• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.481-486
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• 2007

본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.331-336
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• 2009

영상 복원은 다양한 영상 처리의 분야의 기반기술로 사용되는 기술로서, 복원 과정에서의 번짐현상(블러링)으로 인한 화질 저하가 발생하는 문제점이 있다. 위성 영상과 같이 영상이 의미하는 내용의 중요도가 높은 분야에서는 화질 저하를 최소화하는 영상 복원 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 하위 레벨 해상도 보간과 손실 정보 추정을 이용한 위성 영상 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 해상도 보간을 통해서 복원 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 복원된 영상에 적용하여 최종적으로 영상 복원 결과를 향상시킨다. 동일한 위성 영상을 이용한 비교 실험에서 기존의 방법들보다 주관적 화질 개선이 뚜렷함을 알 수 있었고, 객관적 화질 비교인 PSNR에서도 $2.68\sim4.22dB$의 향상된 결과를 나타내었다. 제안하는 방법은 위성 영상 분석을 비롯하여 영상 복원을 이용하는 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.11
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• pp.18-26
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• 2009

Image resolution enhancement algorithm is a basic technique for image enlargement and restoration. The main problem is the image quality degradation such as blurring or blocking effects. In this paper, we propose loss information estimation and image resolution enhancement method using low level interpolation method. In the proposed method, loss information is computed by downsampling -interpolation process of obtained low resolution image. We estimate loss information of high resolution image using interpolation of the computed loss information. Lastly, we add up interpolated high resolution image and the estimated loss information which is applied a weight factor. Our experiments obtained the average PSNR 1.4dB which is improved results better than conventional algorithm. Also subjective image quality is more clearness and distinctness. The proposed method may be helpful for various video applications which required improvement of image.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.470-473
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• 2016

본 논문에서는 영상에서 일부 정보가 손실 또는 손상된 경우에 대해서 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상의 특징들을 학습한다. 따라서 영상의 일부 정보가 손실되거나 잡음이 있는 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한 후, 이진화된 결과를 홉필드 네트워크에 적용하여 영상을 복원한다. 제안된 방법을 5장의 그레이 영상을 대상으로 실험한 결과, 퍼지 이진화 기법과 홉필드 네트워크를 적용한 방법이 잡음이 있거나 영상의 정보가 손실된 영상에서 복원 정도가 높은 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.36-37
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• 2011

깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.4
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• pp.43-49
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• 2020

This paper proposes a lossless image compression method based on arithmetic coding using block-adaptive Context Tree Weighting. The CTW method predicts and compresses the input data bit by bit. Also, it can achieve a desirable coding distribution for tree sources with an unknown model and unknown parameters. This paper suggests the method to enhance the compression rate about image data, especially aerial and satellite images that require lossless compression. The value of aerial and satellite images is significant. Also, the size of their images is huger than common images. But, existed methods have difficulties to compress these data. For these reasons, this paper shows the experiment to prove a higher compression rate when using the CTW method with divided images than when using the same method with non-divided images. The experimental results indicate that the proposed method is more effective when compressing the divided images.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.657-660
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• 2009

An image interpolation is a basis technique for various image processing and is required to minimize approaches for image quality deterioration. In this paper, we propose an improved bilinear interpolation using loss information estimation. In the proposed algorithm, we estimate loss information of low resolution image using down-sampling and interpolation of acquisition low resolution. The estimated loss information is utilized interpolated image, and it decrease image quality deterioration. Our experiments obtained the average PSNR 0.97~1.79dB which is improved results better than conventional method for sensitive image quality. Also, subjective image quality with edge region is more clearness. The proposed method may be helpful for applications in various multimedia systems such as image resolution enhancement and image restoration.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.437-440
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• 2010

동영상, 음악, 카메라영상, 음성 등 다양한 객체를 결합하는 강의 제작기는 강의 콘텐츠 제작에 유용하다. 본 프로그램은 다양한 객체를 결합하여 무 손실 압축 처리한 강의 콘텐츠를 제작한다. 결과물로서 음성/영상/인덱스의 3가지 종류의 파일이 생성된다. 인덱스파일은 영상 정보, 영상 파일 구성정보, 음성정보, 음성파일 구성정보를 가지며 음성파일은 각 객체의 음성만을 interpolation 처리 후 하나의 데이터로서 혼합한 결과물이다. 영상 파일은 영상 정보만을 결합한 뒤 wavelet, motion estimation, 사전코드 방식과 huffmancode 방식을 혼합한 방식을 응용한 무 손실 압축 영상데이터 이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.513-515
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• 2015

본 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.31-34
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• 2003

본 논문에서는 숨겨진 정보를 검출한 후. 정보가 삽입 된 영상으로부터 왜곡 없이 원본 영상을 복원할 수 있는 무손실 정보은닉(lossless information hiding) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 차분 영상(difference image)의 히스토그램 특성을 기반으로 화소 값을 수정하여 데이터를 삽입한다. 이 알고리즘은 기존의 무손실 정보은닉 알고리즘들에 비해 정보 삽입으로 인한 왜곡이 적고. 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다 이론적인 증명과 실험 견과를 통해 제안된 알고리즘에 의해 정보가 삽입된 영상의 PSNR(peak singal-to-noise ratio) 값은 대략 51dB 이상의 값을 나타내며. 이 값은 다른 무손식 정보은닉 알고리즘들 보다 훨씬 높다. 또한, 제안된 알고리즘은 여러 형태로 변형되어 다양한 응용에 적절히 적용될 수 있다