딥러닝의 발전으로 다양한 컴퓨터 비전 연구를 수행할 수 있게 됐다. 딥러닝은 컴퓨터 비전 연구 중 이미지 처리에서 높은 정확도와 성능을 보여줬다. 하지만 대부분의 이미지 처리 방식은 이미지의 시각 정보만을 이용해 이미지를 처리하는 경우가 대부분이다. 이미지-텍스트 쌍을 활용할 경우 이미지와 관련된 설명, 주석 등의 텍스트 데이터가 이미지 자체에서는 얻기 힘든 추가적인 맥락과 시각 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이미지-텍스트 쌍을 활용하여 이미지와 텍스트를 분석하는 딥러닝 모델 제안한다. 제안 모델은 이미지 정보만을 사용한 딥러닝 모델보다 약 11% 향상된 분류 정확도 결과를 보였다.
Park, Gyu-Hee;Cho, Hwa-Hyun;Yun, Jong-Ho;Choi, Myung-Ryul
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1139-1142
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2007
In this paper, an image enhancement method by saturation and contrast improvement is proposed. Histogram equalization with color difference makes higher contrast. By generating saturation amplification ratio with color difference, the saturation improves effectively. The experimental results show that the proposed algorithm has higher contrast and more natural - look than the conventional methods.
Video segmentation is an essential part in region-based video coding and any other fields of the video processing. Among lots of methods proposed so far, the watershed method in which the region growing is performed for the gradient image can produce well-partitioned regions globally without any influence on local noise and extracts accurate boundaries. But, it generates a great number of small regions, which we call over segmentation problem. Therefore we proposes image segmentation improvement by selective application structuring element of mathematical morphology.
Recently as color image processing to be become independent have been desired at the light source in an image processing and it have been enlarged. An image processing of the light source which is become independent means an image processing which uses a spectral reflectance information. We improved it in the spectral reflectance estimation method which uses existing 3-band image in this research that the improvement of an identity color population generation method which uses the hue angle and the processing speed improvement and introduces a labelling method. The precision of a spectral reflectance estimation appeared to the ${\Delta}E^*_{ab}$ of an average 2.7 comparing with the measurement price. The practical use possibility came to be fast and appeared a processing speed compared with existing method.
The goal of this paper is improvement of vision inspection accuracy by using histogram specification operation. The histogram is composed of horizontal axis of image intensity value and vertical axis of pixel number in image. In appearance vision inspection, the histogram of reference image and input image are different because of minutely lighting distinction. The minutely lighting distinction is main reason of vision inspection error in many cases. Therefore we made an effort for elevation of vision inspection accuracy by making the identical histogram of reference image and input image. As a result of this area separation histogram specification algorithm, we could increase the exactness of vision inspection and prevent system error from physical and spirit condition of human. Also this system has been developed only using PC, CCD Camera and Visual C++ for universal workplace.
도시는 전 세계에서 가장 중요한 관광목적지임에도 불구하고 아직도 대부분의 학문적 관광연구에서 소홀히 다루어 지고 있다. 도시는 그 자체로 관광목적지가 되기도 하지만 관광객이 한 나라에 입국하는데 필요한 관문역할, 숙박의 중심지역할, 주변 농촌으로 가기위한 중간기착지역할 등을 수행한다. 근래에 점점 더 많은 도시들이 관광객을 끌어들이기 위해 도시의 이미지를 적극적으로 홍보하고 있다. 도시이미지는 어떤 사람이 그 도시에 갖고 있는 신념, 아이디어, 인상의 총합이다. 따라서 이미지는 항상 도시마케팅 담당자들에게 관심과 흥미의 대상이었다. 특히 관광은 어떤 장소의 이미지에 의해 크게 좌우되기 때문에 도시관광개발에서 이미지제고는 중요하다. 이미지제고 전략의 비용과 효과는 현재 그 도시가 지니는 이미지와 그 도시의 실제 속성에 달려 있다. 현재 긍정적인 이미지를 지닌 도시들은 당연히 그이미지를 바꿀 필요가 없고 긍정적인 이미지를 강화하고 그 것을 목표집단에 전달하면 된다. 부정적인 이미지를 지닌 도시들은 그 이미지를 제거하고 긍정적인 이미지로 바꿔야 한다. 이미지뒤집기는 물론 어렵다. 잘 알려져 있지 않거나 약한 이미지의 도시들은 강력한 이미지를 개발하여 유포시켜야 한다.
