• 한국생산제조학회지
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• 제19권4호
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• pp.562-569
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• 2010

This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the blurring of magnified image. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the blurring of magnified image. As a result, the nearest neighbor interpolation, which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm, shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore, this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson' curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter, this study will develop an interpolation algorithm that has an excellent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS, Ferguson' complex surface, and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on the results of this study.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.542-553
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• 2005

추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 아이템을 추천하는 시스템이다. 다양한 추천 기법 중에 협동적 여과(collaborative filtering)는 상용화된 시스템에성공적인 적용이 이루어진 기법이다. 그러나 협동적 여과는 데이타의 희소성 문제(sparseness problem)와초기 추천 문제(cold-start problem)에 대해 취약점을 가 고 있다. 만약 매우 적은 양외 선호도 데이타가존재하면 많은 유사 사용자를 찾기 어려우며, 이것은 추천 성능을 저하시키는 요인으로 작용한다. 또한 선호도 정보가 없는 새로운 사용자에게는 아이템을 전혀 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사용자와 아이템에 대한 추가 속성 정보를 통합하여 협동적 여과의 희소성 문제와 초기 추천 문제를 해결하 고 추천 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 추가 속성 정보의 확률분포를 이용하여 알려지지 않은 선호도 값을 예측함으로써 선호도 데이타를 변경 고, 변경된 선호도 데이타에 협동적 여과를 적용하여 top-N 추천을 생성하는 것이다. 이와 같은 선호도 데이타 변경 기법을 데이타 블러링(data blurring)이라 한다. 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권12호
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• pp.17-23
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• 1997

A 3-D vision system is developed to evaluate blanks' line up and monitor gap and thickness difference between blanks in tailored blank welding system. A structured lighting method is used for 3-D vision recognition. Images of sheared portion in blanks are irregular according to roughness of blank surface, shape of sheared geometry and blurring. It is difficult to get accurate and reliable informations in the case of using binary image processing or contour detection techniques in real time for such images. We propoe a new energy integration method robust to blurring and changes of illumination. The method is computationally simple, and uses feature restoration concept, different to another digital image restoration methods which aim image itself restoration and may be used in conventional applications using structured line lighting technique. Experimental results show this system measuring repeatability is .+-. pixel for gap and thickness difference in static and dynamic tests. The data are expected to be useful for preview gap control.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.43-50
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• 2009

본 연구에서는 고유의 비디오 프레임의 특징 데이터를 추출하고 추출된 특징 데이터를 1차 신호로 생성하여 유사한 비디오 프레임 데이터를 검출하는 방법에 관하여 연구하였다. 비디오 간의 유사도 검출을 위하여 유사한 프레임간의 경계를 얻어낸 후 경계 범위 내에서 대표 프레임을 얻어낸다. 생성된 대표 프레임으로부터 blurring 된 프레임을 생성하고, DOG 값을 이용하여 특징 데이터를 추출한다. 이렇게 생성된 특징 데이터를 1차원 신호로 나열하고 콘텐츠 간 유사도를 비교한다. 실험 결과 잡음 첨가, 회전 변환, 크기 변환, 프레임 절삭, 프레임 제거 공격에 대해서도 유사도 수치 0.9 이상의 매우 강인한 특성을 나타냈다.

• ETRI Journal
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• 제46권2호
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• pp.165-174
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• 2024

We propose a method to suppress the speckle noise and blur effects of the light field extracted from a hologram using a deep-learning technique. The light field can be extracted by bandpass filtering in the hologram's frequency domain. The extracted light field has reduced spatial resolution owing to the limited passband size of the bandpass filter and the blurring that occurs when the object is far from the hologram plane and also contains speckle noise caused by the random phase distribution of the three-dimensional object surface. These limitations degrade the reconstruction quality of the hologram resynthesized using the extracted light field. In the proposed method, a deep-learning model based on a generative adversarial network is designed to suppress speckle noise and blurring, resulting in improved quality of the light field extracted from the hologram. The model is trained using pairs of original two-dimensional images and their corresponding light-field data extracted from the complex field generated by the images. Validation of the proposed method is performed using light-field data extracted from holograms of objects with single and multiple depths and mesh-based computer-generated holograms.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.84-90
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• 2020

