• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4527-4548
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• 2017

This paper proposes a method to generate panoramic images by combining conventional feature extraction algorithms (e.g., SIFT, SURF, MPEG-7 CDVS) with sensed data from inertia sensors to enhance the stitching results. The challenge of image stitching increases when the images are taken from two different mobile phones with no posture calibration. Using inertia sensor data obtained by the mobile phone, images with different yaw, pitch, and roll angles are preprocessed and adjusted before performing stitching process. Performance of stitching (e.g., feature extraction time, inlier point numbers, stitching accuracy) between conventional feature extraction algorithms is reported along with the stitching performance with/without using the inertia sensor data. In addition, the stitching accuracy of video data was improved using the same sensed data, with discrete calculation of homograph matrix. The experimental results for stitching accuracies and speed using sensed data are presented in this paper.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제3권4호
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• pp.361-367
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• 2000

This paper proposes an efficient feature extraction of the image data using nonlinear principal component analysis neural networks of a new learning algorithm. The proposed method is a learning algorithm with momentum for reflecting the past trends. It is to get the better performance by restraining an oscillation due to converge the global optimum. The proposed algorithm has been applied to the cancer image of $256{\times}256$ pixels and the coin image of $128{\times}128$ pixels respectively. The simulation results show that the proposed algorithm has better performances of the convergence and the nonlinear feature extraction, in comparison with those using the backpropagation and the conventional nonlinear PCA neural networks.

• 한국측량학회지
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• 제4권2호
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• pp.59-75
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• 1986

본 연구는 LANDSAT MSS Data를 연안해역의 수리현상파악을 목적으로 이용하는 경우의 가장 효과적인 화상해석방법을 모색한 것이다. 우리나라 인천지역을 대상으로, 육역에 비하여 CCT Data값이 낮은 해역의 LANDSAT MSS Data를 사용하여 화상강조의 기법인 Contrast 강조처리, Color 합성처리 및 비연산처리 등 화상처리를 실행함으로써, 연안해수역의 유동특성을 파악하기 위한 가장 효과적인 LANDSAT MSS Data의 화상해석순서를 제안하였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.163-171
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• 2012

고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 이점으로 도심지역의 건물 및 도로망 분석, 경관 분석, 생태 환경 평가 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 도심지역의 건물, 교량, 기타 구조물 등 높이 변화를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자 문제를 필연적으로 야기한다. 본 연구에서는 다양한 토지 이용 요소를 포함하는 넓은 영역의 도심지에 그림자 추출 기법을 적용하고, 수동으로 추출된 참조 그림자 지도와 비교하여 정량적인 평가를 수행하였다. 이를 위해 Canny 연산자와 팽창 필터를 이용하여 건물 영역의 인접 정보에 대한 버퍼 영역을 생성하고, Gram-Schmitt 융합 영상에 객체분할기법을 적용하여 생성된 객체들의 분광, 공간 인자들을 계산하였다. 이후 계산된 분광 및 공간 인자 특성과 건물 버퍼 영역과의 중첩여부를 바탕으로 도심지역의 그림자 추출에 가장 적합한 인자와 임계 규칙을 생성하였으며 추출된 그림자 지역 중 이상 객체를 추가적으로 제거하였다. 다양한 정량적 평가지수를 통해 제안된 그림자 추출 기법을 평가한 결과80%~90%의 높은 정확도를 나타냈다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
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• pp.729-732
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• 2003

In this paper, the transformed logo image is used as a watermark image, then the extraction rate is good when the logo image is transformed into randomly distribute Image domain. The robustness is good resist of clipping and noise.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.6-8
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• 2005

