• Proceedings of the KOR-KST Conference
• /
• 1998.10b
• /
• pp.150-150
• /
• 1998

본 연구는 최근에 대두되는 첨단 교통체계(Intelligent Transportation Systems : ITS)중 첨단교통 관리체계(Advanced Traffic Management Systems : ATMS)에서 자동단속체계(Automatic Traffic Enforcement Systems : ATES)에 사용되는 자동차량번호판인식시스템의 핵심기술인 자동차량 번호판 추출에 관한 연구이다. 일반적으로 번호판익식시스템(License Plate Recogition System : LPRS)가 번호판을 인식하는데 있어서 번호판 추출과 문자인식, 크게 2개의 Process로 구분되어 수행된다. 본 연구에서는 도로상에 설치된 영상 카메라에서 얻은 차량의 영상을 바탕으로 차량의 번호판을 추출하는 새로운 영상처리기법을 제시하고 있다. 본 연구에서 제시한 영상처리기법은 메쉬와핑으로 차량번호판영역의 특징을 이용하여 추출해내는 방법이다. 메쉬란 직교하는 선들로 이루어진 그물 모양의 제어선을 말하는데 이 제어선은 가로와 세로로 한번씩 이미지를 왜곡하여 최종 이미지를 만들어낸다. 이 메쉬와핑기법은 정교하면서도 빠른 속도로 이미지를 처리할 수 있기 때문에 실시간 처리하는데 사용할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02a
• /
• pp.767-773
• /
• 2007

현재 시판되고 있는 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 모두 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 사각지대는 크고 작은 사고의 원인이 되기도 한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 자동차 기업들은 자사의 고급 자동차 후방에 광각(wide-angle) 카메라를 장착하고 있다. 광각 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 후방의 모든 사각지대를 제거해주지는 못한다. 그러므로 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌, 우측 그리고 후방에 3대의 카메라를 장착하고, 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상을 통합한 파노라마 영상을 생성하는 방법과 다양한 환경에서 실험한 결과를 제시한다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서 제안하는 방법은 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다. 제시된 방법으로 다양한 상황에 따라 실험을 수행하고, 이를 통해 문제점을 찾아본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.137-140
• /
• 2003

캐리커처의 일반적인 의미는 어떤 사람이나 사물의 특징을 추출하여 익살스럽게 풍자한 그림이나 글이다. 다시 말해, 캐리커처는 사람의 얼굴에서 특징을 잡아 과장하거나 왜곡하여 그린 데생이라고 한다. 컴퓨터를 이용한 기존의 캐리커처 제작방법으로는, 입력 이미지 좌표의 통계적인 차이값을 이용하는 PICASSO System 방법[1], 제작자의 애매한 느낌을 퍼지 논리를 이용하여 표현하는 방법, 이미지를 와핑하는 방법, 여러 단계의 벡터 필드 변환을 이용하는 방법등이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실시간 또는 준비된 영상을 입력으로 받아 저장한 후, 네 단계의 과정으로 처리한 후 최종적으로 캐리커처된 이미지를 생성하게 된다. 각 단계별 처리 내용으로는 첫번째 단계에서는 영상에서 얼굴을 검출하고 두번째 단계에서는 특정 얼굴부위의 기하학적 정보를 좌표값으로 추출한다. 세번째 단계에서는 전 단계에서 얻은 좌표값으로 로컬 와핑 기법을 이용하여 영상을 변환한다. 네 번째 단계에서는 변형된 영상으로 퍼지 논리를 이용하여 보다 개선된 윤곽선 이미지로 변환하여 캐리커처 이미지를 얻는다. 본 논문에서는 영상 인식, 변환 및 윤곽선 검출 및 둥의 여러 가지 영상 처리 기법을 이용하여 기존의 캐리커처 제작 방식보다 간단하고, 복잡한 연산 과정이 없는 캐리커처 제작 시스템을 구현하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.29 no.8
• /
• pp.431-439
• /
• 2002

Due to the recent development of graphics hardware, real-time rendering of complex scenes is still a challenging task. As results of researches on image based rendering, the rendering schemes based on post-rendering 3D warping have been proposed. In general, these methods produce good rendering results. However, they are not appropriate for real-time rendering since it is not easy to accelerate the time-consuming algorithms within graphics subsystem. As an attempt to resolve this problem of the post-rendering 3D warping technique, we present a new real-time scheme based on projective texture. In our method, two reference images obtained by rendering complicated objects at two consecutive points of time are used. Rendering images of high quality for intermediate points of time are obtained by projecting the reference images onto a simplified object, and then blending the resulting images. Our technique will be effectively used in developing real-time graphics applications such as 3D games and virtual reality software and so on.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06b
• /
• pp.292-294
• /
• 2006

