• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.99-106
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• 2009

경계 검출은 영상 인식의 성능을 좌우하는 중요한 단계로서 지금까지 많은 경계 검출 방법들이 연구되어 왔음에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 영상에서 객체를 인식하거나 특정 영역을 추적하는 등의 유일한 방법은 아니지만 영상 인식 응용 분야에서 중요한 요소들 중의 하나이다. 본 논문에서는 미분 연산자를 이용한 경계검출 방법과는 달리 이진화 영상에서 2개의 이웃된 픽셀 정보를 참조하여 미리 정의된 4개의 경계 픽셀 패턴과 비교하여 경계 픽셀을 찾고, 다음 경계 검출 탐색 픽셀에 대한 방향을 결정하여 영역의 경계를 검출하며, 다음 영역의 경계 검출을 위하여 방문하지 않은 픽셀들을 탐색하면서 경계 검출 단계를 반복 수행하여 이진화 영상의 경계를 검출하는 방법을 제안하였다. 영상 인식에 있어 미분 연산자를 이용하여 경계 검출을 할 경우 경계 검출 다음 단계인 세선화 과정을 생략할 수 있었으며, 기존의 영역 경계 추적 방법에 비해 경계 검출 알고리즘 수행 시간을 단축하여 실시간으로 영상을 인식하는 시스템에 적용하여 전체적인 영상 인식 시간을 단축할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.92-98
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• 2017

일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.89-96
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• 2001

본 논문에서는 잡음에 강건한 일반화 대칭 변환을 주목 연산자로 제안하고 이를 이용하여 크기와 형태가 다양한 물체들을 효과적으로 검출하였다. 기존의 주목 연산자와는 달리 두 화소의 명도변화의 크기와 대칭성뿐만 아니라 방사(radial)방향 명도변화의 수렴 및 발산을 누적 대칭도에 반영시킴으로써 명도변화 방향의 일관된 수렴이나 발산이 없는 잡음 영역에 의한 대칭 기여도가 누적되지 않도록 하였다. 따라서 제안한 주목 연산자를 사용하면 잡음이 많고 복잡한 배경으로부터 물체만을 쉽게 검출할 수 있도록 하였다. 다양한 합성영상(synthetic images)과 실영상(real images)에 대해 실험하여 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 다중 물체를 검출함을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제19권2호
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• pp.91-104
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• 2019

본 논문에서는 성별 인식을 위해 얼굴 영상을 효과적으로 기술하는 새로운 지역 패턴 방법 Local Prominent Directional Pattern (LPDP)를 제안한다. 제안된 LPDP 방법은 성별 인식에 중요한 얼굴 모양을 명확하게 구분하기 위해 주변 패턴이 누적된 히스토그램을 통계적으로 분석하고 패턴 변화가 크게 발생하는 픽셀을 부호화 한다. 통계적인 정보를 사용하는 얼굴 모양 구분에 중요한 뚜렷한 에지 방향 패턴 영역을 구분하는 중요한 정보를 제공 할 수 있다. 이는 뚜렷한 에지 방향 패턴이 나타나는 영역의 주변도 유사한 에지 방향 패턴이 나타내기 때문에 통계적으로 특정 방향이 히스토그램에 많이 누적될 수 있기 때문이다. 또한 통계적인 방법은 주변 영역의 정보를 많이 수용하기 때문에 잡음으로 발생하는 에지 방향 변화 오류에 강력한 장점이 있다. 제안된 방법은 기존 방법들 보다 더 강력한 성별인식에 중요한 얼굴 모양 구분 능력을 보여주면서 국소적으로 발생하는 잡음에 견고함을 보여준다. 우리는 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 밝기, 표정, 연령, 머리 포즈가 변화하는 성별 인식 데이터 셋에 다양한 실험을 실험 했고 기존 방법 보다 제안된 방법의 성능이 우수함을 입증했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권6호
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• pp.769-776
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• 2014

동일 대상에 대한 두 영상의 등록을 위해서는 두 영상에 공통적으로 존재하는 특징점을 검출하고 검출된 특징점 간의 대응관계를 찾는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 화소의 밝기 변화를 측정할 수 있는 그레디언트 행렬의 고유치 기하평균에 기반한 새로운 특징점 검출기를 제안한다. 제안하는 특징점 검출기는 그레디언트 행렬의 두 고유치의 기하평균 크기에 비례하고 기하 평균 크기가 동일한 경유 두 고유치의 상대적인 차이에 비례하여 가변적으로 변하는 특성을 가진다. 제안한 특징점 검출기의 성능 평가를 위해 다양한 종류의 코너가 존재하는 합성 영상과 항공 영상을 기준 영상으로 사용하여 코너 검출의 위치 오차를 분석하였다. 제안한 검출기의 위치 오차는 Gaussian smoothing scale 조건하에서 대표적인 코너 검출기인 Harris detector의 위치 오차보다 작은 결과가 얻어졌다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.1000-1009
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• 2007

