• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권4호
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• pp.57-61
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• 2019

Nowadays, portable digital cameras such as smart phone cameras are being popularly used for entertainment and visual information recording. Given a database of geo-tagged images, a visual location recognition system can determine the place depicted in a query photo. One of the most common visual location recognition approaches is the bag-of-words method where local image features are clustered into visual words. In this paper, we propose a new bag-of-words-based visual location recognition algorithm using time-series streetview database. The proposed algorithm selects only a small subset of image features which will be used in image retrieval process. By reducing the number of features to be used, the proposed algorithm can reduce the memory requirement of the image database and accelerate the retrieval process.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.892-904
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• 2021

An image semantic segmentation model is proposed based on improved ENet network in order to achieve the low accuracy of image semantic segmentation in complex environment. Firstly, this paper performs pruning and convolution optimization operations on the ENet network. That is, the network structure is reasonably adjusted for better results in image segmentation by reducing the convolution operation in the decoder and proposing the bottleneck convolution structure. Squeeze-and-excitation (SE) module is then integrated into the optimized ENet network. Small-scale targets see improvement in segmentation accuracy via automatic learning of the importance of each feature channel. Finally, the experiment was verified on the public dataset. This method outperforms the existing comparison methods in mean pixel accuracy (MPA) and mean intersection over union (MIOU) values. And in a short running time, the accuracy of the segmentation and the efficiency of the operation are guaranteed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2067-2081
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• 2024

Recently, image analysis research has been actively conducted due to the accumulation of big image data and the development of deep learning. Image analytics research has different characteristics from other data such as data size, real-time, image quality diversity, structural complexity, and security issues. In addition, a large amount of data is required to effectively analyze images with deep-learning models. However, in many fields, the data that can be collected is limited, so there is a need for meta learning based image analysis technology that can effectively train models with a small amount of data. This paper presents a comprehensive survey of meta-learning-based object-tracking techniques. This approach comprehensively explores object tracking methods and research that can achieve high performance in data-limited situations, including key challenges and future directions. It provides useful information for researchers in the field and can provide insights into future research directions.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.365-372
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• 2000

프랙탈 영상 압축(Fractral Image Compression:FIC)의 진화 계산(Evolution Computation)을 이용한 영상 분할(Image Partition)을 소개한다. 프랙탈 영상 압축에서 지역(Ranges)의 영상 분할은 꼭 필요하다[1]. 프랙탈 영상 압축은 쉽고 빠르게 복원된다는 장점을 갖는 데 비해 반복적인 프랙탈 변환의 적용으로 많은 계산량을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상 분할을 하는데 있어 진화 계산을 적용하는 것에 대해 제안한다. 치역 영상(Ranges Image)은 작은 사각(Square) 영상 블록들의 결합된 집합으로 구성할 수 있다. 모집단을 구성하는 하나의 $N_p$는 분할되어진 하나의 코드들이다. 진화 계산에서 각각의 구성은 두 개의 이웃하는 치역은 제외하고 그들의 부모(Parent)로부터 분할을 상속받은 자식 $\sigma$를 생성한다. 자손들의 최적의 영상은 콜라주 정리(Collage Theorem)에 기초를 둔 다음 세대 모집단을 위해 선택되어지고 처리된다. 최적의 영상은 영상 데이터에 포함된 중복성을 포함함으로서 적은 저장 공간을 차지하고 속도 문제에 있어서 효율적이고 영상의 화질에 있어서 다른 부호화를 사용한 기법보다 우수한 성능을 갖는다. 멀티미디어 영상 처리(Multimedia Image Processing)의 진화 계산을 이용한 프렉탈 영상 압축은 영상의 복원과 영상의 질, 고 압축률을 요하는 동영상의 적용등의 많은 분야에 적용된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.1321-1328
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• 2004

본 논문에서는 DICOM 영상 내에 이미지 기반의 주석을 생성/삽입할 수 있는 새로운 DICOM 객체를 제안한다. 본 논문에서 제안한 주석 처리 방법은 이미지 자체를 주석으로 사용하기 때문에 사용자가 입력한 다양한 형태의 정보(문자, 스케치, 그림)를 주석 내에 쉽게 저장할 수 있다. 주석 영상은 원 영상과는 독립적으로 저장/관리 되기 때문에 원 영상에는 전혀 영향을 주지 않고 삽입/추가/변경 등이 가능하다. 또한, 제안된 주석은DICOM영상 내에 직접 저장되기 때문에 PACS/EMR이 설치되어 있지 않은 중소 병원에 매우 유용할 것으로 기대된다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권6호
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• pp.2384-2392
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• 2015

