• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.223-226
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• 2009

유해 영상 검출은 유해 동영상을 내용 기반으로 검색하고 차단하기 위한 방법의 하나로써, 유해 동영상 추적 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 유해 영상 검출은 웹 사이트 내에 음란 콘텐츠를 추출함으로 유해 사이트를 차단하는데 사용되었으며, 주로 RGB 비율, Histogram 등을 이용한 Skin color와 Edge를 추적한 Texture를 기반으로 유해 영상을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 UCC 유해 동영상과 같이 저화질 영상에서의 유해 여부를 판단하기에는 정확성이 낮다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기에 따른 고/저화질 분류를 이용하여 동영상에서 보다 효과적인 유해 영상 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 고/저화질 분류 사용의 유/무에 따른 검출 실험을 하였으며, 그 결과 분류를 방법이 기존 방법보다 12%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.7
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• pp.1487-1494
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• 2012

This paper proposes an algorithm detecting the skew of the degraded as well as the clear document images using edge and correcting it. The proposed algorithm detects edges in a character region selected by image complexity and generates projection histograms by projecting them to various directions. And then it detects the document skew by estimating the edge concentrations in the histograms and corrects the skewed document image. For the fast skew detection, the proposed algorithm uses downsampling and 3 step coarse-to-fine searching. In the skew detection of the clear and the degraded images, the maximum and the average detection errors in the proposed algorithm are about 50% of one in a conventional similar algorithm and the processing time is reduced to about 25%. In the non-uniform luminance images acquired by a mobile device, the conventional algorithm can't detect skews since it can't get valid binary images, while the proposed algorithm detect them with the average detection error of 0.1o or under.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.7A
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• pp.581-585
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• 2012

This paper proposes an adaptive binarization algorithm which is highly effective for a degraded document image including printed Hangul and Chinese characters. Because of the attribute of character composed of thin horizontal strokes and thick vertical strokes, the conventional algorithms can't easily extract horizontal strokes which have weaker components than vertical ones in the degraded document image. The proposed algorithm solves the conventional algorithm's problem by adding a vertical-directional reference adaptive binarization algorithm to an omni-directional reference one. The simulation results show the proposed algorithm extracts well characters from various degraded document images.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.27 no.4
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• pp.23-34
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• 2022

과거에 제작된 SD/HD급 미디어에 대한 수요가 증가하고 영상처리 기술 분야에서의 인공지능 적용이 확산되면서 딥러닝 기반 저화질 미디어의 고품질 변환 기술 연구가 활발히 수행되고 있다. 본고에서는 SD/HD급으로 기제작된 저화질 미디어를 FHD(Full HD)나 4K-UHD(Ultra HD) 등 고품질 시청 환경에 적합하도록 화질을 개선하여 고품질 미디어로 변환하는데 필요한 주요 요소 기술 및 이를 적용한 고품질 변환 시스템의 개발 현황에 대하여 살펴본다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.3
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• pp.233-238
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• 2010

In this paper, we propose a multiple classifier combination method based on image degradation modeling to improve recognition performance on low-quality images. Using an image degradation model, it generates a set of classifiers each of which is specialized for a specific image quality. In recognition, it combines the results of the recognizers by weighted averaging to decide the final result. At this time, the weight of each recognizer is dynamically decided from the estimated quality of the input image. It assigns large weight to the recognizer specialized to the estimated quality of the input image, but small weight to other recognizers. As the result, it can effectively adapt to image quality variation. Moreover, being a multiple-classifier system, it shows more reliable performance then the single-classifier system on low-quality images. In the experiment, the proposed multiple-classifier combination method achieved higher recognition rate than multiple-classifier combination systems not considering the image quality or single classifier systems considering the image quality.

