• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.38-43
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• 2017

능동소나를 이용한 해저면의 이미지를 얻기 위한 연구는 다양하게 수행되어져 왔으며, 그 해상도를 향상시키는 방법은 현재까지도 중요한 문제이다. 해상도를 향상시키기 위한 방법은 여러 가지가 있으며 좁은 빔폭을 활용하여 빔 해상도를 높이는 방법이 가장 대표적이다. 하지만 좁은 빔폭을 이용하여 해상도를 향상시키는 방식은 기술적인 한계가 존재한다. 따라서 제한된 빔폭을 가진 어레이를 통하여 보다 높은 빔 해상도를 얻기 위한 신호처리 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 중첩된 빔을 방사하는 sonar의 수신신호에 신호처리를 통해 해상도를 향상시키는 방식을 소개한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권4C호
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• pp.389-395
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• 2007

기존의 필름 X-Ray 및 CCD(Charge Coupled Device) 방식은 공간적인 제약과 진단 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 단점을 보완할 수 있는 TFT-DXD 방식의 digital X-ray detector (DR1000C)를 이용한 고효율 의료 영상처리시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 DR1000C를 이용한 의료용 영상처리시스템은 기존의 X-Ray 방식에 비해 공간 효율성이 높고 진단 시간이 짧아진다는 장점이 있다. 영상처리시스템에서 획득한 영상을 고화질로 만들기 위해 1900*1200의 해상도를 가지는 LCD 컨트롤 드라이버를 개발하였고, 영상의 성능향상을 위해 enhancement unsharp masking 기법을 제안하여, 기존의 방식과 비교하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2068-2082
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• 2023

With the rapid development of deep learning, Depth Map Super-Resolution (DMSR) method has achieved more advanced performances. However, when the upsampling rate is very large, it is difficult to capture the structural consistency between color features and depth features by these DMSR methods. Therefore, we propose a color-image guided DMSR method based on iterative depth feature enhancement. Considering the feature difference between high-quality color features and low-quality depth features, we propose to decompose the depth features into High-Frequency (HF) and Low-Frequency (LF) components. Due to structural homogeneity of depth HF components and HF color features, only HF color features are used to enhance the depth HF features without using the LF color features. Before the HF and LF depth feature decomposition, the LF component of the previous depth decomposition and the updated HF component are combined together. After decomposing and reorganizing recursively-updated features, we combine all the depth LF features with the final updated depth HF features to obtain the enhanced-depth features. Next, the enhanced-depth features are input into the multistage depth map fusion reconstruction block, in which the cross enhancement module is introduced into the reconstruction block to fully mine the spatial correlation of depth map by interleaving various features between different convolution groups. Experimental results can show that the two objective assessments of root mean square error and mean absolute deviation of the proposed method are superior to those of many latest DMSR methods.

• 한국측량학회지
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• 제9권2호
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• pp.103-113
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• 1991

SPOT 수치영상자료를 이용한 지상좌표 계산 과정에서 지상기준점 및 검사점 입럭좌표의 정확도는 계산 결과의 신빙성에 커다란 영향을 준다. CRT 모니터상에 직접 나타난 SPOT 원초 영상은 일반적으로 지상물체의 판별과 점위치 결정에 적합하지 않으므로 전체영상의 대비개선, 영상소보간, 경계선강조, 공간필터처리 등 적절한 영상처리 기병의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 대상지역의 3차원 위치 결정과 파장대특성분석에 이용되는 SPOT 위성영상의 시각분석에 필요한 수치영상처리기법의 원리를 고찰하고, 그 적용을 위한 알고리즘을 개발하여 프로그래밍 하였으며, 실제 P-mode 및 XS-mode의 SPOT 영상을 이용하여 고해상도 천연색영상인 SPOT P＋XS 영상으로 합성하였다.

• 정보학연구
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• 제5권2호
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• pp.69-80
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• 2002

일반적으로 초음파현미경시스템은 동작주파수로 단일 주파수를 사용해 왔다. 측정된 영상의 분해능과 질은 초음파현미경에서 사용된 초음파변환기에 의하여 결정된다. 본 논문에서는 SFR(Spatial Frequency Response)의 기저대역 조합을 통하여 반사형 초음파현미경의 수직분해능 개선에 대하여 연구하였다. 수직 분해능을 증가시키기 위해서는 하나 이상의 동작 주파수에서 얻어진 영상을 획득하고 이를 대수적으로 합성시켜 얻어진다. 실험결과 깊이 변화율이 개선된 영상들을 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2882-2903
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• 2022

Image super-resolution (SR) processing is of great value in the fields of digital image processing, intelligent security, film and television production and so on. This paper proposed a densely connected deep learning network based on cascade architecture, which can be used to solve the problem of super-resolution in the field of image quality enhancement. We proposed a more efficient residual scaling dense block (RSDB) and the multi-channel cascade architecture to realize more efficient feature reuse. Also we proposed a hybrid loss function based on L₁ error and L_∞ error to achieve better L_∞ error performance. The experimental results show that the overall performance of the network is effectively improved on cascade architecture and residual scaling. Compared with the residual dense net (RDN), the PSNR / SSIM of the new method is improved by 2.24% / 1.44% respectively, and the L_∞ performance is improved by 3.64%. It shows that the cascade connection and residual scaling method can effectively realize feature reuse, improving the residual convergence speed and learning efficiency of our network. The L_∞ performance is improved by 11.09% with only a minimal loses of 1.14% / 0.60% on PSNR / SSIM performance after adopting the new loss function. That is to say, the L_∞ performance can be improved greatly on the new loss function with a minor loss of PSNR / SSIM performance, which is of great value in L_∞ error sensitive tasks.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.408-417
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• 2003