Study that uses geometrical information in computer vision is lively. Problem that should be preceded is matching problem before studying. Feature point should be extracted for well matching. There are a lot of methods that extract feature point from former days are studied. Because problem does not exist algorithm that is applied for all images, it is a hot water. Specially, it is not easy to find feature point in endoscope image. The big problem can not decide easily a point that is predicted feature point as can know even if see endoscope image as eyes. Also, accuracy of matching problem can be decided after number of feature points is enough and also distributed on whole image. In this paper studied algorithm that can apply to endoscope image. SIFT method displayed excellent performance when compared with alternative way (Affine invariant point detector etc.) in general image but SIFT parameter that used in general image can't apply to endoscope image. The gual of this paper is abstraction of feature point on endoscope image that controlled by contrast threshold and curvature threshold among the parameters for applying SIFT method on endoscope image. Studied about method that feature points can have good distribution and control number of feature point than traditional alternative way by controlling the parameters on experiment result.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.585-590
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• 2012

관상동맥 중재술은 관상동맥 조영술과 동시에 치료를 시행하는 방법으로 심도관 검사의 핵심으로 자리잡았다. 관상동맥중재술 시에는 혈관의 협착지점에 스텐트를 삽입하여야 하기 때문에 혈관의 손상이나 파열에 주의하여야 한다. 이에 시술자는 혈관의 손상이나 파열의 문제를 해결하기 위해 혈관의 경로를 정확하게 인식하여야 한다. 하지만 영상의 화질에 따른 문제들로 인하여 혈관의 경로추출에 오류를 범할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 화질에 영향을 미치는 영상잡음에 대한 성능평가를 위하여 전처리 과정으로 미디언 필터링을 실시하였고 비교 실험을 위해 소벨 에지 추출 기법을 이용하여 퍼지 에지 추출 기법의 성능을 실험하였다. 그 결과 미디언 필터링을 적용한 퍼지 에지추출 기법의 영상이 잡음 제거와 신호의 검출 성능이 우수하게 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.547-550
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• 2009

The object recognition mechanism of human being is not well understood yet. On research of animal experiment using an ape, however, neurons that respond to simple shape (e.g. circle, triangle, square and so on) were found. And Hypothesis has been set up as human being may recognize object as combination of such simple shapes. That mechanism is called Figure Alphabet Hypothesis, and those simple shapes are called Figure Alphabet. As one way to research object recognition algorithm, we focused attention to this Figure Alphabet Hypothesis. Getting idea from it, we proposed the feature extraction algorithm for object recognition. In this paper, we described recognition of binarized images of multifont alphabet characters by the recognition model which combined three-layered neural network in the feature extraction algorithm. First of all, we calculated the difference between the learning image data set and the template by the feature extraction algorithm. The computed finite difference is a feature quantity of the feature extraction algorithm. We had it input the feature quantity to the neural network model and learn by backpropagation (BP method). We had the recognition model recognize the unknown image data set and found the correct answer rate. To estimate the performance of the contriving recognition model, we had the unknown image data set recognized by a conventional neural network. As a result, the contriving recognition model showed a higher correct answer rate than a conventional neural network model. Therefore the validity of the contriving recognition model could be proved. We'll plan the research a recognition of natural image by the contriving recognition model in the future.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.251-252
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• 2007

The thesis proposed the Text Extraction Algorithm which is a text extraction algorithm which uses the Coiflet Wavelet, YCbCr Color model and the close curve edge feature of adaptive LoG Operator in order to complement the demerit of the existing research which is weak in complexity of background, variety of light and disordered line and similarity of text and background color. This thesis is simulated with natural images which include naturally text area regardless of size, resolution and slant and so on of image. And the proposed algorithm is confirmed to an excellent by compared with an existing extraction algorithm in same image.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.245-250
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• 2010

본 논문에서는 열영상 기반의 전력선 검출기법이 제안되었다. 전력선 검출 기법은 무인 항공기의 자율 운행을 위해 필요한 기술이다. 하프변환된 데이터를 바탕으로 각도별 분할 기법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 그룹핑을 행하고, 마지막으로 전력선을 검출하는 기법을 개발하였다. 제시된 알고리듬에 대한 실험결과에서 다양한 직선성분이 존재하는 영상에서 전력선을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.