• 방송공학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.22-28
• /
• 1996

팔레트 (palette)를 사용하는 컬러 색인 영상 (indexed color image)에서 손상된 팔레트의 색인값을 수신단에서 복원 영상의 심각한 화질 저하를 초래한다. 본 논문에서는 컬러에 대한 인간의 감지 특성을 이용해 화질 저하 및 복원 오차를 최소화하는 컬러 영상 팔레트를 제안하였다. 팔레트 구성 알고리듬의 성능을 비교하기 위해 새로운 평가함수를 정의하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 비트 오류 상황하에서 제안한 방법의 효율성을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
• /
• pp.883-885
• /
• 1995

Edges are one of the most important features used in various computer vision applications. Most of the known edge detection techniques are categorized into three gropus: First two approaches are to find gray level changes using first-order or second-order differentiation. The third method uses intrinsic propoeties of edges such as the result shown during scale space filtering. In this paper, we study various kind of edge detection techniques. Two images (Lenna image and a certain image which is composed of step, ramp, roof, and other artificial edge patterns) are used to compare different edge detection techniques and to verify the advantages and disadvantage of each techniques.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
• /
• pp.253-256
• /
• 2000

In this paper, we propose the lossless image compression algorithm using the integer wavelet transform. Recently, the S＋P transform is widely used and computed with only integer addition and bit-shift operations, but not proper to remove the correlation of smooth images. then we compare the Harr wavelet of the S＋P transform with various integer coefficient filter banks and apply 9/7 ICFB to the wavelet transform. In addition, we propose a entropy-coding method that exploits the multiresolution structure and the feedback of the prediction error, and can efficiently compress the transformed image for progressive transmission. Simulation results are compared to the compression ratio using the S+P transform with different types of images.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.1236-1247
• /
• 2017

In this paper, we propose a method for evaluating the uncomfortable shaking in the video. When you shoot a video using a handheld device, such as a smartphone, most of the video contains unwanted shake. Most of these fluctuations are caused by hand tremors that occurred during shooting, and many methods for correcting them automatically have been proposed. It is necessary to evaluate the shake correction performance in order to compare the proposed shake correction methods. However, since there is no standardized performance evaluation method, a correction performance evaluation method is proposed for each shake correction method. Therefore, it is difficult to make objective comparison of shake correction method. In this paper, we propose a method for objectively evaluating video shake. Automatically analyze the video to find out how much tremors are included in the video and how much the tremors are concentrated at a specific time. In order to measure the shaking index, we proposed jitter modeling. We applied the algorithm implemented by Optical Flow to the real video to automatically measure shaking frequency. Finally, we analyzed how the shaking indices appeared after applying three different image stabilization methods to nine sample videos.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제24권7호
• /
• pp.880-889
• /
• 2021

In everyday life, recognizing people's emotions from their frames is essential and is a popular research domain in the area of computer vision. Visual emotion has a severe class imbalance in which most of the data are distributed in specific categories. The existing methods do not consider class imbalance and used accuracy as the performance metric, which is not suitable for evaluating the performance of the imbalanced dataset. Therefore, we proposed a method for recognizing visual emotion using balanced data augmentation to address the class imbalance. The proposed method generates a balanced dataset by adopting the random over-sampling and image transformation methods. Also, the proposed method uses the Focal loss as a loss function, which can mitigate the class imbalance by down weighting the well-classified samples. EfficientNet, which is the state-of-the-art method for image classification is used to recognize visual emotion. We compare the performance of the proposed method with that of conventional methods by using a public dataset. The experimental results show that the proposed method increases the F1 score by 40% compared with the method without data augmentation, mitigating class imbalance without loss of classification accuracy.

