Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.112-113
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2019
유무선 정보통신환경에 맞춰 제한된 비트율로 압축된 CCTV 영상의 화질은 좋지 않을 수 있다. 본 논문은 제한된 비트율로 압축된 영상내 관심영역의 화질개선을 위해, 영상압축을 수행 하기 전의 카메라 센서로 획득한 영상에 전처리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 관심영역 및 비관심영역에 차등적 필터를 적용하여 화소 별 공간적 상관도를 향상시킨다. 제안된 방법을 사용한 결과 관심영역에서의 텍스처 손실을 최소화 할 수 있었으며 전처리 과정을 적용하지 않은 영상과 비교하여 객관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.10
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pp.1852-1859
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2016
The effectiveness of a binarization algorithm in image processing depends on how to eliminate the uncertainty of determining threshold in a reasonable way and on minimizing information loss due to the binarization effect. Fuzzy binarization technique was proposed to handle that uncertainty with fuzzy logic. However, that method is known to be inefficient when the given image has low intensity contrast. In this paper, we propose an improved fuzzy binarization method to overcome such known drawbacks. Our method proposes a trapezoid type fuzzy membership function instead of most-frequently used triangle type one. We also propose an adaptive ${\alpha}$_cut determination policy. Our proposed method has less information loss than other algorithms since we do not use any stretching based preprocessing for enhancing the intensity contrast. In experiment, our proposed method is verified to be more effective in binarization with less information loss for many different types of images with low intensity contrast such as night scenery, lumber scoliosis, and lipoma images.
본 논문에서는 분할 영상 좌보계 (split image coordinate: SIC)를 제안하여 3차원 영상의 주요 특징 중의 하나인 유, 무한 소실점을 그 위치의 무한성이나 카메라의 보정과 관계없이 정확하게 자동 추출하였다. 제안한 방법에서는 가우시안 구 (Gaussian sphere) 기반의 기존 방법들과는 달리 영상 공간을 누적 공간으로 활용함으로써 카메라 보정이나 영상의 사전정보가 없어도 원 영상의 정보 손실 없이 소실점을 추출할 수 있고, 영상을 무한대까지 확장한 후 분할하여 재정의 함으로써 유, 무한 소실점을 모두 추출할 수 있도록 하였다. 정확한 소실점의 검출을 위하여 직선 검출 과정에서는 방향성 마스크 (mask)를 사용하였으며, 직선들의 군집화 (clustering) 과정에서는 기울기 히스토그램 방법과 수평/수직 군집화 방법을 적응적으로 적용하였다. 제안한 방법을 합성 영상 및 건축물 (man-made environment) 영상에 적용시켜 유, 무한 소실점들을 효과적이고 정확하게 찾을 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.724-726
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2020
본 논문에서는 GAN 과 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 입력 얼굴 영상의 공간 해상도를 4 배 증가시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 변형된 StarGAN v2 구조의 생성자와 구분자를 사용하여 저해상도의 입력 영상만을 가지고 학습 과정을 거쳐 고해상도 영상을 복원하도록 자기 지도 학습을 수행한다. 제안하는 기법은 복원된 영상과 고해상도 영상 간의 손실을 줄이는 지도 학습이 가지고 있는 단점을 극복하고 입력 영상만을 가지고 영상 내부에 존재하는 특징을 학습하여 얼굴 영상에 대한 고해상도 영상을 복원한다. 제안하는 기법과 Bicubic 보간법과의 비교를 통해 우수성을 검증한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06d
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pp.54-57
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2007
최근 멀티미디어 데이터 전송이 증가함에 따라 정보보호의 중요성이 대두되고 있으며, 기존의 데이터 전송시 암호화 뿐만 아니라, 안정적인 디지털 암호화 방법론과 컬러 영상 전송시 발생할 수 있는 원본 데이터의 중요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 정보 손실을 줄이기 위하여 주변 픽셀간의 변동폭이 심한 픽셀 단위의 암호화 방법이 아닌 컬러 영상 데이터 전송을 위해 영상 데이터의 각 프레임에 대한 암호화 기법을 제안한다. 또한 보다 안정된 암호화 방법으로 각 프레임에 대한 변형된 유한체 $GF(2^m)$상의 4bit 블록화를 통한 컬러 영상의 암호화 방법을 제안한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.5
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pp.575-583
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2009
Various algorithms and methods, related to preprocessing of LiDAR data, are being developed and proposed. These methods are two ways, one of them is to use the regular form such as DSM or the image converted from raw LiDAR data, and the other is to use raw LiDAR data directly. The image processing method is one of representative method for the regular grid form data. This method is easy to apply to a numerical analysis technique and has an advantage of modeling and noise elimination through smoothing, but it lose the information during the data conversion. This study apply the image processing method to the irregular raw LiDAR data directly for the extracting ground information with minimized information loss and evaluate the extracting accuracy of ground information.
