• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1298-1306
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• 2016

휴대용 기기에서 사용 비중이 높은 디스플레이인 TFT-LCD에서는 백라이트가 소모 전력의 대부분을 차지하므로 백라이트의 세기를 줄이는 디밍 기법을 통한 전력 절감이 많이 시도되고 있으며, 이 때 일어나는 디스플레이 상 이미지의 밝기 저하로 인한 시각적 왜곡을 개선하는 이미지 보상 기법 연구가 동시에 진행되고 있다. 하지만 히스토그램 평활화와 같은 기존 이미지 보상 기법들은 인간 시각 만족도를 잘 충족하는 것에 한계점을 가진다. 본 논문에서는 히스토그램 명세화와 픽셀 보정의 결합을 통해 전력 절감과 함께 시각 만족도 개선 효과가 향상된 디밍 기법을 제안한다. 이 기법은 인간 시각을 만족하기 위해 탐색 알고리즘을 수행하므로, 빠른 이미지 처리를 위해 단순화한 계산을 통해 인간 시각 만족의 이미지를 얻어낼 수 있는 자동화 알고리즘을 포함한다. 실험 결과, 기존 백라이트 디밍에 비해 전력 절감 대비 높은 시각 만족도 개선을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.133-138
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• 2010

본 논문에서는 이미지에 대한 공간 특성(Spatial properties) 및 통계적 특성(Statistical properties)을 포함한 특징이미지를 구성하고, 지역 분산 크기를 이용한 공분산 행렬을 생성하여 텍스쳐 분류에 이용함으로서 조도(illumination) 및 노이즈(Noise) 그리고 회전(Rotation)에 강인한 텍스쳐 분류 방법을 제안한다. 또한 영역 합계의 빠른 연산을 위해 사용된 중간 이미지 표현인 적분 이미지(Integral Image)를 이용함으로서 텍스쳐 검출 프로세스의 수행 시간을 최소화 하는 방법을 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 브로다츠(Brodatz) 질감 이미지를 이용하여 잡음 추가 및 히스토그램 명세화 그리고 회전 이미지를 생성하여 실험하였으며, 96% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.173-185
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• 2009

본 논문에서는 두 가지 영상 콘트라스트 향상 기법인 RSWHE (Recursively Separated and Weighted Histogram Equalization)와 RSWHS (Recursively Separated and Weighted Histogram Specification)를 새롭게 제안한다. RSWHE는 히스토그램 평활화 방법에 히스토그램 분할과 가중치 개념을 적용하였고, RSWHS는 히스토그램 명세화 방법에 히스토그램 분할과 가중치 개념을 적용하였다. 제안 방법은 1) 입력 영상의 평균 명도 값을 기준으로 히스토그램을 분할하고, 2) 분할된 각 서브히스토그램(sub-histogram)이 차지하는 확률밀도 값을 계산하며, 3) 계산된 확률밀도 값을 가중치로 사용하여 각 서브히스토그램을 변형한 후, 4) 변형된 각 서브히스토그램을 독립적으로 평활화 하거나 (RSWHE 방법인 경우) 또는 명세화 하게 (RSWHS 방법인 경우) 된다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 두 방법이 기존의 다른 방법들에 비하여 콘트라스트 향상과 평균 명도 보존 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.61-73
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• 2012

본 논문에서는 영상의 밝기 평균과 분산을 이용하여 영상의 엔트로피를 최대화하는 히스토그램 명세화 기반의 영상 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 히스토그램 명세화 과정에서 입력 히스토그램과 목적 히스토그램 모두를 가우시안 분포로 모델링한다. 이 과정에서 입력 가우시안 분포의 평균과 분산은 입력영상의 밝기 평균값과 분산을 각각 그대로 사용한다. 목적 가우시안 분포의 평균도 입력영상의 밝기 평균값을 사용하지만, 분산은 출력 영상의 엔트로피가 최대화되는 분산을 결정하여 사용한다. 다양한 영상에 대한 실험 결과에 의하면, 기존 방법들에 비해 제안 방법은 영상의 평균 밝기를 잘 유지하면서 자연스러운 개선 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.193-202
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• 2008

본 논문에서는 이미지(image) 합성을 하되 일반적인 환경이 아닌 바다. 호수 등을 포함하고 있는 영상에 다른 하나의 객체를 합성시키기 위한 물결 영상 기반 디지털 이미지 합성 프로세스를 제안한다. 즉 타겟(target) 이미지가 일반적 환경이 아닌 물결을 묘사한 영상인 경우 다른 객체 이미지를 합성시켜 타겟 이미지의 물결에 비춰진 객체의 모습이나 물 안에 있는 객체의 모습을 묘사하며 이를 위한 합성 알고리즘을 제안한다. 물결 부분에 이미지를 합성하기 위해 먼저 Shape-from-shading 기법을 사용하여 2차원 물결영상으로부터 3차원 정보를 추출하여 그 형상을 복원한다. 그리고 추출된 노말 정보를 적용하여 물결에 합성 될 영역을 알맞게 변형시킨다. 마지막으로 합성할 영역을 타겟 이미지의 물결에 옮겨놓는 합성과정을 수행한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.988-992
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• 2006

본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.142-144
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• 2002

MPEG-4 시스템 표준은 오디오, 비디오, 이미지 등 다양한 멀티미디어 객체들을 통합하여 관리하고 전송하며 BIFS는 이러한 객체들의 표시 방법과 특성을 지정하고 하나의 장면을 구성할 수 있도록 해주는 기술 언어이다. 멀티미디어 데이터는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있어서 객체들간의 시간 관계가 명확히 기술되어야 한다. 그러나 BIFS 명세에서는 하나의 객체에 대한 시간정보만 기술 할 수 있고 객체간 관계는 정의하고 있지 않다. 이에 본 논문은 객체간 동기화를 위한 시간관계 정보를 저장하는 노드를 BIFS에 추가하여 각 객체를 동기화 할 수 있도록 하는 확장된 BIFS를 정의하고 이를 기반으로 MPEG-4 저작 시스템을 구성하였다. 이로써 객체 동기화를 위한 별도의 구조를 추가해야하는 부담을 줄이고 MPEG-4 시스템 자체가 동기화 문제를 해결할 수 있다. MPEG-4 저작도구의 타임라인 바는 제작되는 컨텐츠 내의 멀티미디어 데이터들의 시간관계를 시각적으로 표현하고 시간관계 모델 조건에 따른 Group 노드를 생성한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1213-1218
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• 2018

최근 비전분야에 소개된 Mask R-CNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 이 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션 마스크를 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. Mask R-CNN 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가함으로써 Faster R-CNN을 확장한 알고리즘이다. Mask R-CNN은 훈련이 간단하고 빠르게 실행하는 고속 R-CNN에 추가된다. 더욱이, Mask R-CNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 연구에서는 이 R-CNN기반 적외선 영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 발열체를 탐지하였다. 실험결과 Mask R-CNN에서 변별하지 못하는 발열객체를 성공적으로 검출하였다.