• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권4호
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• pp.690-706
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• 2021

Classification is a substantial operation in data mining, and each element is distributed taking into account its feature values in the corresponding class. Metaheuristics have been widely used in attempts to solve satellite image classification problems. This article proposes a hybrid approach, the flower pigeons-inspired optimization algorithm (FPIO), and the local search method of the flower pollination algorithm is integrated into the pigeon-inspired algorithm. The efficiency and power of the proposed FPIO approach are displayed with a series of images, supported by computational results that demonstrate the cogency of the proposed classification method on satellite imagery. For this work, the Davies-Bouldin Index is used as an objective function. FPIO is applied to different types of images (synthetic, Alsat-2B, and Sentinel-2). Moreover, a comparative experiment between FPIO and the genetic algorithm genetic algorithm is conducted. Experimental results showed that GA outperformed FPIO in matters of time computing. However, FPIO provided better quality results with less confusion. The overall experimental results demonstrate that the proposed approach is an efficient method for satellite imagery classification.

• 전자공학회논문지
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• 제53권11호
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• pp.73-81
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• 2016

일반적으로 적외선 열화상 영상은 가시광선 영상보다 약한 선명도를 가지며, 디테일 정보도 거의 없다. 그래서 종래 영상확대 알고리즘 방법으로 적외선 영상을 확대할 경우 가시광 영상에 비해 효과적이지 않다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 입력 적외선 영상을 ADRC 기반 초고해상도 기법으로 일차적으로 확대하고, 대응하는 가시광선 영상과 융합하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 확대 과정과 융합 과정으로 나뉜다. 먼저 입력된 적외선 영상을 ADRC 기반의 초고해상도 알고리즘으로 확대한다. 사전의 학습과정에서 고해상도 영상들에 소위 pre-emphasis를 적용한 후 학습을 함으로써 선명도 향상을 꾀했다. 융합 과정에서는 먼저 입력 IR영상과 대응하는 가시광선 영상에서 고주파 정보를 추출하고, IR영상의 복잡도에 따라 적응적으로 상기 추출된 고주파 정보를 합성하는 방식으로 최종적인 확대 적외선 영상이 얻어진다. 모의 실험 결과 제안 알고리즘은 최신 SR기법 중 하나인 A+기법보다 JNB수치가 평균 0.2184만큼 높은 우수한 정량적 결과를 보인다. 뿐만 아니라 주관적 화질에서도 상당한 우위를 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.241-241
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• 2000

In this Paper, we present a new efficient algorithm that can segment an object in the image. There are many algorithms for segmentation and many studies for criteria or threshold value. But, if the environment or brightness is changed, their would not be suitable. Accordingly, we apply a clustering algorithm for adopting and compensating environmental factors. And applying labeling method, we try arranging segment by the similarity that calculated with the fuzzy algorithm. we also present simulations for searching an object and show that the algorithm is somewhat more efficient than the other algorithm.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.15-18
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• 2001

Recently, CMOS image sensor is rapidly used as an image capture device such as mobile phone or notebook PC. Because of poor quality of image by CMOS image sensor, ISP is essential step to improve image quality. In this paper, we implemented and simulated ISP algorithm for real time moving picture of CMOS image sensor. Especial Iy, we concentrated on color interpolation, which extracts three color component from uncompleted color information. Several algorithms for color interpolation are implemented and analyzed to acquire a good quality of picture. Finally, we proposed an improved algorithm and confirmed the effectiveness by experimental simulation results.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.655-658
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• 1998

This paper proposes a moving image compression algorithm using subband coding that divides and processes the differential image of each moving image frame into subband frequency. This method decomposes the original image with each subband and performs DCT. The moving blocks are detected from each of wubband using threshold value which is select from the variance of difference between frames. then they are performed SBDCT and huffman coding in order to reduce the data. As the result of simulation, we confirmed that this method improved the blocking effect of reconstructed image in low bit rate.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.453-456
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• 2003

Compared with other features of the image, color features are less sensitive to noise and background complication. Besides, this adding to object segmentation has more accuracy of image retrieval. This paper presents object segmentation and HAQ(Histogram Analysis and Quantization) algorithm approach to extract features(the object information and the characteristic colors) of an image. The empirical results shows that this method presents exactly spatial and color information of an image as image retrieval's feature.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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• pp.41-45
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• 2005

A new algorithm of the image mapping which is a technique of the elemental image generation is proposed. The proposed method is based on the characteristics of the lens array such as the number, the size and the focal length of the elemental lens. The 3D image generated by 3D graphic API such as OpenGL can be directly adopted without the complex adaptation. Since the image mapping using the proposed method can enhance the speed of the elemental image generation, the computer- generated integral imaging system can be applied to virtual reality system.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.865-869
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• 2009

영상 해상도 향상 기술은 다양한 영상처리를 위한 전처리 기술로 주로 사용되며, 블러링과 같은 화질 저하 발생을 최소화하는 것에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 영상 해상도 향상 기술을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 보간을 이용하여 에러를 계산하고, 계산된 에러를 보간하여 에러를 추정한다. 추정된 에러는 보간된 고해상도 영상과 더해져서 최종적으로 해상도가 향상된 영상으로 복원된다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존 방법들보다 평균 약 1dB의 PSNR이 향상된 것을 알 수 있었고, 윤곽선을 비롯한 주관적 화질 향상을 역시 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 복원과 같은 다양한 멀티미디어 응용 환경에서 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.39-47
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• 2005

본 논문에서는 전송되는 메시지의 무결성과 출처 인증을 위해 광범위하게 사용되는 메시지 인증 코드 (Message Authentication Code :MAC) 알고리즘을 제안하고 안전성을 분석한다. 제안된 MAC 알고리즘은 기본 블록 암호로 64-비트 블록과 56-비트 키를 가진 64비트 블록 암호 알고리즘을 이용하여 MAC 값의 길이를 64-비트와 32-비트를 사용하였을 경우의 안전성을 비교한다. 또한, 128-비트 블록과 128-비트 키를 가진 128비트 블록 암호 알고리즘을 이용하여, MAC 값의 길이를 128비트와 64-비트를 사용하였을 경우의 안전성을 비교한다 그래서 메시지의 길이와 MAC값의 길이에 따른 위장 공격의 안전성을 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권4호
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• pp.1441-1456
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• 2015

The bidimensional empirical mode decomposition (BEMD) algorithm with high adaptability is more suitable to process multiple image fusion than traditional image fusion. However, the advantages of this algorithm are limited by the end effects problem, multiscale integration problem and number difference of intrinsic mode functions in multiple images decomposition. This study proposes the multiscale self-coordination BEMD algorithm to solve this problem. This algorithm outside extending the feather information with the support vector machine which has a high degree of generalization, then it also overcomes the BEMD end effects problem with conventional mirror extension methods of data processing,. The coordination of the extreme value point of the source image helps solve the problem of multiscale information fusion. Results show that the proposed method is better than the wavelet and NSCT method in retaining the characteristics of the source image information and the details of the mutation information inherited from the source image and in significantly improving the signal-to-noise ratio.