• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제24권10호
• /
• pp.91-99
• /
• 2019

본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 보다 빠른 매칭을 위한 색인 기반의 부분 노이즈 제거 윤곽선 매칭을 제안한다. 최근에는 윤곽선 매칭에서 부분 노이즈제거 문제를 해결하기 위해 윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 시도가 있어 왔다. 본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 부분 노이즈제거를 지원하기 위해 윤곽선 매칭의 디스크 I/O 오버헤드 문제를 다룬다. 이는 색인 기술을 윤곽선 매칭에 단순히 적용하면 되기 때문에 단순해 보이지만 가능한 모든 노이즈제거 매개변수에 대해 여러 개의 색인이 필요하기 때문에 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 매칭에서 $R^*-tree$를 사용하여 부분 노이즈제거에 대한 효율적인 색인 기반 접근 방식을 제안한다. 수행 된 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 수백 배 향상시킨다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.854-865
• /
• 2014

본 논문에서는 디지털 홀로그램 데이터가 서비스되지만 사용자가 홀로그램 디스플레이 장치를 가지고 있지 않은 상황 등을 고려하여, 디지털 홀로그램으로부터 스테레오스코픽 영상 쌍을 생성하는 방법을 제안한다. 디지털 홀로그램 데이터를 영상으로 변환하는 방법은 Fresnel transform을 사용한다. 스테레오스코픽 영상 쌍의 각 영상은 주어진 디지털 홀로그램의 일부분을 사용하며, 두 영상을 위한 부분 디지털 홀로그램의 크기는 동일하도록 한다. 이 때 영상의 크기는 부분 홀로그램의 크기로 조정하고, 스테레오스코픽 영상의 시차는 두 부분 홀로그램의 중심 간 거리로 조정한다. 본 논문에서는 영상의 크기와 시차를 조정하는 방법에 대해서도 다루며, 생성된 스테레오스코픽 영상은 에너글리픽(anaglyph) 디스플레이 방식으로 구현하여 적청안경을 착용하면 거리감을 확인할 수 있도록 한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제12권2호
• /
• pp.438-447
• /
• 2024

The subjects of this study were college students who participate in Wushu in China. A total of 300 people, 189 male and 111 female, were sampled as research subjects through convenience sampling by sharing the questionnaire link online and sending emails. The research tool used in this study was a questionnaire. Based on the questionnaire that had secured reliability and validity in previous research, it was modified and supplemented to suit this study. The statistical analysis used for data analysis was frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, and multiple regression analysis using SPSS Windows 20.0 Version. First, Wushu image was found to have a partial effect on self-congruity. Second, Wushu image was found to have a partial effect on loyalty. Third, the self-congruity of Wushu participants was found to partially affect loyalty.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권1호
• /
• pp.436-450
• /
• 2017

Recently, the method based on fractional order partial differential equation has been used in image processing. Usually, the optional order of fractional differentiation is determined by a lot of experiments. In this paper, a denoising model is proposed based on adaptive fractional order anisotropic diffusion. In the proposed model, the complexity of the local image texture is reflected by the local variance, and the order of the fractional differentiation is determined adaptively. In the process of the adaptive fractional order model, the discrete Fourier transform is applied to compute the fractional order difference as well as the dynamic evolution process. Experimental results show that the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measurement (SSIM) of the proposed image denoising algorithm is better than that of other some algorithms. The proposed algorithm not only can keep the detailed image information and edge information, but also obtain a good visual effect.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권1호
• /
• pp.1-15
• /
• 2022

