• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.1
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• pp.1-11
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• 2021

This paper presents a procedure to extract lane line models using a set of proposed methods. Firstly, an image warping method based on homography is proposed to transform a target image into an image which is efficient to find lane pixels within a certain region in the image. Secondly, a method to use the combination of the results of edge detection and HSL (Hue, Saturation, and Lightness) transform is proposed to detect lane candidate pixels with reliability. Thirdly, erroneous candidate lane pixels are eliminated using a selection area method. Fourthly, a method to fit lane pixels to quadratic polynomials is proposed. In order to test the validity of the proposed procedure, a set of black-box images captured under varying illumination and noise conditions were used. The experimental results show that the proposed procedure could overcome the problems of color-only and edge-only based methods and extract lane pixels and model the lane line geometry effectively within less than 0.6 seconds per frame under a low-cost computing environment.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.185-188
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• 2005

DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해서는 기본적으로 MPEG-2 MP@HL의 HDTV/SDTV급 영상을 MPEG-4 AVC BP@1.3의 QCIF/QVGA/WDF/CIF급 영상으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해 DTV의 고해상도 영상을 DMB의 저해상도 영상으로 축소하는 방식을 제안하고 있다. DTV-to-DMB 비디오 변환은 실시간 변환이 고려되어야 하며, 실시간 변환을 위해서는 축소 방식의 시간 복잡도가 고려 되어야 한다. 일반적으로 낮은 시간 복잡도를 갖는 영상 축소 방식으로는 대상 영상의 하나의 픽셀을 참조 영상 내 대응하는 픽셀들 중 한 픽셀을 선택하여 결정하는 방식(Just Get A Pixel)이 있으며, 참조 영상의 대응하는 픽셀들의 평균값을 선택하는 방식 (Average Shrink)과 중간값을 선택하는 방식 (Median Shrink)이 있다. 한편, DTV 영상은 인터레이스 방식을사용하며 DMB의 프로그레시브 방식 영상으로 변환 처리 과정에서, 움직임이 큰 영상에 대해 사물의 윤곽선이 계단 모양으로 보이는 재그 에지 (Jagged Edge) 현상이 나타난다. 본 논문에서는 대상 영상의 한 픽셀을 참조 영상의 대응하는 픽셀들 중 중간 위치의 몇 개 픽셀들과 주변 인접 픽셀들을 선출하여 그것들의 평균값 (Average)을 구하여 결정하는 Center Average 축소 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기본적인 축소 방식을 기반으로 하여 낮은 시간 복잡도를 갖으며, 재그 에지 (Jagged Edge) 현상을 줄여 준다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.712-717
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• 2013

In this paper, we propose a performance-enhanced object recognition by using nonlinear 3D correlator based on pixel restoration. In the proposed method, elemental images of the 3D target that are partially occluded by a foreground object are picked up and transformed into sub-images. By using the block-matching algorithm, the occluded target regions of each sub-image are estimated and removed. After that, the missing pixels in each sub-image are reestablished by using the pixel-restoration method. Finally, through the nonlinear cross-correlations between the reconstructed reference and the target plane images, the improved object recognition can be performed. To show the feasibility of the proposed method, some preliminary experiments are carried out and results are presented by comparing the conventional method.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.6
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• pp.48-56
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• 2016

디지털 홀로그래피가 아날로그 홀로그래피와 비슷한 품질을 나타내기 위해서는 $1{\mu}m$의 픽셀피치를 가지고 있는 대면적 SLM 개발이 필수적이다. 이러한 대면적 초고해상도 SLM을 구현하기 위해서는 최근 미세 픽셀 기술이 급격히 발전하고 있는 대면적 지향의 평판디스플레이 기술을 기반으로 개발되어야 할 것으로 생각된다. 디스플레이 기술을 기반으로 스티칭 기술 등의 포토리소그래피 기술과 수직채널 TFT등의 구동 소자 기술, 고굴절율 이방성을 가지는 액정 소재 기술, 모듈 기반의 구동 기술 등을 집약하여 $1{\mu}m$급의 픽셀 피치를 가지는 대면적 초고해상도 SLM을 개발 중이다. 이렇게 개발된 초고해상도 대면적 SLM은 홀로그램 영상 재현 이외에도 다양한 광학 소자로 응용이 기대된다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2007.07a
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• pp.215-216
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• 2007

