• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.221-222
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• 2017

최근 방송 기술과 디스플레이 기기의 발전으로 인해 대형 파노라마 영상, 4K Ultra High Definition (UHD) 방송 등 초고해상도 영상의 수요가 점차 증가되고 있다. 특히 초고해상도 영상을 HEVC로 인코딩 혹은 디코딩 할 때 매우 높은 복잡도가 요구된다. 이러한 복잡한 인코딩 및 디코딩 과정뿐만 아니라 HEVC로 부호화된 비트스트림의 비트율 변경을 가속화하기 위해서 최근 GPU 기반의 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 NVIDIA에서 제공하는 라이브러리 Transcoder를 이용하여 관련 옵션 및 관심 영역의 QP 값을 제어하여 원하는 영역의 화질을 조절함으로써 방법을 실험하였다. 본 방법은 향후 다수가 촬영한 영상들에서의 중복 비트율 감소를 통한 영상 콘텐츠 관리에 유용할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.61-65
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• 2003

디지털 영상의 저작권 보호를 위해 PIM을 이용한 웨이블릿 패킷 기반의 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 웨이블릿 패킷 계수를 블록으로 나누고 PIM을 이용하여 각 블록의 복잡도를 계산한다. 인간의 시각 특성은 복잡한 영역에서는 변화에 둔감하므로 복잡도를 나타내는 PIM에 의해 선택된 계수에 워터마크를 삽입하여 비가시성을 높인다. 실험결과는 제안된 알고리즘을 이용한 워터마킹이 JPEG, SPIHT와 같은 손실 영상 압축, 미디언 필터링 등의 일반적인 영상처리에도 견고함을 보여준다. 특히 고주파 성분이 많이 포함되어 있는 영상을 고압축하는 경우에 좋은 성능을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.246-256
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• 2004

본 논문에서는 새로운 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 무손실 영상 압축(Lossless Image Compression)은 Prepress Industry, Remote Sensing, Image archival system과 같이 정확성과 정밀도를 요하는 분야에서 사용된다 무손실 영상 압축은 원 영상와 복원 영상가 완전히 일치하여 품질을 그대로 유지할 수 있으나. 압축 효율 면에서는 만족할 만한 효과를 볼 수 없다. 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법으로는 CALIC과 JPEG-LS이 있다. CALIC은 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 선처리과정을 요구하여 복잡도가 높아지는 단점이 있는 반면 JPEG-LS는 압축률에서 CALIC에 못 미치지만 복잡도가 낮아 부호화/복호화 과정이 빠르며 이 분야의 표준으로 지정되어 있다. 본 논문에서 제안한 영창 적응형 무손실 영상 압축기술은 다수의 예측기를 통해 현재 화소에 가장 적절한 오차값을 예측하였다. 또한, 산술 부호화(arithmetic coding)시 다수의 심볼 확률 모델을 사용함으로써, 단일 모델을 이용하는 방식에 비해 압축 효율을 향상시켰다. 다중 모델을 이용하는 방식은 본 논문에서 제안한 방식뿐만 아니라, 다른 무손실 영상 압축방법에도 그대로 적용이 가능하다. 실험 결과, JPEG-LS보다 약 5％의 압축 효율 향상이 있었다. 또한 CALIC과는 압축효율이 같거나 근소한 우위를 나타냈다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.98-99
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• 2016

최근 초고화질 해상도(UHD) 영상 서비스에 따른 기존의 비디오 압축 기술인 H.264/AVC 대비 두 배 이상의 압축 성능을 가지는 HEVC(High-Efficiency Video Codec)의 표준화가 완료되었다. 그러나 높은 압축 효과를 얻기 위하여 복잡한 연산이 필요한 기법들이 많이 도입되어 HEVC의 부호화 복잡도는 H.264/AVC보다 크게 증가되었다. 이에 본 논문은 HEVC의 복잡도를 줄이기 위한 정보로 입력 영상에 장면 전환 프레임을 전처리 과정을 통하여 검출하였다. 검출된 정보는 참조 픽쳐 리스트를 구성하는데 사용하여 HEVC 부호화기의 계산 복잡도의 큰 비중을 차지하는 ME(Motion Estimation)와 MC(Motion Compensation)의 횟수를 줄이도록 설계하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.41-47
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• 2009

