• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.35-40
• /
• 2013

본 논문에서 높은 주파수 LO 신호와 낮은 주파수 LO신호를 동시에 사용하는 새로운 구조의 이미지 제거 수신기 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 기존의 하나의 LO 신호를 사용하는 경우보다 저 잡음 지수 성능과 높은 선형성 특성을 갖는다. 또한 제안된 수신기는 기존의 Weaver 이미지 제거 수신기 구조 보다 같은 이득 error와 위상 error가 존재할 때도 6dB 이상의 높은 이미지 제거 특성을 보인다. 제안된 수신기 구조의 특성을 증명하기 위하여 이득 및 위상 error가 존재할 때의 이미지 제거 특성 공식을 유도하였다. 그리고 이 공식의 유용성을 시스템 시뮬레이션을 통하여 증명하였다. 따라서 높은 이미지 제거 특성 때문에 제안된 새로운 수신기 구조가 이미지 제거 수신기로써 널리 사용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
• /
• pp.102-105
• /
• 2019

본 논문에서는 심층 신경망 검색 방법을 사용하여 이미지 고해상도화를 위한 심층 신경망을 설계하는 방법을 구현하였다. 일반적으로 이미지 고해상도화, 잡음 제거 및 번짐 제거를 위한 심층신경망 구조는 사람이 설계하였다. 최근에는 이미지 분류 등 다른 영상처리 기법에서 사용하는 심층 신경망 구조를 검색하기 위한 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 강화학습을 사용하여 이미지 고해상도화를 위한 심층 신경망 구조를 검색하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 policy gradient 방법의 일종인 REINFORCE 알고리즘을 사용하여 심층 신경망 구조를 출력하여 주는 제어용 RNN(recurrent neural network)을 학습하고, 최종적으로 이미지 고해상도화를 잘 실현할 수 있는 심층 신경망 구조를 검색하여 설계하였다. 제안된 심층 신경망 구조를 사용하여 이미지 고해상도화를 구현하였고, 약 36.54dB 의 피크 신호 대비 잡음 비율(PSNR)을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.519-522
• /
• 2003

본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 채널내 상관관계를 이용한 가변 칼라비율을 가진 칼라 보간법을 제안했다. 제안된 가변 칼라 비율은 채널내 상관관계뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 경계부근과 복잡한 국소지점에 나타난 왜곡된 칼라를 제거했다 채널간 상관관계를 이용한 가변 칼라비율을 가진 칼라 보간법은 기존의 접근 방법에 비해 주관적 그리고 객관적인 화질로 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.913-918
• /
• 2007

본 논문에서는 인간과 로봇의 인터액션을 위해 연속된 이미지 정보로부터 얻을 수 있는 색상(color)과 기울기(gradient) 정보를 이용하여 인간 몸의 실루엣 추출 기법을 제안한다. 연속된 이미지 정보로부터 얻어진 RGB 영상 정보에서 색상 배경 제거 기법은 각각의 신체 비율 정보로부터 추출된 모션 영역 정보에서 색상 공판별 평균 이미지 정보를 얻고 옷 색상 정보를 볼록 합하여 계산된다. 기울기 배경 제거 기법은 공간상 정보와 시간상 정보의 볼록 합으로 계산된다. 최종적으로 색상 정보와 기울기 정보의 볼록 합을 하여 인간 몸의 실루엣을 추출한다. 마지막으로, 실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 확인하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
• /
• 제6권3호
• /
• pp.9-16
• /
• 2007

토양증기추출공법(SVE)은 불포화 지반상태에서 휘발성 유기화합물(VOCs)과 유류오염 물질을 제거하는데 효과적이고 경제적인 공법중의 하나이다. 본 연구에서는 기존 연약지반의 지반개량시 사용된 연직배수재(PVDs)를 토양증기추출시스템에 적용하여 짧은 공기배출거리로 최대한 신속하게 오염물질을 제거할 수 있게 하여 투기계수가 낮은 지반에서 오염된 토양을 효과적으로 복원할 수 있는 토양증기추출공법을 적용하는데 목적이 있다. 연직배수재를 이용한 토양증기추출시스템 적용시 실제 현장에서 나타나는 무한 경계 조건을 만족하기 위해서 실내에서 파일럿 규모의 오염복원 모형실험을 결과로 유한경계조건 시스템에서 이미지웰 중첩이론을 이용하여 압력분포를 가정하였다. 즉, 압력강하가 없는 일정수두 경계조건 상태와 토조의 상 하부와 같이 흐름이 없는 불투수경계조건 상태를 유지하기 위해서 이미지웰 중첩이론을 도입하여 경계조건을 수립하였다. 결과, 공기흐름률이 증가할수록 흐름비율도 증가하였다. 따라서 높은 흐름률에 대한 흐름비율도 더 커지게 되는 것이고, 최적화과정동안 공기흐름률은 측정 압력수두와 이미지웰 중첩이론으로부터 구해진 이론 압력수두의 오차율에 미치는 가장 중요한 인자로 판단된다.

