• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.53-61
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• 2006

본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.34-37
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• 2005

An efficient and robust neural network-based scheme is introduced in this paper to perform automatic cloud detection. Unlike many existing cloud detection schemes which use thresholding and statistical methods, we used the artificial neural network methods, the multi-layer perceptrons (MLP) with back-propagation algorithm and radial basis function (RBF) networks for cloud detection from Geostationary satellite images. We have used a simple scene (a mixed scene containing only cloud and clear sky). The main results show that the neural networks are able to handle complex atmospheric and meteorological phenomena. The experimental results show that two methods performed well, obtaining a classification accuracy reaching over 90 percent. Moreover, the RBF model is the most effective method for the cloud classification.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1560-1571
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• 2006

In order to transmit multimedia streams over the network with a timely changing channel bandwidth such as Internet, scalable video coding schemes have been studied to represent video in flexible bitstream. Much research has been made on how to represent encoded media(such as video) bitstream in scalable ways. In this paper, rte propose an optimal selection of the objects for MPEG-4 bitstream adaptation to meet a given constraint. We adopt a multiple choice knapsack problem with multi-step selection for the MPEG-4 objects with different bit-rate scaling levels in the MPEG-4 bitstream. The bitstream adaptation based on the optimal selection result is then to fetch the necessary parts of the MPEG-4 bitstream to constitute an adapted version of the original MPEG-4 binary resource. The experiment results show that the optimal selection of MPEG-4 objects for a given constraint can promisingly be made which meets the given constraint.

• 스마트미디어저널
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• 제2권1호
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• pp.31-36
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• 2013

A robust and efficient text extraction is very important for an accuracy of Optical Character Recognition (OCR) systems. Natural scene images with degradations such as uneven illumination, perspective distortion, complex background and multi color text give many challenges to computer vision task, especially in text extraction. In this paper, we propose a method for extraction of the text in signboard images based on a combination of mean shift algorithm and weighting scheme of hue and saturation in HSI color space for clustering algorithm. The number of clusters is determined automatically by mean shift-based density estimation, in which local clusters are estimated by repeatedly searching for higher density points in feature vector space. Weighting scheme of hue and saturation is used for formulation a new distance measure in cylindrical coordinate for text extraction. The obtained experimental results through various natural scene images are presented to demonstrate the effectiveness of our approach.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.653-669
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• 2024

Dynamic scene deblurring is a complex computer vision problem owing to its difficulty to model mathematically. In this paper, we present a novel approach for image deblurring with the help of the sharp reference image, which utilizes the reference image for high-quality and high-frequency detail results. To better utilize the clear reference image, we develop an encoder-decoder network and two novel modules are designed to guide the network for better image restoration. The proposed Reference Extraction and Aggregation Module can effectively establish the correspondence between blurry image and reference image and explore the most relevant features for better blur removal and the proposed Spatial Feature Fusion Module enables the encoder to perceive blur information at different spatial scales. In the final, the multi-scale feature maps from the encoder and cascaded Reference Extraction and Aggregation Modules are integrated into the decoder for a global fusion and representation. Extensive quantitative and qualitative experimental results from the different benchmarks show the effectiveness of our proposed method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.375-378
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• 2005

The multi-view video is a collection of multiple videos capturing the same scene at different viewpoints. The multi-view video can be used in various applications, including free viewpoint TV and three-dimensional TV. Since the data size of the multi-view video linearly increases as the number of cameras, it is necessary to compress multi-view video data for efficient storage and transmission. The multi-view video can be coded using the concept of the layered depth image (LDI). In this paper, we describe a procedure to generate LDI from the natural multi-view video and present a method to encode multi-view video using the concept of LDI.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.105-112
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• 2002

비디오데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미검색기법이 요구된다. 본 논문에서는 특징 기반 검색과 주석 기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의와, SQBE(scene query by example) 질의가 가능한 비디오 검색시스템(Video Retrieval System : VRS)을 제안한다. 사용자는 SQBE 질의를 통해 장면의 검색 결과로 제시된 장면을 기반으로 객체의 추가 삭제를 통해 사용자가 원하는 좀 더 정확한 장면의 검색이 가능하다. 또한 SQBE질의를 위한 질의언어와 이 질의를 처리하기 위한 질의처리알고리즘을 제안하고 장면과 객체의 유사성 검색에 대한 성능평가를 수행했다. 제안된 시스템은 Visual C++과 Oracle을 이용하여 구현되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.242-249
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• 2011

화면 내의 평면영역에서 투영변환행렬 대응 매칭법을 제안한다. 본 연구는 RANSAC에 있지만, RANSAC에서 랜덤 샘플링에 균일분포를 이용하는 것아 아니고, 화상의 특징점 위치나 템플리트 매칭의 차이로부터 구한 다중의 비균일 분포를 이용한다. 기존의 매칭법은 정대응이 거의 만족해야 할 조건을 이용하여 올바르다고 추정되는 대응을 샘플링하고, 그 대응을 1대 1로 매칭시켜 RANSAC을 행하였지만, 제안 방법에서는 화상으로부터 구한 다중의 확률 분포에서 단계적으로 샘플링함으로써 확률이 높은 정대응을 다중의 대응 후보 중에서 효율적으로 샘플링할 수 있다. 그 결과 최종적으로 수많은 정대응을 구할 수 있으며, 시뮬레이션과 실제 화상의 실험에 의하여 제안 방법의 유효성을 검증한다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.145-148
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• 2007

The Korea Multi-Purpose Satellite-2 (KOMPSAT-2) was launched in July 2006 and The main mission of the KOMPSAT-2 is a high resolution imaging for the cartography of Korea peninsula by utilizing Multi Spectral Camera (MSC) images. The camera resolutions are 1 m in panchromatic scene and 4 m in multi-spectral imaging. KOMPSAT-2 measure the position, velocity and attitude data of satellite using by star sensor, gyro sensor, and GPS sensor. This paper provides an initial geometric accuracy assessment of the KOMPSAT-2 high resolution image, both geometric Cal/Val overview.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권1호
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• pp.46-51
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• 2005

Intelligent Space(ISpace) is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Simulations are carried out to evaluate the proposed performance. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.