LCTV에서 대부분의 전력 소비가 이루어지는 곳은 백라이트 유닛이다. 따라서 백 라이트의 소비 전력을 절감하는 기술은 사용자 각자의 에너지 절약 효과만이 아니라 국가적인 에너지 절약 차원에서도 중요하다. 기존의 연구들은 이러한 에너지 절감을 위하여 영상 특성을 분석하여 백 라이트를 조절하는데 그 방법이 픽셀기반의 처리이므로 처리량이 많아 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 픽셀 기반 처리를 최소화 할 수 있도록 영상의 특성에 따라 밝기 값에 대한 변화를 추적하여 최소 블록 처리로 그 속도를 개선하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.703-705
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• 2005

본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.45-48
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• 2021

본 논문은 RGB 컬러 3 채널에 대해 공유되는 홀로그램 픽셀 피치를 사용하여 3 차원 장면의 라이트 필드 데이터에서 비호겔 기반 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)을 합성하는 방법을 제안한다. 비호겔 기반 CGH 기술은 라이트 필드의 광선 각도를 평면 파면의 공간 주파수로 해석하여 주어진 라이트 필드 데이터에서 임의의 반송파로 연속 파면을 생성한다. 그러나 광선 각도와 공간 주파수 관계는 파장에 따라 달라지므로 라이트 필드 데이터에서 공간 주파수 샘플링 그리드가 달라져서 홀로그램 재구성에서 색 수차가 발생한다. 제안하는 방법은 가장 작은 청색 회절각이 라이트 필드의 시야를 커버하도록 모든 색상 채널에 공통적인 홀로그램 픽셀 피치를 설정한다. 그런 다음 라이트 필드를 파란색 파장의 공간 주파수 범위와 빨간색 파장의 샘플링 간격으로 보간하여 모든 색상 채널에 공통적인 공간 주파수 샘플링 그리드를 설정한다. 공통 홀로그램 픽셀 피치 및 라이트 필드 공간 주파수 샘플링 그리드는 홀로그램 재구성에서 색상 수차 또는 라이트 필드에 포함된 정보 손실 없이 컬러 홀로그램 합성을 보장한다. 제안된 방법은 다양한 테스트와 리얼 3D 장면의 컬러 라이트 필드 데이터를 사용하여 검증되었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.11
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• pp.179-186
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• 2009

In this paper, we propose a head detection method based on vertical and horizontal pixel histogram analysis in order to overcome drawbacks of the previous head detection approach using Haar-like feature-based face detection. In the proposed method, we create the vertical and horizontal foreground pixel histogram images from the background subtraction image, which represent the number of foreground pixels in the same vertical or horizontal position. Then we extract feature points of a head region by applying Harris corner detection method to the foreground pixel histogram images and by analyzing corner points. The proposal method shows robust head detection results even in the face image covering forelock by hairs or the back view image in which the previous approaches cannot detect the head regions.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.12
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• pp.1520-1527
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• 2019

Superpixel methods are widely used in the preprocessing stage as a method to reduce computational complexity by simplifying images while maintaining the characteristics of images in the field of computer vision. It is common to generate superpixels with a regular size and form based on the pixel values rather than considering the characteristics of the image. In this paper, we propose a method to generate superpixels considering the characteristics of an image according to the application. The proposed method consists of two steps, and the first step is to oversegment an image so that the boundary information of the image is well preserved. In the second step, superpixels are merged based on similarity to produce the desired number of superpixels, where the form of superpixels are controlled by limiting the maximum size of superpixels. Experimental results show that the proposed method preserves the boundaries of an image more accurately than the existing method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.649-651
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• 2012

In this paper, a method of segmenting color image using characteristics of superpixels is proposed. A superpixel is consist of several pixels with same features such as luminance, color, textures etc. The superpixel can be used for image processing and analysis with large scale image to get high speed processing. A color image can be transformed to $La^*b^*$ feature space having good characteristics, and the superpixels are grouped by clustering and gradient-based algorithm.