• 융합정보논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.77-82
• /
• 2017

본 논문은 차량영상을 입력영상으로 받아 차량의 종류를 인식하는 보안 알고리즘을 연구한다. 차량 인식 보안 알고리즘은 영상입력, 배경제거, 에지영역 추출, 전처리(이진화), 차량인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그러므로 차량 종류 인식 보안 알고리즘의 최종 인식율은 각 단계의 역할 및 기능에 직간접적인 영향을 받는다. 영상을 그레이 스케일 이미지로 입력시킨 후 배경을 제거하고, 에지영역만 추출한 후 이진화를 거친다. 외곽선을 또렷하게 해주기 위한 전처리 과정을 거친 후 차량의 높이와 넓이의 비율을 통해 차량의 종류를 대형차, 승용차, 오토바이의 3가지 범주로 나누게 했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
• /
• pp.418-420
• /
• 2001

본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일차적으로 입력 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 입력 영상의 명암 대비를 강화시키기 위해 명암 대비 스트레칭을 적용한다. 이후 명암 대비 스트레칭된 영상의 분할을 위해 적응적 임계값을 적용하고 다음 단계에서 문자와 유사한 영역들을 적당한 크기 의 structuring element를 이용하여 제거하는 1차 하부 단계와 모폴로지 녹임(erosion)을 적용한 영상과 모폴로지(열림닫힘[OpenClose]+닫힘열림[CloseOpen])/2가 적용된 영상 사이의 차이 영상을 구하는 2차 하부 단계를 적용시킨다. 마지막 단계에서 각 후보 영역들 중 실제 자막 영역을 추출해내기 위해, 후보 문자 영역의 화소수 비율과 외곽선의 화소수의 비율, 그리고 장축과 단축간의 비율 등에 대해 필터링을 적용한다. 본 논문에서는 임의의 300개의 뉴스영상을 입력 값으로 실험한 결과 93.6%의 우수한 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 structuring element의 크기 조절을 통해 크기가 다른 다양한 이미지에서도 좋은 성능을 거둘 수 있다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제10권1호
• /
• pp.32-38
• /
• 2021

사진 이미지에서의 딥러닝 학습을 통한 이미지 분류는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 본 논문에서는 국내산 석재 이미지로부터 딥러닝 학습을 통해 자동으로 석재를 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 300×300픽셀의 황등석, 고흥석, 포천석의 사진 이미지들을 파이썬의 해시 라이브러리를 이용하여 석재별 중복된 이미지를 검사하고, 검사 결과로 해시값이 같은 중복된 이미지를 제거하여 석재별 딥러닝 학습이미지를 만드는 데이터 전처리 과정을 수행한다. 또한 미리 학습된 모델인 VGGNet을 활용하기 위해 학습된 이미지 사이즈인 224×224픽셀로 석재별 이미지들의 사이즈를 재조정하고, 학습데이터와 학습을 위한 검증데이터의 비율을 80% 대 20%로 나누어 딥러닝 학습을 수행한다. 딥러닝 학습을 수행한 후 손실 함수 그래프와 정확도 그래프를 출력하고 세 종류의 석재 이미지에 대해 딥러닝 학습 모델의 예측 결과를 출력하였다.

• 한국광학회지
• /
• 제34권5호
• /
• pp.192-201
• /
• 2023

Band-limited angular spectrum method (BL-ASM)는 공간주파수 제어의 문제로 aliasing 오류가 발생한다. 본 논문에서는 위상 홀로그램에 대한 표본화 간격 조정 기법과 딥 러닝 기반의 U-net 모델을 사용한 스펙클 노이즈 감소 및 이미지 품질 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 넓은 전파 범위에서 aliasing 오류를 제거할 수 있도록 먼저 샘플링 팩터를 계산하여 표본화 간격 조절에 의한 공간주파수를 제어함으로써 스펙클 노이즈를 감소시킨다. 그 후 딥 러닝 모델을 적용한 위상 홀로그램을 학습시켜 복원 이미지의 품질을 향상시킨다. 다양한 샘플 이미지에 대한 S/W 시뮬레이션에서 기존의 BL-ASM과의 peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index measure (SSIM)을 비교할 때 각각 평균 5%, 0.14% 정도 비율이 향상됨을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권2호
• /
• pp.19-26
• /
• 2018

흉부 CT 영상에서 폐 질환의 진단을 위해서 폐 분할, 폐혈관 분할과 폐 질환 부위에 대한 괴사 세포 비율의 수치적 계산을 제안 하였다. 첫 번째 단계는 흉부 CT 영상에서 3차원 레이블링 기법과 3차원 영역 성장법을 적용하여 폐와 기관지를 분리한다. 두 번째 단계는 폐혈관 분할은 1차 다항식 회귀(Polynomial Regression)를 사용한 변화율을 적용하여 분할한 다음, 잡음 제거를 실시하여 최종의 폐혈관을 분할한다. 세 번째 단계는 2단계 이미지 에서 질환 예상 인자를 발견하고, 괴사 세포의 비율을 계산하는 것이다. 질환 예상인자는 폐에 대해서 3차원 레이블링 기법을 적용하였고, 각 레이블 중심 값을 관측하여 변화가 없는 레이블을 찾는다. 이렇게 찾은 질환 예상 인자는 조영제 투입 전/후 영상을 정합한 뒤, 면적을 비교하면 폐의 괴사 세포 비율을 계산할 수 있다.