본 논문에서는 공간적인 디인터레이싱을 위한 컨텐츠 기반 적응적 보간 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리와 컨텐츠 분석, 컨텐츠에 따른 적응적 보간의 3 단계로 구성된다. 또한 적응적 보간 방식으로써 변형된 에지기반 라인 평균 방식과 그레디언트 기반 방향성 보간, 윈도우 매칭 방식의 세 가지 보간 방식을 제안한다. 각각의 보간 방식은 공간적인 영상 특징에 따라 다양한 성능을 나타낸다. 따라서 각각의 보간할 픽셀 영역은 그레디언트 검출을 통해 영역 특징을 분석하고 네 가지 카테고리로 분류된다. 이러한 분류 결과를 기반으로 각각에 적합한 디인터레이싱 방법을 사용함으로써 최적의 성능을 구현할 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방식이 기존의 방식에 비해 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1918-1924
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• 2010

본 논문은 명암도의 변화가 많은 영상 시퀀스에서 움직임 정보를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 계조도 기반의 움직임 추정 알고리즘은 조명 변화가 심한 시퀀스에서 오류가 많이 발생하지만 제안하는 알고리즘은 장면에서의 밝기 변화를 게인과 오프셋의 선형 모델로 정의하고 각 프레임에서의 그라디언트와 위상 정보를 이용하여 움직임을 정합시키므로 극단적인 상황에서도 강건한 특성을 갖는다. 제안하는 알고리즘을 인위적으로 움직임과 명암 변화를 발생시켜 만든 시퀀스와 플리커가 발생한 실제 동영상 시퀀스에 대해 적용하여 기존의 알고리즘과 성능을 비교하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.57-67
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• 2008

본 논문에서는 광류를 이용한 적응 블록 정합 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 먼저 각 화소의 시간 경사값과 공간 경사값을 미분필터를 통하여 계산한 후, 이 경사값들로부터 최소 자승 추정법을 이용하여 광류를 추정하여 탐색영역의 위치와 크기를 결정하였다. 특히 움직임 특성에 따라 탐색영역을 결전함으로써 움직임 추정 오차가 큰 영역인 크고 복잡한 움직임을 갖는 영상에 대해서 뛰어난 성능을 갖는다. 다양한 움직임 특성을 가지는 실험 영상들에 대한 기존의 방법과 제안한 방법의 움직임 추정 성능 평가를 위한 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안한 방법이 움직임이 크고 복잡한 영상에 대해서 기존의 방법에 비해 우수한 PSNR을 나타냄을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제21권4호
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• pp.210-222
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• 2017

Purpose: To develop a novel combination of controlled aliasing in parallel imaging results in higher acceleration (CAIPIRINHA) with integrated SSFP (CAIPI-iSSFP) for accelerated SSFP imaging without banding artifacts at 3T. Materials and Methods: CAIPI-iSSFP was developed by adding a dephasing gradient to the balanced SSFP (bSSFP) pulse sequence with a gradient area that results in $2{\pi}$ dephasing across a single pixel. Extended phase graph (EPG) simulations were performed to show the signal behaviors of iSSFP, bSSFP, and RF-spoiled gradient echo (SPGR) sequences. In vivo experiments were performed for brain and abdominal imaging at 3T with simultaneous multi-slice (SMS) acceleration factors of 2, 3 and 4 with CAIPI-iSSFP and CAIPI-bSSFP. The image quality was evaluated by measuring the relative contrast-to-noise ratio (CNR) and by qualitatively assessing banding artifact removal in the brain. Results: Banding artifacts were removed using CAIPI-iSSFP compared to CAIPI-bSSFP up to an SMS factor of 4 and 3 on brain and liver imaging, respectively. The relative CNRs between gray and white matter were on average 18% lower in CAIPI-iSSFP compared to that of CAIPI-bSSFP. Conclusion: This study demonstrated that CAIPI-iSSFP provides up to a factor of four acceleration, while minimizing the banding artifacts with up to a 20% decrease in the relative CNR.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.654-662
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• 2010

본 논문은 2단계 연속(cascade) 방법을 이용한 향상된 보행자/비보행자 인식 알고리즘을 제안한다. 인식을 위한 분류기로는 약한 분류기를 강한 분류기로 만드는 아다부스트 알고리즘을 적용하였다. 먼저 두 가지 특징벡터를 추출 한다: (i) 기존의 기울기 히스토그램(HOG) 특성과 (ii) 한 점이 가지는 곡률특성 네 가지를 이용한 곡률-HOG를 제안하고 이용하였다. 그 다음 훈련 영상을 통하여 두 가지의 특징 벡터에 대해 약한 분류기로부터 강한 분류기를 얻었으며, 인식은 입력 영상으로부터 하나의 특징을 선택하여 이미 만들어진 강한 분류기를 통하여 1차적인 인식과 오인식을 실시하며, 오인식된 영상에 대해 2차적인 특징을 투입하여 이에 해당하는 강한 분류기를 통하여 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용하여 최종적인 인식결과를 얻는다. 두 가지의 서로 다른 특성 벡터를 이용하여 연속 방법에 의한 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용한 결과 기존의 실험 방법보다 더 정확한 인식 결과를 얻을 수 있었다.