Makeup is the most common way to improve a person's appearance. However, since makeup styles are very diverse, there are many time and cost problems for an individual to apply makeup directly to himself/herself.. Accordingly, the need for makeup automation is increasing. Makeup transfer is being studied for makeup automation. Makeup transfer is a field of applying makeup style to a face image without makeup. Makeup transfer can be divided into a traditional image processing-based method and a deep learning-based method. In particular, in deep learning-based methods, many studies based on Generative Adversarial Networks have been performed. However, both methods have disadvantages in that the resulting image is unnatural, the result of makeup conversion is not clear, and it is smeared or heavily influenced by the makeup style face image. In order to express the clear boundary of makeup and to alleviate the influence of makeup style facial images, this study divides the makeup area and calculates the loss function using HoG (Histogram of Gradient). HoG is a method of extracting image features through the size and directionality of edges present in the image. Through this, we propose a makeup transfer network that performs robust learning on edges.By comparing the image generated through the proposed model with the image generated through BeautyGAN used as the base model, it was confirmed that the performance of the model proposed in this study was superior, and the method of using facial information that can be additionally presented as a future study.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.69-72
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2015
본 논문에서는 디지털 영상 컨텐츠의 저작권 보호를 위해 DWT 를 이용하여 강인성(robustness), 비가시성(invisibility), 보안성(security)을 만족하는 blind 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 영상정보에 대한 변화를 원본 영상의 특정 부분에 국한하지 않게 하기 위해서, 특정 주파수 성분에 워터마크를 삽입하는 것이 아닌 전체 영상에 워터마크를 삽입하는 방법이다. 이 방법에서 저작권에 대한 판단은 추출한 워터마크 정보를 통합 판단하는 방법을 사용한다. 이 방법은 저작권 보호를 위해 원본 영상을 보관할 필요가 없으며, Gaussian filtering, average filtering, sharpening 의 영상 필터링, JPEG 손실 영상 압축, resizing, 영상 품질 향상을 위한 Contrast 나 histogram equalization 등의 공격에 충분한 강인성을 보여준다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.469-472
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2011
본 논문에서는 모바일 기기의 디스플레이 비율을 고려한 복합적 Image retargeting 기법을 제안한다. 제안 기법은 다양한 비율을 가지는 광시야각 영상을 모바일기기에서 디스플레이하고자 할 때 줄어드는 과정에서 영상 내의 주요 영역의 손실을 최소화하고 자연스러운 결과 영상을 만들어내기 위해 영상의 saliency를 분석하여 에너지 분포와 gravity center를 구한다. 분석된 에너지 분포를 통해 영상을 동일한 에너지량을 가진 n개의 영역으로 분할하고 각 영역의 분포 특징에 따라 crop, linear scaling, seam carving의 기법을 최적의 영역에 복합적으로 적용하여 영상을 retargeting한다. 끝으로 제안하는 기법의 결과영상과 기존 기법의 결과 영상을 비교하여 제안 기법의 강점을 검증한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.499-501
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2004
현재 IPv6에서 이동 통신에 끊김 없는 서비스를 제공하기 위해 Mobile IPv6에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. FMIPv6는 핸드오버 절차를 간소화시켜서 빠른 속도의 핸드오버와 데이터 전송이 가능하며 SIP나 VoIP 및 무선 인터넷 동영상 서비스와 같은 경우에 많이 사용될 것으로 예상되지만 패킷 손실의 문제점을 지니고 있다. 본 논문은 FMIPv6에서 핸드오버시 발생하는 패킷 손실을 줄이기 위하여 라우터에서 사용하는 여러 패킷 관리 스케줄링 기법 중 WFQ기법을 사용한 트래픽 관리 메커니즘을 설계하고 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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