• The Journal of Bigdata
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• v.6 no.2
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• pp.125-137
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• 2021

The number of CCTV installed in Korea is over 1.3 million, increasing by more than 15% annually. However, due to the limited budget compared to the installation demand, the infrastructure is composed of 500,000 pixel low-quality CCTV, and there is a limits on identification of objects in the video. Public CCTV has high utility in various fields such as crime prevention, traffic information collection (control), facility management, and fire prevention. Especially, since installed in high height, it works as its role in solving diverse crime and is in increasing trend. However, the current public CCTV field is operated with potential problems such as inability to identify due to environmental factors such as fog, snow, and rain, and the low-quality of collected images due to the installation of low-quality CCTV. Therefore, in this study, in order to remove the typical low-quality elements of public CCTV, the method of attenuating scattered light in the image caused by dust, water droplets, fog, etc and algorithm application method which uses deep-learning algorithm to improve input video into videos over quality over 4K are suggested.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.598-600
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• 2023

CCTV가 범죄 예방 및 수사에 사용되는데, 수사를 위해 저화질 CCTV 영상에서 특정인의 얼굴 인식엔 어려움을 겪어 CCTV 본연의 역할의 희석된다. 따라서 본 논문은 저화질 영상을 고화질로 변환하여 얼굴 인식의 정확성을 높일 수 있는 알고리즘을 연구하는 것을 목적으로 한다. 기존에 연구된 인공지능 기반의 업스케일링 알고리즘을 분석하여 K-FACE 데이터셋에 적절한 모델을 제안한다. 이를 위해 2020년 이전과 이후의 AI 업스케일링 관련 연구를 비교 분석한다. 향후 제시된 모델을 대상으로 동일한 환경내에서 K-FACE 데이터셋을 학습시켜 통일된 기준의 지표 산출이 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.323-325
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• 2007

본 논문에서는 저화질 영상에서의 실시간 얼굴 검출 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 알고리즘은 입력 영상에 대하여 서로 다른 해상도의 영상을 구성하여 에지 정보를 이용하여 후보 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 후보 영역들과 평균 얼굴을 이용한 템플릿과의 유사도를 측정하여 얼굴 영역의 위치를 결정한다. 검출된 얼굴 영역을 이용하여 얼굴의 피부 색상을 검출하며 이를 이용하여 초기 얼굴 윤곽을 결정한다. 초기 얼굴 윤곽으로부터 윤곽선의 반지름 분포와 얼굴 모델의 윤곽선 분포를 통해 최종얼굴 영역을 검출한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.3055-3057
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• 2005

영상처리는 크게 두 가지의 목적을 가지고 이루어지게 된다. 첫 번째는 저화질 영상을 고화질로 바꾸거나 문자의 가독성을 높이는 등의 인간이 이해하기 쉽게 영상정보를 개선하는 것이고. 두 번째는 압축 및 변환을 통해 컴퓨터가 빠르고 효율적으로 인식할 수 있게 변환하는 것이다. 영상처리의 목적 중 첫 번째인 인간이 이해하기 쉽게 영상정보를 개선하는 분야를 영상향상(Image Enhancement)이라고 부른다. 본 논문에서 기존의 소프트웨어로 구현한 영상향상 분야를 FPGA를 이용하여 구현함으로써 실시간으로 카메라로부터 들어오는 RAQ이미지의 콘트라스트를 향상시키는 기능을 하게 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.53-56
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• 2020

몰입감 있는 가상 현실 영상을 제공하기 위한 360 도 영상 부호화 및 전송 기술이 활발히 연구되고 있으나, 현재 가상현실 장비가 사용가능한 연산 능력 및 대역폭으로는 몰입감 있는 영상을 전송 및 재생하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 고화질 360 도 사용자 시점 영상 제공을 위해 사용자 시점 타일을 추출하는 움직임 제한 타일 셋 기반 타일 추출기를 구현한다. 기존의 high-efficiency video coding (HEVC) 에서 구현되었던 타일 추출기와 달리 제안하는 추출기는 360 도 영상에 대한 비트스트림에서 여러 개의 타일을 추출한다. 이후 추출된 타일들은 전체 360 도 영상에 대한 저화질 비트스트림과 동시 전송되어 예상치 못한 사용자 시점 변경에 대응한다.