• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.193-196
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• 2009

단일 영상에서 피부색 영역을 추출하기 위해서 기존의 많은 방법들이 하나의 고정된 피부색 모델을 사용한다. 그러나 영상에 특성에 따라 영상에 포함된 피부색의 분포가 다양하기 때문에 이러한 방법을 이용하여 피부색을 검출할 경우 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생할 수 있다. 따라서 영상의 특징에 따라 적응적으로 피부색 영역을 추출할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 영상의 특징에 따라 2단계의 과정을 거쳐 피부색 모델을 수정하는 방법으로, 다양한 조명과 환경 조건에서 높은 검출율과 낮은 긍정 오류율을 동시에 가지는 알고리즘을 제안한다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제16권2호
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• pp.115-120
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• 2012

In this paper, we present a method to automatically quantify the three-dimensional (3D) volume of red blood cells (RBCs) using off-axis digital holographic microscopy. The RBCs digital holograms are recorded via a CCD camera using an off-axis interferometry setup. The RBCs' phase image is reconstructed from the recorded off-axis digital hologram by a computational reconstruction algorithm. The watershed segmentation algorithm is applied to the reconstructed phase image to remove background parts and obtain clear targets in the phase image with many single RBCs. After segmenting the reconstructed RBCs' phase image, all single RBCs are extracted, and the 3D volume of each single RBC is then measured with the surface area and the phase values of the corresponding RBC. In order to demonstrate the feasibility of the proposed method to automatically calculate the 3D volume of RBC, two typical shapes of RBCs, i.e., stomatocyte/discocyte, are tested via experiments. Statistical distributions of 3D volume for each class of RBC are generated by using our algorithm. Statistical hypothesis testing is conducted to investigate the difference between the statistical distributions for the two typical shapes of RBCs. Our experimental results illustrate that our study opens the possibility of automated quantitative analysis of 3D volume in various types of RBCs.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권6호
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• pp.1058-1063
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• 2010

In this paper, we designed self-frequency synchronizing circuit using image rejection mixer(IRM) and single-sideband(SSB) up-converter which can effectively eliminate the image frequencies occurred in multi-channel super-heterodyne receivers and help us to match inter-channel phase. Also the self-frequency synchronizing circuit simplifies system because there need no extra devices for making intermediate frequency(IF) by creating the local signal within several nanoseconds by means of generating the same frequency of IF signal and modulating radio frequency(RF) signal. We adopt the limiting amplifier for the purpose of protecting the circuit from spurious signals which come from the front end side having wide instantaneous bandwidth characteristics and constantly injecting same level into the input local signal of IRM. The IRM we fabricated has image rejection ratio of 27dB, which is good over 7dB for foreign company's. Also, the SSB up-converter we fabricated has 1dB compression point of 18dBm, which is good over 16dB for foreign company's. And the size is compact about one-forth.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권4호
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• pp.385-395
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• 2022

Detecting cracks on a concrete structure is crucial for structural maintenance, a crack being an indicator of possible damage. Conventional crack detection methods which include visual inspection and non-destructive equipment, are typically limited to a small region and require time-consuming processes. Recently, to reduce the human intervention in the inspections, various researchers have sought computer vision-based crack analyses: One class is filter-based methods, which effectively transforms the image to detect crack edges. The other class is using deep-learning algorithms. For example, convolutional neural networks have shown high precision in identifying cracks in an image. However, when the objective is to classify not only the existence of crack but also the types of cracks, only a few studies have been reported, limiting their practical use. Thus, the presented study develops an image processing procedure that detects cracks and classifies crack types; whether the image contains a crazing-type, single crack, or multiple cracks. The properties and steps in the algorithm have been developed using field-obtained images. Subsequently, the algorithm is validated from additional 227 images obtained from an open database. For test datasets, the proposed algorithm showed accuracy of 92.8% in average. In summary, the developed algorithm can precisely classify crazing-type images, while some single crack images may misclassify into multiple cracks, yielding conservative results. As a result, the successful results of the presented study show potentials of using vision-based technologies for providing crack information with reduced human intervention.