현재 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 이러한 단점을 보안하기 위해 고급 자동차에는 후방에 wide-angle 카메라를 장착하고 있다. 기존의 wide-angie 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 여전히 확보되지 않은 사각지대가 존재한다. 하지만 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌. 우측 그리고 후방에 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상물 하나의 통합된 파노라마 영상물 생성하는 방법을 제안하고 몇 가지 경우에 대해 실험한다. 우리는 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.891-894
• /
• 2001

본 논문은 서로 다른 얼굴이미지 사이의 얼굴매칭기법의 새로운 방법인 TBCC(T-Block constraints Condition)얼굴매칭기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 T영역안의 이목구비에다가 제어영역을 두고, T영역과 제어영역들을 분리하여 2개의 영상으로 각각 만든 다음에 각각의 correspondence가 있는 영상끼리 와핑(Warping)을 한 후에, 제어영역들은 2단계구조를 가진 계층적인 선형조합(Linear Combination)모델에 적용시켜 최적의 위치를 찾아낸 후에, T영역에 와핑시켜서 하나의 합성사진을 만들어 낸다. 합성사진에서 피부색이 다른 문제는 정규분표를 이용한 크로스디졸브(Cross-Dissolve)방법인 이미지프로세싱 기법을 새롭게 적용하며, 그리고, T모양의 자국이 남는 것은 본 논문에서 제안하는 T-Block Color Interpolation방법을 적용해서 해결한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.15 no.9
• /
• pp.700-704
• /
• 2009

In this paper, we propose a method for combining MR image with histopathology image of the prostate using image correction and multi-stage registration. Our method consists of four steps. First, the intensity of prostate bleeding area on T2-weighted MR image is substituted for that on T1-weighted MR image. And two or four tissue sections of the prostate in histopathology image are combined to produce a single prostate image by manual stitching. Second, rigid registration is performed to find the affine transformations that to optimize mutual information between MR and histopathology images. Third, the result of affine registration is deformed by the TPS warping. Finally, aligned images are visualized by the intensity intermixing. Experimental results show that the prostate tumor lesion can be properly located and clearly visualized within MR images for tissue characterization comparison and that the registration error between T2-weighted MR and histopathology image was 0.0815mm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.325-327
• /
• 2013

일반적으로 눈 화장은 화장을 처음 하는 사람뿐만 아니라 화장에 능숙한 사람에게도 어려운 일이다. 또한 눈 형태는 사람마다 다르고, 형태에 따라 어울리는 눈 화장 방법 역시 다양하다. 본 논문에서는 눈 형태를 기반으로 효과적인 눈 화장 방법을 제안한다. 효과적인 눈 형태에 따른 검색을 하기 위해 에지(edge)를 기반으로 데이터베이스 영상과 입력영상의 눈 형태를 비교하여 유사한 눈 형태를 검색한다. 검색된 눈 화장 영상을 입력 영상의 눈 형태로 와핑(Warping)하여 눈 화장 스타일을 적용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.481-483
• /
• 2000

영상 기반 모델링 및 렌더링을 위해 제안된 LDI(Layered Depth Images) 기법은 여러 장의 2차원 영상과 깊이 정보, 카메라 정보를 입력으로 받아 3차원 와핑을 이용해 새로운 장면을 렌더링한다. 하지만 이 기법은 홀 발생 문제 등 몇가지 결함을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 LDI의 문제를 해결하고자, 의료 영상 가시화 분야에서 널리 사용되는 쉬어-왑 렌더링 알고리즘을 사용한 결과를 설명한다. 한편, 본 논문에서 제안된 알고리즘은 적은 데이터를 필요로 하는데, 웹 상에서 오브젝트 플레이어 플러그인으로 개발한 결과 좋은 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.13 no.4
• /
• pp.403-408
• /
• 2003

A general meaning of caricaturing is that a representation, especially pictorial or literary, in which the subject's distinctive features or peculiarities are deliberately exaggerated to produce a comic or grotesque effect. In other words, a caricature is defined as a rough sketch(dessin) which is made by detecting features from human face and exaggerating or warping those. There have been developed many methods which can make a caricature image from human face using computer. In this paper, we propose a new caricaturing system. The system uses a real-time image or supplied image as an input image and deals with it on four processing steps and then creates a caricatured image finally. The four Processing steps are like that. The first step is detecting a face from input image. The second step is extracting special coordinate values as facial geometric information. The third step is deforming the face image using local warping method and the coordinate values acquired in the second step. In fourth step, the system transforms the deformed image into the better improved edge image using a fuzzy Sobel method and then creates a caricatured image finally. In this paper , we can realize a caricaturing system which is simpler than any other exiting systems in ways that create a caricatured image and does not need complex algorithms using many image processing methods like image recognition, transformation and edge detection.