• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.161-170
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• 2015

본 논문은 아리랑 2호와 3호에 대한 고해상 다분광 영상 제작을 위한 효과적인 영상융합 기법을 제시한다. 제안된 기법은 널리 알려져 있는 CS 기반의 영상융합 기법을 기본으로 하고 있다. 제안된 기법의 융합 과정은 크게 두 가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째는 가중 평균된 다분광 영상을 이용한 Intensity 영상의 제작 단계와 두 번째는 최적화된 융합 매개변수를 통한 고주파 영상의 생성 단계이다. 제안된 기법에서는 기존의 방법을 개선한 다른 새로운 형식의 융합 매개변수를 정의하였으며, 이는 고주파 영상, 전정색 영상과 다분광 영상 간 공분산/분산 비를 이용하여 도출된다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 기존의 융합 방법들의 결과와 정량적, 시각적 비교분석을 수행하였다. 정량적 분석에는 Spatial ERGAS, Spectral ERGAS, SAM, Q4 평가 지표가 사용되었다. 분석결과, 제안된 기법은 기존의 CS 기반의 영상융합 기법에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 나타냈다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권3호
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• pp.80-85
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• 2021

We developed a model to classify the absence of cervical cancer using deep learning from the cervical image to which the histogram equalization algorithm was applied, and to compare the performance of each model. A total of 4259 images were used for this study, of which 1852 images were normal and 2407 were abnormal. And this paper applied Image Sharpening(IS), Histogram Equalization(HE), and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE) to the original image. Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) and Structural Similarity index for Measuring image quality(SSIM) were used to assess the quality of images objectively. As a result of assessment, IS showed 81.75dB of PSNR and 0.96 of SSIM, showing the best image quality. CLAHE and HE showed the PSNR of 62.67dB and 62.60dB respectively, while SSIM of CLAHE was shown as 0.86, which is closer to 1 than HE of 0.75. Using ResNet-50 model with transfer learning, digital image-processed images are classified into normal and abnormal each. In conclusion, the classification accuracy of each model is as follows. 90.77% for IS, which shows the highest, 90.26% for CLAHE and 87.60% for HE. As this study shows, applying proper digital image processing which is for cervical images to Computer Aided Diagnosis(CAD) can help both screening and diagnosing.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.430-436
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• 2021

비접촉형 체온 측정 시스템은 광학 및 열화상 카메라를 활용하여 집단시설의 발열성 질병을 관리하는 핵심 요소 중 하나이다. 기존 체온 측정 시스템은 딥러닝 기반 얼굴검출 알고리즘이 사용되어 얼굴영역의 단순 체온 측정에는 활용할 수 있지만, 의사표현이 어려운 영유아의 이상 징후를 인지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 체온 측정 시스템에서 영유아의 이상징후 감지를 위해 표정인식 알고리즘을 개선한다. 제안된 방법은 객체탐지 모델을 사용하여 영상에서 영유아를 검출한 후 얼굴영역을 추출하고 표정인식의 핵심 요소인 눈, 코, 입의 좌표를 획득한다. 이후 획득된 좌표를 기반으로 선택적 샤프닝 필터를 적용하여 표정인식을 진행한다. 실험결과에 따르면 제안된 알고리즘은 UTK 데이터셋에서 무표정, 웃음, 슬픔 3가지 표정에 대해 각각 2.52%, 1.12%, 2.29%가 향상되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.9-16
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• 2006

본 논문에서는 최대 기울기 차이(maximum gradient difference, MGD)를 이용한 효과적인 문자 분할과 문자 영역을 강조하기 위한 적응적 오차 확산법을 제안한다. 스캔 라인을 따라 기울기를 계산하고, 잠재적 문자 영역을 융합하기 위해 국부적 윈도우 내에 MGD 값을 채운다. 노이즈 필터링을 거친 후, 배경에는 기존 오차 확산법, 문자에는 경계 향상 오차 확산법을 적용한다. 서로 다른 하프토닝 알고리즘의 사용으로 눈에 거슬리는 결함이 발생하기 때문에 경계 결함을 줄이기 위해 단계적 팽창(gradual dilation)을 적용한다. 단계적으로 팽창된 문자 영역(gradually dilated to저 region, GDTR)에 기반한 샤프닝(sharpening)은 문자 영역의 경계에서 연속적으로 점이 찍히는 것을 막을 수 있다. 제안한 적응적 오차 확산법은 일반적인 오차 필터를 이용하여 경계 향상 정도를 조절할 수 있는 칼라 하프토닝 방법이다. 경계 향상 정도와 색차를 분석하여 경계 향상 계수를 정하고, 경계 향상 오차 확산법의 사용으로 인해 점이 찍히지 않는 결함을 줄이기 위하여 추가적인 오차 요소를 반영하였다. 스캔한 영상을 제안한 방법을 이용하여 하프토닝하면 배경의 변화 없이 문자 부분이 선명한 결과를 얻을 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1889-1900
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• 2022