단백질 연구에 획기적인 기여를 한 2차원 전기영동법에 의한 결과영상을 처리하기 위하여 일반적으로 제안되었던 기존의 영상처리기법들이 가지는 문제점 중 하나인 단백질을 나타내는 여러 개의 스팟들이 겹치고 포화되고 있는 복잡영역에서 단백질 스팟을 하나로 인식하거나 검출이 불가능하여 오류를 범하게 되는 문제점에 대한 해법을 제안한다. 복잡영역내의 각 각점의 누적 기울기를 산출하고 누적 기울기 영상을 워터쉐드 기법으로 영역 분할하여 스팟을 분리한다. 그 결과 스팟 분리에 있어서 기존의 기법들을 적용하였을 때 보다 더 우수하고 효율적인 결과를 나타내며, 2차원 전기영동 결과영상에 숨겨져 있었던 단백질 스팟을 더 많이 검출할 수 있고, 예측의 범위 또한 확장시킨다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.300-304
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• 2020

본 논문에서는 원격 탐사 영상 정합에서 정확도는 유지하면서 특징점 매칭 (Matching) 복잡도를 줄이기 위해 입력 영상을 전처리하는 구조물 검출 네트워크를 이용한 원격 탐사 영상 정합 방법을 제안한다. 영상 정합의 기존 방법은 입력 영상에서 특징점을 추출하고 설명자 (Descriptor)를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 입력 영상에서 특징점 매칭에 영향을 미치는 구조물만 추출하여 새로운 영상을 만들어 특징점을 추출한다. 추출된 특징점은 필터링 (Filtering)을 거쳐 원본 영상에 매핑 (Mapping)되어 설명자를 생성하여 특징점 매칭 속도를 향상시킨다. 또한 구조물 검출 네트워크에서 학습 영상과 시험 영상의 특성의 차이로 생기는 성능 저하 문제를 개선하기 위해 히스토그램 매핑 기법을 이용한다. 아리랑 3 호가 획득한 원격 탐사 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 방법은 정확도를 유지하면서 계산 시간을 SURF 보다 87.5%, SIFT 보다 92.6% 감소시킬 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.155-160
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• 2001

대부분의 자동 영상분할 방법은 한 화면에서 개별 객체를 추출하기가 어렵고, 비디오 객체의 명확한 모델이 없어 자동분할 방법에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 Active contour를 이용한 반자동 영상분할 방법을 제안한다. 일반적인 Active Contour 알고리즘은 유한개의 제어점을 설정하고 그 차이로 곡선의 특성을 묘사하므로 곡선 위의 제어점 사이의 모양 정보를 표현하는데 불충분하다 또한, 대부분의 Active Contour 알고리즘은 단순한 배경을 갖는 객체에는 잘 적용되도록 설계되었으나, 복잡한 배경을 갖는 객체에는 부적절한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 B-Spline을 이용하여 곡선을 표현하고, 복잡한 영상에서도 좋은 성능을 갖도록 곡의치 외부 에너지는 SUSAN 연산자를 이용하여 추출하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.108-109
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• 2015

본 논문은 low-rank 행렬의 truncated nuclear norm 최소화를 이용한 HDR (high dynamic range) 영상 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 LDR (low dynamic range) 영상에서 얻은 밝기의 선형 관계에 기반하여 HDR 합성을 low-rank 행렬 완성 문제로 변환한 후, ALM (augmented Lagrange multiplier) 기법을 이용하여 효율적으로 최적의 해를 구한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 낮은 계산 복잡도를 보이면서도 더 높은 품질의 HDR 영상을 합성하는 것을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.44-45
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• 2018

본 논문은 감마 보정 기반의 저조도 영상의 대조비 향상을 위한 최적의 계수 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 입력 영상의 휘도 정보를 로그 함수를 이용하여 정규화 한 후, 입력 영상을 밝은 부분과 어두운 부분으로 나눈다. 그런 다음 각각의 영역에서 통계적 특성을 고려한 비용 함수를 정의하고, 컨벡스 최적화 이론을 이용하여 최적의 감마보정 계수를 얻는다. 마지막으로 과포화 현상이 발생을 억제할 수 있는 색상 복원 기법을 적용한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 낮은 계산 복잡도를 보이면서도 향상된 대조비를 보임을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.161-163
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• 2021

대부분의 영상에 존재하는 그림자는 다양한 딥러닝 기반 영상처리 작업을 수행함에 방해가 되는 요소이다. 영상 내 그림자는 다양한 광원과 다양한 물체들의 상호작용에 의해 복잡하게 생성되며 이를 제거하는 것을 통해 다양한 Computer Vision task의 성능을 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 영상 내 그림자를 감지하여 Attention mechanism을 통해 그림자를 제거하고 Recurrent 하게 작업을 수행하며 복잡한 그림자를 단계적으로 제거하는 네트워크를 구현하였으며, Recurrent 한 네트워크에서 이전 단계의 데이터를 다음 단계에 효율적으로 전달하는 방식에 대한 실험을 수행하였다.