• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.25 no.2
• /
• pp.133-143
• /
• 2009

This paper describes differences of performance when the orbit attitude model is applied to the respective images obtained from two different types of satellite. The one is Spot that rotates its pointing mirror and the other is Kompsat-2 that rotates its whole body when they obtain imagery for target. Our research scope is limited to the orbit-attitude model only as its good performance was proved in prior investigation. Model performances between two images were compared with sensor model accuracy and 3D coordinates calculation. The results show performances of the orbit-attitude model for each image type were different. For Spot imagery, the model required attitude angle to be included as adjustment parameters. For Kompsat-2 imagery, the model required high-order parameter for adjustment. This implies that satellite sensor model may be applied differently in accordance with platform's attitude control scheme and accuracy. Understanding of this information can be a base for improvement and development of model and application for new satellite images.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.176-179
• /
• 2020

현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 안개가 끼거나 비가 오는 날 또는 방중에 촬영한 RGB 영상은 흐리거나 잘 보이지 않아 높지 않은 객체 탐지 결과를 보여줄 수 있다. 열 적외선 영상은 열 센서로 인해 만들어지든 영상으로 RGB 영상에 비해 기상조건이나 촬영 시간대에 상관없이 취득 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB 영상과 열 적외선 영상을 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 수행하고 각 영상에 따른 객체 탐지 성능을 비교한다. 야간에 취득한 RGB 영상과 열 적외선 영상에 객체 탐지를 수행하였으며, 열 적외선 영상 기반 결과가 RGB 영상 기반일 때 보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 추가적으로 밤 시간대의 RGB 영상과 열 적외선 영상을 선정하여 객체 탐지 네트워크를 튜닝하였으며, fine-tuned 네트워크를 이용하여 객체 탐지한 실험 결과 역시 열 적외선 영상이 RGB 영상보다 더 높은 객체 탐지 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.13 no.12
• /
• pp.2693-2700
• /
• 2009

This paper proposes an effective compression method to utilize the 3D integral image with large amount of data obtained by a lens array in various applications. The conventional compression methods for still images exhibit low performance in terms of coding efficiency and visual quality, since they cannot remove the correlation between elemental images. In the moving picture compression methods, 1D scanning techniques that produce a sequence of elemental images are not enough to remove the directional correlation between elemental images. The proposed method effectively sequences the elemental images from an integral image by the 2D referencing technique and compresses them using the multi-frame referencing of H.264/AVC. The proposed 2D referencing technique selects the optimal reference image according to vertical, horizontal, and diagonal correlation between elemental images. Experimental results show that compression with the sequence of elemental images presents better coding efficiency than that of still image compression. Moreover, the proposed 2D referencing technique is superior to the 1D scanning methods in terms of the objective performance and visual quality.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.29 no.1
• /
• pp.101-109
• /
• 2011

This paper describes the attempts to improve the performance of an image matching method for multiple image. Typically, matching between two images is performed by using correlation between a reference and corresponding images. The proposed multiple image matching algorithm performs matching in an object space, chooses the image closest to the true vertical image as a reference image, calculates the correlation based on the chosen reference image. The algorithm also detects occluded regions automatically and keep them from matching. We could find that it is possible to create high quality DEM by this method, regardless of the location of image. From the performance improvement experiments through the occlusion detection, we could confirm the possibility of a more accurate representation of 3D information.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.73-76
• /
• 2006

H.264는 MPEG-2, MPEG-4 Part 2, H.263 등 기존의 비디오 압축 표준들에 비해 우수한 화질과 부호화 효율을 제공하여 차세대 비디오 압축 표준으로서 널리 사용될 전망이다. 현재 H.264표준화 그룹인 JVT에서는 디지털 시네마 영상을 위한 Advanced 4:4:4 프로파일에 대한 표준화가 진행 중이다. 이 프로파일은 기존의 프로파일과 달리 화소당 8-12비트의 영상을 지원하며, YUV 영상대신 RGB 영상을 입력영상으로 사용한다. 디지털 시네마 영상은 보통 HD급 이상의 화면 크기를 가지며 초당 24Hz의 프레임율을 가진다. 이러한 영상에서는 화소간의 공간적 유사성이 매우 높아지는 경향이 있으며, 30Hz 영상에 비해 시간적 유사성이 감소하는 경향이 있다. 그 결과 H.264로 디지털 시네마 영상 압축 시, 공간 예측을 통한 Intra 매크로블록의 비율이 다른 테스트 영상들에 비해 월등히 높다는 것을 알 수 있다. 이는 디지털 시네마 영상 압축 시, 화면간 예측을 수행하는 ME/MC에 비해 공간 예측이 효율적이다는 것을 입증한다. 화면간 예측의 성능을 향상하기 위해 본 논문에서는 ME/MC 후 생성된 잔차 신호들을 간단히 변환하는 방법을 제안한다. 간단한 변환 기술이 추가되어 화면간 예측의 압축 성능이 향상됨은 물론, Inter 프레임에서 화면간 예측과 공간예측을 모두 사용하였을 때 전체적인 압축성능이 향상함을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.139-142
• /
• 2013