The technical development and practical applications of big-data for health is one hot topic under the banner of big-data. Big-data medical image fusion is one of key problems. A new fusion approach with coding based on Spherical Coordinate Domain (SCD) in Wireless Sensor Network (WSN) for big-data medical image is proposed in this paper. In this approach, the three high-frequency coefficients in wavelet domain of medical image are pre-processed. This pre-processing strategy can reduce the redundant ratio of big-data medical image. Firstly, the high-frequency coefficients are transformed to the spherical coordinate domain to reduce the correlation in the same scale. Then, a multi-scale model product (MSMP) is used to control the shrinkage function so as to make the small wavelet coefficients and some noise removed. The high-frequency parts in spherical coordinate domain are coded by improved SPIHT algorithm. Finally, based on the multi-scale edge of medical image, it can be fused and reconstructed. Experimental results indicate the novel approach is effective and very useful for transmission of big-data medical image(especially, in the wireless environment).

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.282-285
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• 2006

This paper analyzed the characteristics of the Lossy JPEG of the meteorological satellite image, and analyzed the quality of the Lossy JPEG compression, which is proper for the LRIT(Low Rate Information Transmission) to be serviced to the SDUS(Small-scale Data Utilization Station) system of the COMS(Communication, Oceans, Meteorological Satellite). Since COMS is to start running after 2008, we collected the data of the MTSAT-1R(Multi-functional Transport Satellite -1R) for analysis, and after forming the original image to be used to LRIT by each channel and time zone of the satellite image data, we set the different quality with the Lossy JPEG compression, and compressed the original data. For the characteristic analysis of the Lossy JPEG, we measured PSNR(Peak Signal to Noise Rate), compression rate and the time spent in compression following each quality of Lossy JPEG compression. As a result of the analysis of the satellite image data of the MTSAT-1R, the ideal quality of the Lossy JPEG compression was found to be 90% in the VIS Channel, 85% in the IR1 Channel, 80% in the IR2 Channel, 90% in the IR3 Channel and 90% in the IR4 Channel.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.409-419
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• 2009

본 연구에서는 영상흐림보정를 위한 EM 알고리즘의 일반형 해를 제공한다. 주어진 관측영상의 크기가 크거나 많은 반복을 필요로 할 때, EM 알고리즘의 반복은 매우 오랜시간이 걸리며 비실용적이다. 본 연구에서는 복원 영상의 유효영역 밖에서 약간의 근사로부터 해를 일반형으로 나타내고, 이것을 이산형 유한 푸리에 변환을 이용하여 EM 알고리즘의 반복과정을 사용하지 않으면서 매우 유효한 복원영상을 즉시 계산하는 방법을 제공한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.147-154
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• 2004

본 논문에서는 반전 좌표계 영상 공간 (inverted-coordinate image space: ICIS)을 이용하여 유한 및 무한 소실점을 그 위치의 제약이나 카메라 보정 (calibration) 없이 효과적으로 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 소실점 검출을 위한 무한(unbounded) 누적 공간을 한정된 부공간 (bounded subspace)들로 분할 매핑하기 때문에 기존의 영상 공간 기반법과 달리 모든 영상에 대해 소량의 고정 메모리 요구량으로도 유, 무한 소실점을 모두 검출할 수 있다. 영상 공간을 누적 공간으로 이용하기 때문에 기존의 가우시안 구 (Gaussian sphere) 기반법이나 허프 공간 (Hough) 기반법과도 달리 카메라 보정이나 원 영상에 대한 정보손실 없이 각 소실점들을 정확하게 추출할 수 있다. 제안한 방법을 다양한 건축 구조물 영상 (architectural images)에 적용시켜 유한 및 무한 소실점들을 효과적이고 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.223-229
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• 2018

본 논문에서는 이미지에서 검출된 각 연결성분들의 위상적 지속구간 정보를 그래프 기반 이미지 세그멘테이션에 결합하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 기법을 제안한다. 이미지의 밝기 또는 색상정보 등을 이용하여 모스 함수를 정의하고 이의 레벨세트로부터 각 연결성분의 위상적 지속구간을 구한다. 각 연결성분이 생성되고 긴 지속구간을 갖는 연결성분에 적절히 병합되는 과정을 영 차원 호몰로지 군의 관점에서 설명한다. 다양한 특성을 갖는 이미지들에 대하여 짧은 지속구간을 갖는 연결성분들을 지속구간이 긴 인근 성분에 적절히 병합시키는 과정을 통하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 결과들 얻을 수 있음을 실험으로 확인한다.