• 융합정보논문지
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• 제10권11호
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• pp.1-8
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• 2020

전력 소비량이 극대화 되면서 개인 전력 중개사업자 및 전력 생산설비의 증가에 따라 전력 설비를 유지, 보수하기 위한 현장 설비 담당자들을 위한 증강현실 기반 모니터링 시스템들에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 증강현실 기반 모니터링 시스템들의 경우 외부 환경, 설비의 복잡성, 조명환경에 대한 간섭 등의 문제로 인하여 정확한 패턴 검출이 어려우며, 전력 설비에 대한 다양한 센싱 정보 및 서비스 정보를 하나의 패턴에 매칭하지 못하는 문제가 있다. 이로 인하여 전력 설비의 센서별로 단일 이미지의 패턴을 이용하여 센서 정보를 매칭하기 때문에 모든 정보를 증강하여 제공하기 위해 다수의 이미지 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 특징 패턴들로 구성된 단일 이미지에서 특징 패턴들의 배열조합을 통해 다수의 정보를 매칭하여 제공하는 단일 이미지 패턴 배열화 기법을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.703-712
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• 2019

단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.167-171
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• 2014

CVD를 이용하여 다결정 및 단결정 Cu 시편에 대한 그래핀의 합성 실험을 수행하였으며, 광학현미경 조직사진과 이미지 분석을 통하여 그래핀의 성장거동과 합성에 대한 특성평가 결과를 제시 하였다. 다결정 Cu 시편의 결정성에 따른 그래핀의 성장에 대한 분석의 결과 그래핀의 성장이 다결정 Cu 시편의 결정에 따라 일정한 방향성을 갖고 성장한다는 것을 알 수 있었으며, 다결정 Cu 시편의 이웃하는 단일 결정 내에서 성장하는 그래핀 형성에 대한 이미지 분석의 결과 단층, 복층, 그리고 3층의 그래핀에 대한 특성 분석이 가능하였다. 또한, (111) 방향을 갖는 단결정 Cu 시편을 이용하여 약 $3mm^2$ 정도의 비교적 넓은 면적을 갖는 고품질의 단일층 단결정 그래핀 합성과 이에 대한 특성평가 결과를 나타내고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.764-771
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• 2018

In this paper, we propose a high-quality image acquisition algorithm using only a single image, which the high-quality image is normally referred as HDR ones. In order to acquire the HDR image, conventional methods need many images having different exposure values at the same scene and should delicately adjust the color values for a bit-expansion or an exposure fusion. Thus, they require considerable calculations and complex structures. Therefore, the proposed algorithm suggests a completely new approach using one image for the high-quality image acquisition by applying statistical difference and histogram manipulation, or histogram specification, techniques. The techniques could control the pixel's statistical distribution of the input image into the desired one through the local and the global modifications, respectively. As the result, the quality of the proposed algorithm is better than those of conventional methods implemented in commercial image editing softwares.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제17권2호
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• pp.76-80
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• 2018

In recent years, with the development of automobile technology, smart system technology that assists safe driving has been developed. A camera is installed on the front and rear of the vehicle as well as on the left and right sides to detect and warn of collision risks and hazards. Beyond the technology of simple black-box recording via cameras, we are developing intelligent systems that combine various computer vision technologies. However, most related studies have been developed to optimize performance in laboratory-like environments that do not take environmental factors such as weather into account. In this paper, we propose a method to detect object by restoring visibility in image with degraded image due to weather factors such as fog. First, the image quality degradation such as fog is detected in a single image, and the image quality is improved by restoring using an intermediate value filter. Then, we used an adaptive feature extraction method that removes unnecessary elements such as noise from the improved image and uses it to recognize objects with only the necessary features. In the proposed method, it is shown that more feature points are extracted than the feature points of the region of interest in the improved image.

• ETRI Journal
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• 제36권3호
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• pp.450-459
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• 2014

In this paper, we present a new, easy-to-generate system that is capable of creating virtual 3D tree models and simulating a variety of growth processes of a tree from a single, real tree image. We not only construct various tree models with the same trunk through our proposed digital image matting method and skeleton-based abstraction of branches, but we also animate the visual growth of the constructed 3D tree model through usage of the branch age information combined with a scaling factor. To control the simulation of a tree growth process, we consider tree-growing attributes, such as branching orders, branch width, tree size, and branch self-bending effect, at the same time. Other invisible branches and leaves are automatically attached to the tree by employing parametric branch libraries under the conventional procedural assumption of structure having a local self-similarity. Simulations with a real image confirm that our system makes it possible to achieve realistic tree models and growth processes with ease.