• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.351-357
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• 2019

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) images can be exploited for rapid forest fire damage assessment by virtue of UAV systems' advantages. In 2019, catastrophic forest fire occurred in Goseong and Sokcho, Korea and burned 1,757 hectares of forests. We visited the town in Goseong where suffered the most severe damage and conducted UAV flights for forest fire damage assessment. In this study, economic and rapid damage assessment method for forest fire has been proposed using UAV systems equipped with only a RGB sensor. First, forest masking was performed using automatic elevation thresholding to extract forest area. Then ExG (Excess Green) vegetation index which can be calculated without near-infrared band was adopted to extract damaged forests. In addition, entropy filtering was applied to ExG for better differentiation between damaged and non-damaged forest. We could confirm that the proposed forest masking can screen out non-forest land covers such as bare soil, agriculture lands, and artificial objects. In addition, entropy filtering enhanced the ExG homogeneity difference between damaged and non-damaged forests. The automatically detected damaged forests of the proposed method showed high accuracy of 87%.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-11
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• 2009

최근 인터넷에 유통되는 유해영상이 급증하면서 이들을 자동으로 차단하는 컴퓨터비전 기술의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 피부색상을 이용한 유해영상 분류도구를 연구 및 개발한다. 제안하는 분류도구는 2단계로 구성되며, 1단계에서는 피부색 분류기를 이용하여 입력영상에서 피부색 영역을 검출하고, 2단계에서는 영역특징 분류기를 이용하여 앞서 검출된 피부색 영역의 비율과 위치 특징을 무해 또는 유해로 분류한다. 피부색 분류기는 히스토그램 모델에 기반하여 무해영상과 유해영상의 RGB 값으로 학습되며, 영역특징 분류기는 SVM(Support Vector Machine)에 기반하여 영상의 29개 지역의 피부색 비율로 학습된다. 실험결과 제안하는 분류기는 92.80%의 검출율(Detection Rate)과 6.73%의 양성오류율(False Positive Rate)을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.65-69
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• 2001

컬러 이미지는 Gray 이미지와는 다르게 색상으로 표현하는 정보가 많이 포함되어있으며 이미지 내 각 픽셀의 색상과 픽셀 값이 적녹청(RGB) 3개 값의 조합으로 결정된다.본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴고지의 유용성평가를 위해 이미지에서 기본적이고도 중요한 에지 검출을 보인다. 이미지 피라미드 구조는최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 2$^{-1}$(ι= 1, 2, . . . ,N)이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, CMY, XYZ 등 컬러공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서, 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식이 사용되어 새 레벨의 이미지를 생성하며 이를 에지로 검출한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1273-1283
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• 2012

본 논문에서는 참외 수확로봇을 위한 비전 기반 참외 위치인지 알고리즘을 제시하였다. 입력된 영상의 RGB값을 HSI값으로 변환 후 Hue 값을 이용하여 이진화를 수행한 후에 참외 영역을 추출하였다. 형태학적 필터링을 이용하여 잡음을 제거한 후에 경계선 검출과 convex hull 기법을 이용하여 최외각 정점을 검출하였다. RANSAC 알고리즘에 의하여 참외에 대한 타원 정합을 수행하고 참외의 중심점, 장축 및 단축의 길이, 회전각도에 대한 정보를 획득하였다. 참외 모델에 대한 다양한 시뮬레이션 실험에 의해 제안한 방법의 유효성을 검증하였고, 실제 참외에 적용시켜 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권6호
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• pp.1391-1406
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• 2020

A zero-watermarking algorithm in transform domain based on RGB channel and voting strategy is proposed. The registration and identification of ownership have achieved copyright protection for color images. In the ownership registration, discrete wavelet transform (DWT), discrete cosine transform (DCT), and singular value decomposition (SVD) are used comprehensively because they have the characteristics of multi-resolution, energy concentration and stability, which is conducive to improving the robustness of the proposed algorithm. In order to take full advantage of the characteristics of the image, we use three channels of R, G, and B of a color image to construct three master shares, instead of using data from only one channel. Then, in order to improve security, the master share is superimposed with the copyright watermark encrypted by the owner's key to generate an ownership share. When the ownership is authenticated, copyright watermarks are extracted from the three channels of the disputed image. Then using voting decisions, the final copyright information is determined by comparing the extracted three watermarks bit by bit. Experimental results show that the proposed zero watermarking scheme is robust to conventional attacks such as JPEG compression, noise addition, filtering and tampering, and has higher stability in various common color images.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.789-795
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• 2002

컬러 이미지는 Gray Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 이미지 분할이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 이미지 분할을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성한 후 이를 이미지 분할한다. 이미지 분할실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1350-1353
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• 2015

In this paper, we have researched about how to detect the fish robot objects in aquarium. We had used designed fish robots DOMI ver1.0, which had researched and developed for aquarium underwater robot. The model of the robot fish is analysis to maximize the momentum of the robot fish and the body of the robot is designed through the analysis of the biological fish swimming. We are planned to non-external equipment to find the position and manipulated the position using creating boundary to fish robot to detect the fish robot objects. Also, we focused the detecting fish robot in aquarium by using boundary algorithm. In order to the find the object boundary, it is filtering the video frame to picture frames and changing the RGB to gray. Then, applied the boundary algorithm stand of equations which operates the boundary for objects. We called these procedures is kind of image processing that can distinguish the objects and background in the captured video frames. It was confirmed that excellent performance in the field test such as filtering image, object detecting and boundary algorithm.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.149-150
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• 2017

본 논문에서는 RGB-stripe 부화소 구조를 갖는 디스플레이에서 인지 화질을 향상시키면서, 색 왜곡을 저감할 수 있는 부화소 렌더링을 수행한다. 우선 인지 화질을 향상 시키는 주 필터와, 색 왜곡을 억제하는 비음수 필터를 디자인한다. 색 왜곡 가능성의 계산에 따라, 두 필터를 조합하고 영상을 렌더링 한다. 실험 결과, 본 논문의 부화소 렌더링 방법이 비교 방법에 비해 좋은 인지 화질을 얻으면서도 색 왜곡을 억제함을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.415-416
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• 2006

In this paper, we proposed a new coding technique of digital hologram video using 3D scanning method and video compression technique. The proposed coding consists of capturing a digital hologram to separate into RGB color space components, localization by segmenting the fringe pattern, frequency transform using $M{\tiems}N$ (segment size) 2D DCT (2 Dimensional Discrete Cosine Transform) for extracting redundancy, 3D scan of segment to form a video sequence, motion compensated temporal filtering (MCTF) and modified video coding which uses H.264/AVC.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.288-292
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• 2016

In this paper, we propose an infrared image based human victim recognition method for a search and rescue robot in dark environments, like general disaster situations. For recognizing a human victim, an infrared camera on a RGB-D camera, Microsoft Kinect, is used. The contrast and brightness of the infrared image are first improved by histogram equalization, and the noise on the image is removed by morphological operation and Gaussian filtering. For recognizing a human victim, the binarization and blob labeling methods are applied to the improved image. Finally, for verifying the effectiveness and feasibility of the proposed method, an experiment for human victim recognition is carried out in a dark environment.