The MobileNetV3 is specially designed for mobile devices with limited memory and computing power. To reduce the network parameters and improve the network inference speed, a new lightweight network is proposed based on MobileNetV3. Firstly, to reduce the computation of residual blocks, a partial residual structure is designed by dividing the input feature maps into two parts. The designed partial residual structure is used to replace the residual block in MobileNetV3. Secondly, a dual-path feature extraction structure is designed to further reduce the computation of MobileNetV3. Different convolution kernel sizes are used in the two paths to extract feature maps with different sizes. Besides, a transition layer is also designed for fusing features to reduce the influence of the new structure on accuracy. The CIFAR-100 dataset and Image Net dataset are used to test the performance of the proposed partial residual structure. The ResNet based on the proposed partial residual structure has smaller parameters and FLOPs than the original ResNet. The performance of improved MobileNetV3 is tested on CIFAR-10, CIFAR-100 and ImageNet image classification task dataset. Comparing MobileNetV3, GhostNet and MobileNetV2, the improved MobileNetV3 has smaller parameters and FLOPs. Besides, the improved MobileNetV3 is also tested on CPU and Raspberry Pi. It is faster than other networks

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.291-298
• /
• 2022

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 다른 객체로 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 전체적 스타일 전이(overall style transfer) 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 리스타일링(re-styling) 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제59권2호
• /
• pp.118-124
• /
• 2022

Marine environment analysis and ship motion prediction during ship navigation are important technologies for safe and economical operation of autonomous ships. As a marine environment analysis technology, there is a method of analyzing waves by measuring the sea states through images acquired based on radar(radio detection and ranging) signal. However, in the process of deriving marine environment information from radar images, noises generated by external factors are included, limiting the interpretation of the marine environment. Therefore, image processing for noise removal is required. In this study, image inpainting by partial convolutional neural network model is proposed as a method to remove noises and reconstruct radar images.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제15B권2호
• /
• pp.81-86
• /
• 2008

이 논문에서 겹쳐지고 잘린 이미지내의 타원형 객체들 가운데 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 외형과 객체 내 영역을 재구성하고 계산하기 위한 방법을 제안한다. 대칭 속성을 이용하여 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 객체를 인식하기 위해서 객체내의 부분인식에 기반을 둔 방법이다. 이 방법은 객체 내에서 대칭축을 이용하여 영역 복사를 통한 보이지 않는 영역을 복원하는 간결한 방법을 제시한다. 이 방법은 통계적 예측보다 대칭 기반의 객체 복원에 의존하기 때문에 부분적으로 겹쳐져 보이지 않는 부분에 대해서 측정된 변수를 가지고 분류 트리를 이용하여 객체 인식를 수행한다. 이는 비록 객체의 자세에는 한계를 가지고 있지만 크기 변경이나 회전, 시각의 변화에서 부분적으로 가려진 객체를 인식하는데 뛰어난 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.431-436
• /
• 2018

본 논문에서는 aliasing artifact 없이 영상 품질을 유지하고, 썸네일 생성에 필요한 계산 복잡도를 줄이는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 고속으로 복호화를 진행하기 위해서 TU(Transform Unit)에서는 $4{\times}4$크기마다 경계부분만을 부분 복호화를 수행하고, PU(Prediction Unit)에서는 TU경계부분만을 부분 복호화 한다. 그리고 화면내 예측 모드 방향에 따른 가중치 값을 구하고, 그 값을 이용해서 실제 썸네일 화소를 예측한다. 제안하는 방법은 기존 방법들과 썸네일 추출시간을 비슷하게 유지하면서 썸네일의 품질을 향상시킨다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권10호
• /
• pp.4108-4125
• /
• 2015

This paper presents a scalable coding method for depth images by considering the quality of synthesized images in virtual views. First, we design a new edge detection algorithm that is based on calculating the depth difference between two neighboring pixels within the depth map. By choosing different thresholds, this algorithm generates a scalable bit stream that puts larger depth differences in front, followed by smaller depth differences. A scalable scheme is also designed for coding depth pixels through a layered sampling structure. At the receiver side, the full-resolution depth image is reconstructed from the received bits by solving a partial-differential-equation (PDE). Experimental results show that the proposed method improves the rate-distortion performance of synthesized images at virtual views and achieves better visual quality.