인터넷을 통해 자료를 업로드하고 다운로드하는 것이 보편화되면서 개인 정보를 포함한 자료도 사용자들에게 쉽게 노출되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 입력되는 여러 가지의 컬러 영상으로부터 전경이 아닌 배경 부분을 제외하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역을 강인하게 검출한 다음, 주변의 상황에 적합한 블로킹 방법으로 검출된 대상 영역을 보호하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 영상 데이터로부터 배경 부분을 제거하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역만을 사람의 피부 색상을 기반으로 강인하게 분할한다. 그런 다음, 주변의 상황에 적합하게 해당 영역의 블러링(blurring)을 다단계로 수행하여 검출된 대상 영역을 효과적으로 블로킹함으로써 개인 정보가 외부에 노출되는 것을 보호할 수 있다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다수의 영상으로부터 개인 정보가 포함된 대상 객체 영역을 영상 블러링 방법으로 기존의 방법에 비해 2.3% 보다 정확하게 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 영상 보안, 비디오 감시, 대상 물체 커버링 등과 같은 영상처리와 연관된 많은 유사한 분야에서 실제적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.18-24
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• 2004

Single Photon Emission CT(SPECT)기술은 산업의 비접촉 계측 시스템 분야에 있어서 단층 영상을 얻는데 이용되고 있다. 재구성된 영상의 화질이 왜곡되는 문제점의 하나는 시준기 특성에 있다. 영상 왜곡은 시준기의 기하학적 구조에 원인이 있다. 본 논문은 시준기의 구조로 인한 영상 왜곡을 제거하는 보정법을 제시하고 기존의 보정법과 비교하였다. 보정법은 투영 데이터를 공간 주파수상에서 위치 의존적 왜곡 함수로 디콘볼루션 하여 영상 왜곡을 제거하였다. 본 논문에서 시준기의 각도, 검출기와 물체 중심의 거리에 대하여 시뮬레이션을 하고, 실험을 통하여 검증하였다. 실제산업에서의 응용을 고려하여 보정법의 유효성 및 한계를 검토하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.332-339
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• 2014

Face classification has wide applications in security and surveillance. However, this technique presents various challenges caused by pose, illumination, and expression changes. Face recognition with long-distance images involves additional challenges, owing to focusing problems and motion blurring. Multiple frames under varying spatial or temporal settings can acquire additional information, which can be used to achieve improved classification performance. This study investigates the effectiveness of multi-frame decision-level fusion with photon-counting linear discriminant analysis. Multiple frames generate multiple scores for each class. The fusion process comprises three stages: score normalization, score validation, and score combination. Candidate scores are selected during the score validation process, after the scores are normalized. The score validation process removes bad scores that can degrade the final output. The selected candidate scores are combined using one of the following fusion rules: maximum, averaging, and majority voting. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of multi-frame decision-level fusion in harsh environments. Out-of-focus and motion blurring point-spread functions are applied to the test images, to simulate long-distance acquisition. Experimental results with three facial data sets indicate the efficiency of the proposed decision-level fusion scheme.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.115-124
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• 2005

This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the problems. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the problems. As a result. the nearest neighbor interpolation. which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm. shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore. this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson's curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter. this study will develop an interpolation algorithm that has an excel lent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS. Ferguson's complex surface. and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on. the results of this study.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권3호
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• pp.525-533
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• 2003

In this paper we introduce some existing preprocessing algorithm for character recognition and consider feature extraction method for the recognition of low resolution document. Image recognition of low resolution document including fax images can be frequently misclassified due to the blurring effect, slope effect, noise and so on. In order to overcome these difficulties in the character recognition we considered a mesh feature extraction and contour direction code feature. System for automatic character recognition were suggested.