과 같은 전자광학적 성능지표가 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 위성설계상의 성능지표와 응용분야 지표간의 상관관계 분석을 위해서 GSD, MTF, SNR과 같은 위성 설계용 성능지표가 반영된 가상영상을 생성한 후 이를 영상의 응용분야인 판독도 분야와 정밀지형정보 분야에 적용하여 위성설계용 성능지표가 응용분야의 성능지표에 미치는 영향에 대해서 분석을 하였다. 전체 실험에 대한 분석결과 판독도와 관련된 응용지표는 MTF, GSD, SNR에 영향을 받는 것으로 나타났고, 정밀지형정보 분야와 관련된 응용지표는 SNR과 MTF에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.299-302
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• 2000

최근에 새로운 텍스트 압축방법인 BWT(Burrows and Wheeler transformation)가 소개되었다. 이 변환은 우수한 텍스트 압축성능을 가지지만 텍스트와 영상의 다른 성질로 인해 영상에 직접 적용될 때 그다지 우수한 압축성능을 기대할 수 없다. 본 논문에서는L-SSKF(Lossless Symmetric Short Kernel Filter)를 사용하여 영상을 대역분할한 후에 BWT를 수행하여 무손실이면서 우수한 압축성능을 가지는 무손실 영상압축방법을 제안한다. 또한 압축성능의 향상을 위해 두과정의 중간에 화소예측방법인GAP(Gradient Adjusted Prediction)를 적용하여 성능개선을 비교하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-117
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• 2018

영상탐색기가 적용된 유도무기체계의 경우 영상 추적 성능이 체계 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 유도탄 비행 중 강인한 영상 추적 성능을 확보하는 것이 필수적이다. 유도탄의 실사격 비행시험이 실제 영상 추적 성능을 확인하기 위한 가장 확실한 방법이나, 실사격 시험만으로 영상 추적기법을 실험 및 수정/보완할 경우 매우 큰 비용 손실이 발생하게 된다. 따라서 영상탐색기를 유도탄 비행 궤적을 모의할 수 있는 비행체에 탑재 후 추적 성능을 시험하는 탑재비행시험(CFT; Captive Flight Test)을 수행하게 된다. 하지만 탐색기를 탑재하는 항공기가 유도탄의 완벽한 거동을 모의하는 것은 불가능하기 때문에 탑재 비행시험만으로 체계 성능을 확인할 수는 없다. 본 논문에서는 기존 영상추적기법 단독 성능 확인에만 한정되어 있던 탑재비행시험 영상을 통합비행 시뮬레이션에 적용하여 체계 성능 확인이 가능하도록 한 기법 연구 결과에 대하여 기술하였다. 이 연구는 탑재비행시험 영상의 활용도를 증대시킬 뿐만 아니라, 기존 합성영상 기반의 통합비행 시뮬레이션 기법의 사실성을 보완할 수 있어 다양한 측면에서 체계 성능 검증을 가능하게 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.87-92
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• 2000

본 논문에서는 컨텍스트 기반 계층적 열거 부호화를 이용한 무손실 이진 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이진 영상내에 존재하는 인접한 화소간의 상호상관성을 이용하여 이진 영상을 1차원의 수열로 재구성하고, 이에 대해 계층적 열거 부호화를 실행한다. 제안하는 알고리즘은 덧셈 및 비교 연산만으로 구현이 가능하므로 그 복잡도가 매우 낮을 뿐만 아니라, CCITT 테스트 영상을 대상으로 한 부호화 성능 실험에서 우수한 성능을 나타낸다. 부호화 성능 비교에서 이진 영상 부호화 국제표준인 JBIG, G3, G4 및 GIF에 비해 우수한 압축 성능을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.81-83
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• 2014

본 논문에서는 3 차원 영상시스템의 성능향상을 위한 깊이영상의 여러 후처리 필터들의 성능을 비교 실험한다. 성능비교를 위해 현재 3D-ATM 에 쓰이고 있는 dilation 필터와, 경계값 보존에 탁월한 성능을 보이는 bilateral 필터, 그리고 깊이영상의 특성을 이용한 depth boundary reconstruction 필터를 선정하였다. 본 논문에서는 위 제시한 필터들의 특징에 대하여 소개하고, 이들 필터들이 3 차원 영상 시스템의 깊이영상에 적용되었을 때 어느정도 성능향상을 보이는지 비교 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.526-528
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• 2003

