• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.515-524
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• 2016

근적외선은 눈에 보이는 가시광선 파장 대역을 벗어난 빛으로 일반적인 디지털 카메라에서는 핫미러 필터에 의하여 차단된다. 하지만 근적외선으로부터 얻어지는 정보들은 영상의 전체적인 가시성을 향상시킬 수 있다고 알려져 있기 때문에 영상의 질 개선에 유용한 정보가 될 수 있다. 예를 들어 영상에 안개가 낀 경우, 근적외선은 가시광선보다 안개 입자에 대한 침투성이 더 강하다는 성질을 가지고 있기 때문에 근적외선 카메라로 영상을 촬영하면 일반적인 카메라 영상보다 더 선명한 영상을 얻을 수 있다. 본 논문은 실외 영상의 질을 높이기 위해 컬러 영상과 근적외선 영상을 융합하는 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, 본 논문은 컬러 영상과 근적외선 영상의 대비를 비교하여 가중치 맵을 구한다. 그 후, 이 가중치 맵을 이용하여 두 영상을 융합하는 과정을 거치게 된다. 본 논문은 실험 결과들을 통해서 제안하는 알고리즘이 효과적으로 영상의 질을 높이고, 또한 안개를 제거하는 것을 보여준다.

• 센서학회지
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• 제9권1호
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• pp.44-50
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• 2000

적외선 센서는 대상 물체의 열 분포를 감지할 수 있고, 그것으로부터 얻은 영상은 물체 내부의 결함과 그 물체표면의 이물질 등의 효과가 모두 포함된 상태이므로 적외선 열 화상 자체만으로는 비정상적인 부분들을 찾아내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 적외선 센서로부터 얻은 영상을 가시화 하는 방법으로 가시광선 영상과의 중첩방법을 제시한다. 이를 위해서 평행이동 관계에 있는 두 가시광선 영상으로부터 열 화상에 대응하는 보간 영상을 생성하고, 이것을 적외선 센서에 의해 감지된 온도를 매핑한 열 화상과 중첩시킨다. 본 논문에서 제안한 가시화 기법은 적외선 센서의 특성을 최대한 고려할 수 있기 때문에 재해방지를 위한 비파괴 검사 등에 쓰여질 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권11호
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• pp.755-762
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• 2014

가시광 통신(VLC, Visible Lighting Communication) 시스템은 백색광 LED(Light Emitting Diode)와 스위칭 구동 회로를 이용한 변조 기법을 사용하여 조명 기능과 무선 디지털 통신 기능을 동시에 수행할 수 있는 차세대 통신 기술이다. 본 논문에서는 가시광 통신이 가능한 백색광 LED와 스테레오 이미지 센서를 이용한 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 실내의 천장에 있는 백색광 LED는 자신의 위치 정보를 브로드캐스트하고, 이동체는 스테레오 이미지 센서에 맺히는 상과 전달받은 정보를 이용하여 이동체의 3차원 위치정보와 방위각을 구한다. 시뮬레이션을 통해 3차원 위치정보를 기존의 방안들과 비교하였다. 더불어, 제안한 알고리즘의 방위각 오차 특성을 분석하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권3호
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• pp.300-306
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• 2012

An image attention model and its application to image quality assessment are discussed in this paper. The attention model is based on rarity quantification, which is related to self-information to attract the attention in an image. It is relatively simpler than the others but results in taking more consideration of global contrasts between a pixel and the whole image. The visual attention model is used to develop a local distortion predictor, named color visual differences predictor (CVDP), in color images in order to effectively detect luminance and color distortions.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1951-1959
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• 2016

In this paper, we propose a two-scale fusion method for infrared and visible images using saliency and variance. The images are separated into two scales respectively: a base layer of low frequency component and a detailed layer of high frequency component. Then, these are synthesized using weight. The saliencies and the variances of the images are used as the fusion weights for the two-scale images. The proposed method is tested on several image pairs, and its performance is evaluated quantitatively by using objective fusion metrics.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.586-591
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• 2010

VLC (Visible Light Communication) is a wireless communication method using light that is visible to the human eye. It has a major advantage that it causes no interference to RF-based devices. This makes wireless communication possible in RF hazardous areas such as nuclear facilities. In order to apply VLC communication in harsh environment of nuclear power plant, the high luminance LEDs, which are key components of the VLC communication, have been gamma-ray irradiated at the dose rate of 4kGy/h during 72 hours up to a total dose of 288 kGy. The radiation induced color-center was formed in the LED housing cap made of transparent plastic or acryl material. The beam degradations of high luminance LEDs by high dose-rate gammaray irradiation are analyzed using color CCD image processing technology.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권2호
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• pp.169-174
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• 2014

This paper proposes a novel beehive-shaped reflector for application to light-emitting diode (LED) transceivers for illumination and bi-directional visible light communication (VLC). By using a diffuse propagation model extended to line-of-sight and direct signals, the distribution of illuminance and the path loss of the transceiver are investigated to evaluate the performance of the beehive-shaped reflector. To verify bi-directional communication, a VLC-based image capture system, comprising a complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) image sensor and video processor unit, is demonstrated. Real-time images captured by the CMOS camera are successfully transmitted to the monitoring system via a free-space channel at a rate of 115.2 kbps.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.819-822
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• 2008

최근 들어 정보기술과 컴퓨터 네트워크가 급속도로 발전하면서 디지털콘텐트의 보급이 증가하고 있다. 디지털 콘텐트는 멀티미디어 형태의 2, 3차원 정보로 표현되며 이 가운데 인간의 몸을 촬영하여 데이터베이스를 구축한 인체영상 데이터베이스는 다양한 분야에 활용될 수 있는 주요한 디지털 콘텐트이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 한국인의 인체영상, 골격형상, 인체물성, 인체모델 등 다양한 인체정보를 현재 구축 중에 있으며 이러한 정보들을 인터넷을 통해 공개하고 있다. 그러나 인체영상의 각 이미지에 관한 설명자료는 제공되고 있지 않아 의학영상 전문가가 아니면 각 이미지에 대한 세부내용을 알 수가 없다. 이에 본 논문에서는 인체영상 데이터의 정보접근 효율성을 향상시키고자 한국인의 인체영상 데이터베이스를 대상으로 하여 이미지에 관한 설명과 특이사항을 정리하여 이미지와 텍스트가 연계 가능한 어노테이션 데이터베이스 및 검색 인터페이스를 설계하였다. 이를 통해 보다 접근성이 좋은 인체영상 데이터베이스의 개발과 함께 데이터 활용이 더욱 촉진되리라 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.656-658
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• 2022

The purpose of infrared and visible image fusion is to integrate images of different modes with different details into a result image with rich information, which is convenient for high-level computer vision task. Considering many deep networks only work in a single scale, this paper proposes a novel image fusion based on three-scale dense network to preserve the content and key target features from the input images in the fused image. It comprises an encoder, a three-scale block, a fused strategy and a decoder, which can capture incredibly rich background details and prominent target details. The encoder is used to extract three-scale dense features from the source images for the initial image fusion. Then, a fusion strategy called l₁-norm to fuse features of different scales. Finally, the fused image is reconstructed by decoding network. Compared with the existing methods, the proposed method can achieve state-of-the-art fusion performance in subjective observation.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권1호
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• pp.67-72
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• 2013

Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.