• Journal of Korea Game Society
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• v.10 no.6
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• pp.137-146
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• 2010

According to rapid advent of the smartphone, software technologies which have been used on PCs are being introduced into the smartphone. This paper introduces an implementation of an application software under the Android platform using morphing and warping technology. It composes two face images with morphing technology and also transforms an original face image using warping technology for fun. For this, the image is triangulated by Delaunay Triangulation based on control points which are created by simple LCD touches on the mobile device. The implementation case of this paper will be a good reference for the development of applications like games using morphing and warping technologies over Android platforms.

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

• Transactions of the Society of Information Storage Systems
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• v.3 no.4
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• pp.154-159
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• 2007

본 논문에서는 확대, 축소, 회전 등과 같은 선형, 비선형 왜곡이 포함된 이미지에 대해, 이미지의 외곽선을 찾아서 이미지를 보정하고 싱크 마크(Sync. Mark)를 사용하여 데이터를 샘플링하는 알고리즘을 제안한다. 외곽선을 찾기 위한 방법으로 허프 변환(Hough Transform)을 사용하였으며, 찾아낸 외곽선을 이용하여 이미지의 영역을 인식하고, 이미지의 왜곡을 줄이기 위하여 이미지 와핑(warping) 기법을 적용하였다. 이미지의 비선형 왜곡을 보상하기 위하여 이미지의 싱크 마크(Sync. Mark)를 공분산(covariance)을 사용하여 인식하고 샘플링 위치를 보정하였다. 또한, 제안된 알고리즘은 Over Sampling 자체를 하나의 이미지 확대로 인식하여 처리하기 때문에 어떠한 Over Sampling 에도 적용 가능하다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.5
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• pp.404-411
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• 2009

We introduce in this paper a new method for smooth foldover-free warping of images, based on the vector field deformation technique proposed by Von Funck et al. It allows users to specify the constraints in two different ways: positional constraints to constrain the position of a point in the image and gradient constraints to constrain the orientation and scaling of some parts of the image. From the user-specified constraints, it computes in the image domain a C1-continuous velocity vector field, along which each pixel progressively moves from its original position to the target. The target positions of the pixels are obtained by solving a set of partial derivative equations with the 4th order Runge-Kutta method. We show how our method can be useful for texture mapping with hard constraints. We start with an unconstrained planar embedding of a target mesh using a previously known method (Least Squares Conformal Map). Then, in order to obtain a texture map that satisfies the given constraints, we use the proposed warping method to align the features of the texture image with those on the unconstrained embedding. Compared to previous work, our method generates a smoother texture mapping, offers higher level of control for defining the constraints, and is simpler to implement.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.137-140
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• 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 the Korea Computer Graphics Society
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• v.8 no.4
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• pp.9-16
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• 2002

In this paper we propose an extended billboarding method for rendering trees. It's difficult circumstance that PC renders forest by general polygon rendering in real-time, because tree object consists of tremendous leaves and limbs. Our method re-creates an appropriate texture image by 3D image warping equation each frame, and we use it for a billboarding method. For speed up, we use warping method with a image pyramid and image caching.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.8
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• pp.431-439
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• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.891-894
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• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.832-834
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• 2005

본 논문에서는 여러 가지 표정으로 입력되어지는 얼굴 이미지를 효율적으로 인식시키는 작업을 수행하는 방법에 대한 내용을 소개하고 있다. 각 얼굴 이미지들은 상황에 따라 많은 표정에 영향 성분을 포함하고 있다. 이런 각기 특성이 다른 얼굴 이미지들의 효율적인 인식을 위하여, 특징 점을 선정을 한 후 실험 진행을 하면 표정에 영향을 많이 받는 이미지를 구분할 수 있다. 여기서 제안하는 방법은 표정이 많이 포함된 이미지에 대하여 표정에 영향을 많이 미치는 특징 점과 그 특징 점영역에 와핑 기법을 처리함으로써 표정이 있는 이미지를 인식하는 방법을 제안한다.

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