• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.33-36
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• 1998

Most image restoration problems are ill-posed and need to e regularized. A difficult task in image regularization is to avoid smoothing of image edges. In this paper, were proposed an edge-preserving image restoration algorithm using block-based edge classification. In order to exploit the local image characteristics, we classify image blocks into edge and no-edge blocks. We then apply an adaptive constrained least squares (CLS) algorithm to eliminate noise around the edges. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can preserve image edges during the regularization process.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.109-112
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• 2000

Many applications in computer graphics require highly detailed complex models. However, the level of detail may vary considerably according to applications. It is often desirable to use approximations in place of excessively detailed models. We have developed a surface simplification algorithm which uses iterative contractions of edges to simplify models and maintains surface error approximations using a quadric metric. In this paper, we present an improved quadric error metric for simplifying meshes. The new metric, based on subdivided edge classification, results in more accurate simplified meshes. We show that a subdivided edge classification captures discontinuities efficiently. The new scheme is demonstrated on a variety of meshes.

• ETRI Journal
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• 제32권3호
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• pp.380-389
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• 2010

This paper presents a new edge-protection algorithm and its very large scale integration (VLSI) architecture for block artifact reduction. Unlike previous approaches using block classification, our algorithm utilizes pixel classification to categorize each pixel into one of two classes, namely smooth region and edge region, which are described by the edge-protection maps. Based on these maps, a two-step adaptive filter which includes offset filtering and edge-preserving filtering is used to remove block artifacts. A pipelined VLSI architecture of the proposed deblocking algorithm for HD video processing is also presented in this paper. A memory-reduced architecture for a block buffer is used to optimize memory usage. The architecture of the proposed deblocking filter is verified on FPGA Cyclone II and implemented using the ANAM 0.25 ${\mu}m$ CMOS cell library. Our experimental results show that our proposed algorithm effectively reduces block artifacts while preserving the details. The PSNR performance of our algorithm using pixel classification is better than that of previous algorithms using block classification.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1318-1324
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• 2012

본 논문에서는 게임의 재미를 높이고 속도감 있는 게임 진행을 위하여 게임 캐릭터의 특징에 따라 움직임이 없는 캐릭터(NPC)와 움직임이 있는 캐릭터(Monster)로 분류하는 방법을 제시한다. 분류 속성은 각각의 캐릭터 내부에 있는 직선선분의 특징을 추출하여 사용한다. 우선 캐릭터 내부에 존재하는 에지 특징을 추출하여 EEDH를 산출하고 또한 방향성을 질감의 속성으로 이용하여 SSPD를 계산한다. 추출된 속성들은 특정 방향에 따른 에너지를 나타내며 캐릭터 내부의 특정 방향에 대한 크기를 나타내고 있기 때문에 게임 캐릭터들을 NPC와 Monster로 분류 하는 속성으로 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 게임진행에서 유저가 불필요한 플레이를 함으로서 소모되는 시간을 줄이고 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 제공한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1315-1318
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• 2004

Based on fuzzy 2-mean classification and template matching method, we propose a new algorithm to detect the edges of an image. In the algorithm, fuzzy 2-mean classification can classify all pixels in the mask into two clusters whatever the mask in the dark or light region; and template matching not only determines the edge's direction, but also thins the detected edge by a set of inference rules and, by the way, reduces the impulse noises.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.86-97
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• 2011

본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.602-612
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• 2012

It is becoming increasingly difficult to identify promising technologies due to the influx of new technologies and the high level of complexity involved in many of these technologies. Identifying promising information and communications technology (ICT)-based converging technologies holds the key to finding new sources of economic growth and forward momentum. The goal of this study is to identify cutting-edge ICT-based converging technologies by examining the latest trends in the US patent market. Analyzing the US patent market, the most competitive of such markets in the world, can yield certain clues about which of the ICT-based converging technologies may be the next revolutionary technologies. For a classification of these technologies, this study follows the International Patent Classification system. As for ICT, there are 58 related fields at the subclass level and 831 fields at the main-group level. For emerging and converging technologies, there are 75 at the main-group level. From these technologies, a final selection for cutting-edge ICT-based converging technologies is made using a composite index reflecting the converging coefficient, emerging coefficient, and technology impact index.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.57-61
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• 1999

영상 압축 분야에서 분류벡터양자화 방법은 에지와 같이 시각적 인지에 중요한 특징을 잘 복원해주는 특성을 가지고 있다. 그러나, 기존의 분류벡터양자화에서는 수직, 수평, 대각 에지 클래스와 같은 몇 개의 선형 에지 클래스를 사전에 정의하고 분류함으로써, 영상 내 존재하는 다양한 유형의 에지 패턴을 효과적으로 재구성할 수 있도록 일반화되어 있지 못하다. 본 논문에서는 에지 패턴들간의 유사도 측정자를 정의하고 이를 바탕으로 에지 블록을 분류하는 새로운 방법을 제안한다. 영상내외 각 에지블록은 그 블록이 가지는 에지 패턴의 형태에 따라 하나의 특징벡터로 변환된다. 훈련 영상들로부터 다양한 형태의 에지 패턴들을 유사도가 높은 것들끼리 군집화하여 일반화된 에지 클래스를 자동으로 생성한다. 실험에서는 생성된 선형/비선형 에지 클래스의 유형을 보이고, 이를 이용하여 0.6875bpp로 압축된 결과 영상에서 에지가 잘 보존되고 있음을 보인다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.55-65
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• 2020

With the development of display hardware, image interpolation techniques have been used in various fields such as image zooming and medical imaging. Traditional image interpolation methods, such as bi-linear interpolation, bi-cubic interpolation and edge direction-based interpolation, perform interpolation in the spatial domain. Recently, interpolation techniques in the discrete cosine transform or wavelet domain are also proposed. Using these various existing interpolation methods and machine learning, we propose decision tree classification-based image interpolation methods. In other words, this paper is about the method of adaptively applying various existing interpolation methods, not the interpolation method itself. To obtain the decision model, we used Weka's J48 library with the C4.5 decision tree algorithm. The proposed method first constructs attribute set and select classes that means interpolation methods for classification model. And after training, interpolation is performed using different interpolation methods according to attributes characteristics. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.619-630
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• 2013

본 논문은 컬러 채널 상관관계를 고려한 에지 방향성 컬러 디모자이킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영역 분류 과정과 에지 방향성 컬러 보간 과정으로 이루어진다. 영역 분류 과정에서 채널 내 기울기와 채널 간 기울기값을 사용하여 주어진 Bayer 영상을 일반 에지, 패턴 에지, 평탄 영역으로 분류한다. 이때 일반 에지 판정 과정에서 두 개의 에지 방향 판정 기준을 사용하고, 패턴 에지 판정 과정에서 판정된 에지 방향에 대한 검증과정을 적용하여 에지 방향 추정 오류를 줄이도록 하였다. 보간 과정에서는 영역 분류과정에서 판단된 에지 방향에 따라 보간을 수행한다. 특히, 각 에지 방향에 대한 보간 성능을 향상시키기 위해 수평, 수직 방향 보간값은 채널 내 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식과 채널 간 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식을 영역 적응적으로 융합하여 구하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인 할 수 있다.