지문 영상의 품질은 지문 인식의 성능에 큰 영향을 미친다. 그러므로 지문 영상의 품질을 명가하고 정의하는 과정이 선행되면 안정된 지문 인식 성능을 보장 받을 수 있다. 본 연구의 목적은 지문 영상 품질을 측정하는 알고리즘을 이용하여 정합 후 인증성공률을 높이는 것이다. 본 연구는 지문 영상의 품질을 측정하는 세가지 알고리즘을 구현하고 정량적으로 표현한 후 품질 정도에 따라 분류한 영상들을 이용하여 본인 대 본인 정합을 수행하였다. 그리고 알고리즘간의 특성을 비교하였으며 품질에 따른 정합 성능을 평가하였다. 실험 결과, 품질 평가 후의 정합 성능이 그렇지 않았을 때의 성능에 비해 5% 이상의 성능 향상을 보였다. 또한 좀 더 나은 성능 향상을 위해서는 융선의 지속성과 일관성을 판단할 수 있는 알고리즘 및 여러 품질 측정값들의 효율적인 조합의 연구가 필요하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.500-502
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• 1999

영상으로부터 유용한 정보를 얻는 방법 중 하나인 문자인식이 이루어지기 위해서는 주어진 영상의 이진화가 필수적이다. 이진화 알고리즘은 다양한 방법으로 연구되어 왔다. 기존의 이진화 알고리즘은 일반 영상에서는 우수한 성능을 보이나, 그림자가 포함된 영상의 이진화 결과는 그림자가 없는 영상에서 만큼의 성능을 기대하기 어렵다. 이진화의 결과에 따라 문자의 인식율이 크게 좌우되므로 환경에 독립적인 이진화 알고리즘에 관한 연구는 중요하다고 하겠다. 본 논문에서는 자동화 번호판 영상을 대상으로 문자인식의 전처리 단계라고 할 수 있는 이진화를 환경에 독립적으로 수행하기 위하여 모폴로지를 적용하여 실험하고, 특히 그림자가 존재하는 영상에서의 이진화 성능을 기존의 이진화 알고리즘과 비교 분석해 본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.604-606
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• 2002

본 논문에서는 홍채인식 시스템에서의 성능 향상을 위하여, 고정 초점 카메라로부터 획득된 영상을 평가하여 인식과정에서 효과적으로 다루어질 수 있는 영상을 선택하는 방법을 제안한다. 획득된 영상이 여과 없이 사용되는 경우 홍채 인식 시스템의 신뢰도 및 성능 저하의 중요 요인으로 작용됨으로 인식 부적합 영상의 몇 가지 형태를 기준으로 영상 판별과정을 거친 후 인식 과정에 영상을 제공하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서 제안한 영상 평가 방법은 실제 홍채 인식 시스템에 적용한 결과 시스템의 신뢰도와 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.67-70
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• 2022

최근 딥러닝 방법의 발전하면서 영상처리 및 컴퓨터 비전의 다양한 분야에서 딥러닝 기반의 알고리즘들이 그 이전의 방법들에 비하여 큰 성능 향상을 보이고 있다. 손실 영상 압축의 경우 최근 encoder-decoder 형태의 네트웍이 영상 압축에서 사용되는 transform을 대체하고 있고, transform 결과들의 엔트로피 코딩을 위한 추가적인 encoder-decoder 네트웍을 사용하여 HEVC 수준에 버금가는 성능을 내고 있다. 무손실 압축의 경우에도 매 픽셀 예측을 CNN으로 수행하는 경우, 기존의 예측방법들에 비하여 예측성능이 크게 향상되어 JPEG-2000 Lossless, FLIF, JEPG-XL 등의 딥러닝을 사용하지 않는 방법들에 비하여 우수한 성능을 내는 것으로 보고되고 있다. 그러나 모든 픽셀에 대하여 예측값을 CNN을 통하여 계산하는 방법은, 영상의 픽셀 수 만큼 CNN을 수행해야 하므로 HD 크기 영상에 대하여 지금까지 알려진 가장 빠른 방법이 한 시간 이상 소요되는 등 비현실적인 것으로 알려져 있다. 따라서 최근에는 성능은 이보다 떨어지지만 속도를 현실적으로 줄인 방법들이 제안되고 있다. 이러한 방법들은 초기에는 FLIF나 JPEG-XL에 비하여 성능이 떨어져서, GPU를 사용하면서도 기존의 방법보다 좋지 않은 성능을 보인다는 면에서 여전히 비현실적이었다. 최근에는 신호의 특성을 더 잘 활용하는 방법들이 제안되면서 매 픽셀마다 CNN을 수행하는 방법보다는 성능이 떨어지지만, 짧은 시간 내에 FLIF나 JPEG-XL보다는 좋은 성능을 내는 현실적인 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 이러한 최근의 몇 가지 방법들을 살펴보고 이들보다 성능을 더 좋게 할 수 있는 보조적인 방법들과 raw image에 대한 성능을 평가한다.