항공전자산업이나 반도체 산업분야에서 제품에 대한 품질관리와 안정성 확보 및 생산공정의 경비절감이라는 차원에서 초음파현미경이 사용되고 있다. 기존의 초음파현미경은 음향렌즈의 단일 특성주파수에서만 영상을 획득함으로써 깊이방향의 영상분해능이 결정되어졌다. 본 연구에서는 음향렌즈의 대역폭 내에서 동작주파수를 변화시키면서 K/sub z/방향성분의 지연을 일으켜 K/sub z/ 방향의 대역폭을 증가시키므로 깊이 분해능이 향상됨을 보였다. 실험에서는 내부의 홀을 갖는 시료와 깊은 홈을 갖는 시료에 대해 다중주파수 (4.4 ㎒∼5.6㎒)를 적용한 결과, 영상강도의 변화가 단일 주파수인 경우 10%이내로 변화하였으나 다중주파수의 경우 50%로 나타났다 한편 결함의 깊이가 다른 고체 내부의 결함에 대한초음파 영상의 복원시, 진폭의 경우에는 단일 주파수를 사용한 경우 결함의 형태는 나타났으나 깊이 정보는 알 수 없었고 다중 주파수를 사용한 경우 깊이에 따라 다른 영상 강도를 나타내며 출력되었다. 따라서 초음파 현미경에서 다중주파수를 사용할 경우, 깊이방향으로 더 좋은 영상분해능을 얻을 수 있음을 알 수 있다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권3호
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• pp.234-245
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• 2023

The Arena Fragmentation Test(AFT) is designed to analyze warhead performance by measuring fragmentation data. In order to evaluate the results of the AFT, a set of AFT images are captured by high-speed cameras. To detect objects in the AFT image set, ResNet-50 based Faster R-CNN is used as a detection model. However, because of the low resolution of the AFT image set, a detection model has shown low performance. To enhance the performance of the detection model, Super-resolution(SR) methods are used to increase the AFT image set resolution. To this end, The Bicubic method and three SR models: ZSSR, EDSR, and SwinIR are used. The use of SR images results in an increase in the performance of the detection model. While the increase in the number of pixels representing a fragment flame in the AFT images improves the Recall performance of the detection model, the number of pixels representing noise also increases, leading to a slight decreases in Precision performance. Consequently, the F1 score is increased by up to 9 %, demonstrating the effectiveness of SR in enhancing the performance of the detection model.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.687-692
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• 2018

본 논문은 첨단운전자지원시스템(Advanced Driver Assist System, ADAS) 및 자율주행자동차 등에 영상 정보를 제공하는 자동차용 열상카메라를 개발하고 그 영상의 디테일을 향상하기 위한 개선된 기법을 제안한다. 열상카메라는 온도 측정과 야간 영상 확보 등을 목적으로 의료, 산업, 군수 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 스마트자동차에서는 야간 영상 확보를 위하여 적용되고 있다. 첨단운전자지원시스템 및 자율주행자동차 등의 영상 센서로 활용되기 위해서는 객체인식이 가능한 수준의 영상 해상도 및 디테일이 요구된다. 본 논문에서는 자동차에 적용 가능한 $640{\times}480$ 해상도의 열상카메라를 개발하고 영상의 디테일을 향상하기 위한 BDE(Block-Range Detail Enhancement) 기법을 적용한다. 다양한 주행 환경에서 얻어지는 영상 디테일을 향상하기 위하여 대상 픽셀과 주변 8개의 픽셀 간의 Block-Range 값을 계산하여 5단계로 구분하고 각기 다른 Factor를 가감하도록 함으로써 활용도가 높은 영상을 얻을 수 있도록 한다. 개선된 기법은 130mK의 온도 차이까지 구분함으로써 영상의 어두운 부분도 상대적으로 세밀하게 구분하며, 영상의 밝은 부분과 어두운 부분 모두에서 고른 디테일 향상을 보여준다. 개발된 열상카메라와 디테일 향상 기법을 실차에 적용하고 시험하여 제안된 기법의 개선된 결과를 제시한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.118-128
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• 2015

압축센싱 기술이 직면하고 있는 두 가지의 도전과제는 복원 알고리즘의 연산 복잡도 개선과 부호화 효율 향상 문제이다. 이에 대한 해결방안으로, 본 논문은 최대 3 가지의 공간 해상도 조절 및 향상된 압축센싱 부호화 성능을 가능하게 하는 공간 스케일러블 Kronecker 압축센싱 구조를 제안한다. 제안 방법의 기저 계층(base layer)에서는 quincunx 샘플링 격자에 기반 하는 듀얼-해상도 센싱 행렬을 사용한다. 해당 센싱 행렬은 낮은 해상도의 영상에 대한 고속-프리뷰(preview) 기능을 가능케 한다. 향상 계층(enhancement layer)에서는 획득한 측정값과 예측 측정값 간의 잔차 측정값을 부호화 한다. 복원과정에서는 기저 계층으로부터 낮은 해상도의 복원 영상을 획득 할 수 있는 반면, 두 개의 계층을 모두 사용하여 복원하는 경우 높은 해상도의 영상을 획득할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 구조가 종래의 단일 계층방법 및 다중-해상도 기반 구조에 비해, 2.0bpp일 때 PSNR 성능이 각각 5.75dB 및 5.05dB 더 향상됨을 확인하였다.