도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.27-34
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• 2011

본 논문에서는 영상의 명암대비(contrast)를 개선시키는 언샾 마스킹 방법을 제안한다. 언샾 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 단위의 언샾 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하고 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 각 블록에서 패턴의 방향성 정보를 얻어낸다. DCT 결과로부터 해당 블록들의 방향성 타입을 결정하고 이에 따라 언샾 마스크를 적응적으로 적용한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스처, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 블록은 잡음에 의한 영향을 줄이기 위해 언샾 마스킹을 적용하지 않으며 텍스처와 에지영역에 대해서는 고주파 성분을 강조하기 위해 블록타입에 맞는 적응적 언샾 마스킹을 적용한다. 실험을 통하여 영상에서 평탄 영역은 잡음에 의한 훼손을 줄이며 에지들이 포함된 텍스처 영역은 적응적으로 강조하여 시각적으로 우수한 명암대비 개선 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권6호
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• pp.689-694
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• 2011

Cellular automata are discrete dynamical systems, which provide the basis for the synthesis of complex emergent behavior. This paper proposes a new algorithm of digital watermarking based on cellular automata transform (CAT). The idea of two-dimensional CAT is introduced into the algorithm. After the original image is disassembled with 2D CAT, the watermark information is embedded into the Middle-frequency of the carrier picture. Cellular automata have a huge number of combinations, such as gateway values, rule numbers, initial configuration, boundary condition, etc. Using CAT, the robustness of the watermark will be tremendous strengthened as well as its imperceptibility. Experimental results show that this algorithm can resist some usual attacks such as compression, sharpening and so on. The proposed method is robust to different attacks and is more security.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.200-203
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• 2019

영상처리 분야에서 이미지 샤프닝 기법은 주관적 화질 향상에 큰 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 모폴로지 기법을 이용한 향상된 이미지 샤프닝 알고리듬을 제안한다. 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자는 에지 검출에 있어서 잡음에 취약하다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 잡음에 상대적으로 민감하지 않은 모폴로지 기법을 이용했다. 우선, 침식 연산을 수행한 이미지와 원본 이미지와의 차를 통해 에지를 얻는다. 이 에지는 원본 이미지의 히스토그램의 표준 편자 값을 기반으로 원본 이미지와 가중합을 통해 에지를 중점적으로 선명하게 만든다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬은 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자 보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.28-30
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• 2011

본 논문에서는 특이값 분해(Singular Value Decomposition)을 이용하여 이미지의 주파수 영역 내에 정보를 은닉하는 방법을 제시한다. 이미지를 주파수 영역으로 변환하기 위하여 블록 단위로 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 수행한다. 이후 인접한 네 블록의 DC 값들로 구성된 행렬의 특이값을 은닉하고자 하는 정보에 따라 변환한다. 원래의 DC 값은 정보에 따라 변환된 DC 값으로 대체되고 역 이산 코사인 변환(Inverse Discrete Cosine Transform)을 수행하여 정보가 은닉된 이미지를 얻는다. 제안하는 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 JPEG(Joint Photographic Coding Experts Group), 선명화(Sharpening), 히스토그램 등화(Histogram Equalization)와 같이 다양한 이미지 변화를 거친 후, 은닉된 정보의 신뢰도를 비교한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.186-189
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• 1998

셀룰러 오토마타는 복잡한 자연 세계를 단순한 규칙으로 해석할 수 있고, 병렬 계산이 가능하다. 본 논문에서는 국부적인 천이 규칙(transient rule)에 의해 움직이는 셀룰러 오토마타를 이용해 화상에 대한 아무런 사전 지식이 없는 상태에서의 화상 첨예화 알고리즘을 제안한다. 제안된 셀룰러 오토마타는 화상의 첨예화를 위한 3개의 천이 규칙을 가지며, 화상의 각 픽셀에서 4연결 이웃과 자유 경계조건을 가진다. 각 규칙은 각기 고유한 특징을 가지면서 화상을 첨예화한다. 또한 이러한 셀룰러 오토마타는 순차적이고 병렬적인 움직임을 가지며, 이 움직임은 Lyapunov functional을 만족하는 감소함수로 표현된다. 따라서 셀룰러 오토마타를 이용한 화상의 첨예화는 매우 빠른 속도로 수렴하고, 잡음에도 안정적인 결과를 나타낸다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인한다.