• 한국광학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2008

샥-하트만(Shack-Hartmann) 파면 측정 센서는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 특히 적응광학은 주요 응용분야 중 하나이다. 적응광학 시스템은 실시간으로 빠르게 동작되어야 하므로 고속 파면 측정이 필수적이다. 고속 파면 측정에서는 카메라의 노출시간이 매우 작기 때문에 파면 측정시에 광자 잡음(photon noise)와 판독 잡음(readout noise)등의 잡음의 영향을 크게 받는다. 따라서 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘으로 다중 해상도 상관관계법이 제안되었다. 이 방법은 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)을 이용한 상관관계법과 비교하여 다중 해상도 이미지를 이용함으로써 계산시간을 향상시켰다. 본 논문에서는 무게중심법(center of mass method)과 상관관계법(correlation method)과 다중해상도 상관관계법(multi-resolution correlation method)의 계산시간과 측정 정확도를 비교하기 위해 전산모사 방법이 사용되었다. 제안된 방법의 정확도는 기존의 상관관계법과 유사한 것을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.184-189
• /
• 2020

This paper is a study on data augmentation for small dataset by using deep learning. In case of training a deep learning model for recognition and classification of non-mainstream objects, there is a limit to obtaining a large amount of training data. Therefore, this paper proposes a data augmentation method using perspective transform and image synthesis. In addition, it is necessary to save the object area for all training data to detect the object area. Thus, we devised a way to augment the data and save object regions at the same time. To verify the performance of the augmented data using the proposed method, an experiment was conducted to compare classification accuracy with the augmented data by the traditional method, and transfer learning was used in model learning. As experimental results, the model trained using the proposed method showed higher accuracy than the model trained using the traditional method.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제4권6호
• /
• pp.543-553
• /
• 2001

본 논문에서는 기존 의료 영상 이동 방법에서 생기는 문제점을 해결하기 위해서 의료 영상 데이터의 관리기법을 제안하였다. 의료영상 데이터의 관리기법으로써 EAT(Expanded Average Transaction time) 데이터 이동 기법과 시간 연관성 기반 데이터 저장 방법을 제안하였다. EAT데이터 이동 기법에서는 각 저장 영역에 저장되는 개체 버전을 구분하는 경계값과 각 영역에 저장되는 개체 버전을 정의하였다 시간 연관성에 기반한 데이터 저장 방법에서는 임의 두 개체 버전에 대한 겹침의 정도와 간격의 정도를 정의하였고, 두 값을 통합하여 개체 버전을 저장 장치에 배치하는 방법을 보였다. 시간 질의의 비율을 변화시키면서 클러스터의 참조 회수를 비교한 실험에서 기존의 방법보다 제안한 방법의 클러스터 참조 회수가 적게 나타났다.

• 방사선산업학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.377-384
• /
• 2023

In this study, the image quality assessment, especially spatial resolution evaluation, for Sparse-view CT reconstructed images was performed. The main goal of the experiment is to evaluate Modulation Transfer Function by using American Standard Method for Measurement of Computed Tomography System Performance(ASTM E1695-95) which uses the edge test object. To compare with the ASTM method, a different method, the radial-type edge profile, to measure MTF using the edge method also performed. Both approaches were tested on the same image acquired by the stationary-gantry sparse-view CT security-screening system using cylindrical test phantom manufactured in accordance with ANSI 42.45. Both of the spatial resolutions at 10% modulation are 0.195, 0.203lp pixel^-1, respectively. The method implemented by ASTM E1695-95 showed higher reliability and had a relatively more accurate spatial resolution result than the radial-type edge profile method.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권4호
• /
• pp.49-55
• /
• 2010

조명 환경에 의해 발생하는 강한 그림자 영역은 반사 영상을 이용하는 얼굴인식시스템의 성능을 저하시키는 주요인으로써, 인식률을 향상시키기 위해서는 강한 그림자 영역과 얼굴의 특징 영역을 구분해 낼 필요가 있다. 한편 Bilateral 필터는 영상 화소 값의 비선형적인 조합을 사용하여 경계영역을 보존하면서도, 전체 영상을 평활화할 수 있는 특성을 갖는다. 따라서 Bilateral 필터의 특성은 레티넥스 기반 조명 정규화 방법에서의 조명을 추정하는 과정에 사용되는 평활화 필터에 적합하다. 이에 본 논문에서는 강한 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위한 Bilateral 필터 기반의 새로운 조명 정규화 방법을 제안한다. Bilateral 필터의 계수는 화소 간 근접성(proximity)과 불연속성(discontinuity)의 곱으로 설계하여, 추정된 조명 영상에서 강한 그림자 영역이 비교적 정확하게 보존되도록 한다. 제안된 방법의 성능은 PCA(Principle Component Analysis)를 이용하여 인식률을 측정하고, 두 가지 데이터베이스에 대해 기존의 조명 정규화 방법들과 비교하여 평가하였다.