오랜 동안 우리는 한국의 이미지를 연상할 때'고요한 아침의나라'라는 정적인 이미지에 익숙해 왔다. 하지만 88서울올림픽과 2002 한 일 월드컵의 성공적인 개최로 국제사회에 비추어진 우리의 모습은 매우 역동적이었으며 우리나라를 새롭게 인식시키는 계기가 되었다. 그리고 이로 인해 한국을 찾는 외국인들로부터 한국에 대한 관심과 기대가 향상되고 있다. 또 최근 아시아 지역에 한류열풍이 불어 닥치면서 우리나라 문화산업의 중요성과 새로운 문화 개발에 대한 인식이 변화하고 있다. 따라서 본 연구는 시대 변화에 따른 한국의 정체성을 제고하고, 역동적인 코리아 이미지의 상징성을 환경시설물 디자인에 적용함으로서, 한국의 상징성을 표현하고 특성 있는 거리로 새롭게 인식될 수 있는 가로를 조성하여 이용자들로 하여금 국가의 상징성을 인식시키고자한다. 그리고 한국의 조형요소를 바탕으로 실제적인 디자인 사례를 제시함으로서 코리아 이미지를 이용한 환경시설물 디자인이 단지 환경시설물로서의 쓰임새가 아닌, 한국 정체성의 의미언어로서 새로운 역할을 하고, 특성화된 국가문화와 국가이미지 향상을 도모하는데 그 목적이 있다. 코리아 이미지를 이용한 환경시설물 디자인 개발 연구의 방법으로는 한국의 국가이미지 변화에 관한 선행 연구 자료를 바탕으로 한국의 대외적 국가이미지 특성을 분석한다. 그리고 한국의 변화된 국가이미지의 상징성을 파악하고 디자인 요소를 추출한다. 추출된 한국의 국가이미지와 한국의 전통적 조형요소를 접목한 환경시설물의 형태, 재질, 색채 이미지를 유추한다. 유추된 이미지를 바탕으로 디자인 개발 프로세스에 따라 환경시설물에 적용하여 국가이미지의 상징적 이미지를 형상화한다. 코리아 이미지를 이용한 형상화 연구는 한국의 정체성을 명확하게 하며, 도시환경을 구성하는 물리적인 요소에 의한 사용자의 행태적인 변화뿐만 아니라 한국의 문화적 가치향상에도 많은 영향을 주리라 본다.
본 논문에서는 다중 항공영상을 이용한 영상정합기법과, 그 성능을 향상시키기 위한 시도들에 대해 기술한다. 일반적으로 영상간의 정합은 하나의 기준영상을 기준으로 다른 영상과의 밝기값 상관계수를 이용한 유사도 분석으로 진행된다. 제안된 다중 영상 정합기법 알고리즘은 처리할 지역을 일정크기의 구역으로 나누고 각 구역에서 가장 정사영상에 가까운 영상을 기준으로 하여 Object space상에서 처리할 수 있는 방식이다. 이 방식을 통해 영상의 위치에 상관없이 균등한 품질의 DEM이 생성 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 차폐탐지 및 생성된 차폐지도를 통한 성능 향상 실험을 하였으며 그 결과 더욱 정확한 3차원 정보의 표현이 가능함을 확인할 수 있었다.
디지털 이미지의 저작권에서 저작권자는 본인의 창작물에 대한 저작권을 보호하고, 저작권법의 정확한 이해를 통한 개선 방안이 필요하며, 또한 저작권의 개념 정립을 기반으로 한 저작권자의 권리와 이용자들의 권한의 효율성을 향상시키는 방안을 연구하였다. 우선, 연구의 범위를 동일성 범위의 인정에 대한 사례와 디지털 이미지의 저작권법에 관한 판례를 중심으로 하여, 이용자의 용도에 적합한 이미지 저작권 분류체계를 기반으로 한 이미지 저작물의 등록 절차와 이미지 저작물의 활용 방안에 대해 제시하고자 한다.
The goal of this paper is accuracy improvement of appearance inspection by using image separation average value matching method. The appearance inspection of various electronic products and parts has been executed by the eyesight of human. But inspection by eyesight can't bring about uniform inspection result. Because the appearance inspection result by eyesight of human is changed by condition of physical and spirit of the checker. So machine vision inspection system is currently used to many appearance inspection fields instead of the checker. However the inspection result of machine vision is changed by the illumination of workplace. Therefore we have used a average value matching in this paper for improvement of vision inspection accuracy and could increase inspection accuracy of vision system. In other words, we made an effort for elevation of vision inspection accuracy by making the identical image separation average value of reference image and input image. Also this system has been developed only using PC, CCD Camera and Visual C++ for universal workplace.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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