최근 대용량 영상데이터로부터 정보 수집, 영상 처리를 위한 클라우드 관련 연구들이 활발하다. 그러나 공개 소프트웨어를 이용한 클라우드 연구의 대부분은 라이브러리 수준이 아닌 단순히 프로그램 수준의 조합으로 작동한다. 이런 이유로 단순 조합에 따른 비효율성에 의한 성능문제는 크게 다루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 비효율성을 해결하는데 중점을 두고 FFmpeg과 Hadoop을 라이브러리 수준으로 결합하여 기존보다 더 나은 성능의 영상클라우드 환경을 구축하였다. C기반의 영상처리 라이브러리인 FFmpeg와 JAVA기반의 클라우드 환경 Hadoop의 결합을 위해 JNI(Java Native Interface)를 이용하였다. 상세구현으로는 HDFS(Hadoop Distributed File System)을 확장하여 Hadoop MapReduce가 직접 FFmpeg을 통한 영상파일 접근이 가능하게 하였다. 이로써 FFmpeg과 Hadoop간 상이한 파일 접근 방식에서 발생하는 불필요한 작업에 의한 시스템의 성능저하를 막았다. 또한 응용의 확장성을 위해 영상작업시 작업영상을 영상처리의 최소단위인 GOP(Group of Pictures)단위로 잘라 클라우드의 노드들에게 분산시켰다. 결과적으로 기존에 존재하는 Hadoop과 FFmpeg을 프로그램적으로 결합한 영상처리 클라우드보다 총 처리시간을 앞당겼고, GOP 단위의 영상 처리는 영상기반 작업에 안정성과 응용의 확장성을 보장해주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.672-675
• /
• 2010

초음파 영상은 다른 의료 진단 방법에 비해 상대적으로 비용이 적게 들고 데이터 획득이 용이하기 때문에 널리 이용되고 있다. 초음파 영상은 획득 방법에 따라 화질이 차이가 난다. 고식적 초음파 영상에 비해 두 배의 주파수를 사용하는 하모닉 영상은 대조도나 해상도가 향상되고, 영상 내 잡음이 감소한다. 그래서 초음파 영상을 이용한 진단 과정에서 병변의 특징을 육안으로 정확하게 관찰할 수 있고, 이를 통해서 진단 결과의 정확성이 향상된다. 본 논문에서는 초음파 영상의 획득 방법의 차이에 따른 진단 성능의 차이를 컴퓨터를 이용한 병변 분류 성능을 통해서 비교했다. 이를 위해서 초음파를 통해서 획득한 영상에서 병변의 형태 및 질감 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 병변을 분류하는 시스템 구성하였다. 실험을 통해서 하모닉 초음파 영상을 이용한 컴퓨터 기반 분류 방법이 고식적 초음파를 이용한 방법에 비해서 6% 정확성 향상이 있는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.144-147
• /
• 2012

최근 HD급 및 UHD급 영상에 대한 코덱 및 영상 처리 기술이 개발되고 있다. 그리고 자연 영상 뿐만 아니라 스크린 컨텐츠에 대한 기술의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 스크린컨텐츠의 영역별 특성에 맞는 해상도 변환기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 bi-cubic의 방법을 SoC로 구현하기 위해서 변형하면서도, scaling된 영상의 화질 손실은 거의 없이 UHD급 영상으로 확대 하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 기술은 일반 영상에서도 성능이 좋지만 스크린컨텐츠 영상에서 더 좋은 성능을 보이고 있다. 구현이 간단하면서도 성능이 좋다고 알려져 있는 Polyphase와 비교실험을 했을 때, 논문에서 제안하는 기법이 화질과 구현 복잡도 측면에서 더 효율적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.146-149
• /
• 2022

기존 RDO(Rate Distortion Optimization) 기반 압축 방식은 압축 성능에 초점을 두기 때문에 영상 내 인지 특성이 무시될 수 있다. 따라서 RoI(Region of Interest)을 기반으로 압축률을 조절하는 연구가 고안[1, 2, 3, 4] 되었으며, HVS(Human Visual System) 관점에서 영상 내 중요한 부분에 대해 더 높은 품질로 영상을 압축하는 연구가 대부분이다. 최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 지능형 영상 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 머신 비전을 위한 영상 부호화 및 효율적인 전송에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 dQP(delta Quantization Parameter)를 활용하여 RoI(Region of Interest) 기반압축 방법을 제안하고, 두가지의 RoI 추출 방식을 소개한다. Detectron2 Faster R-CNN X101-FPN [5]의 첫번째 탐지기를 통해 후보 영역 기반 RoI 을 추출하고, 두번째 탐지기를 통해 객체 기반 RoI 을 추출하여, 영상 내 객체 부분과 비객체 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 압축을 수행하였으며, 이에 따른 성능을 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.597-598
• /
• 2023

X-ray는 촬영 방식의 한계로 진단하기 어려운, 품질 낮은 영상을 다수 발생시킨다. 이러한 저품질 영상은 임상 현장에서의 진단이 어려울 뿐만 아니라, 진단 보조 도구를 개발함에 모델의 성능과 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 요소가 된다. 특히 투과도가 낮은 영상은 학습 성능에 악영향을 미친다는 것이 입증된 바 있다. 따라서 본 연구는 투과도가 낮은 영상을 진단에 부적합한 영상으로 정의하여, 이를 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 민감도 94.9%. 특이도 96.0%의 높은 성능을 보였다.