• 한국통신학회논문지
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• 제35권3C호
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• pp.264-270
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• 2010

몰입감을 주기 위한 초대형 화면을 생성하기 위하여 원통이나 구 모양의 곡면 스크린의 사용이 증가하고 있다. 기존의 방법에서 스크린을 2차 곡면으로 모델링하여 영상이 스크린의 3차원 평면위에 투영되는 대응점을 찾기 위하여 2차 행렬을 이용한다. 기하학적 영상 보정 후에도 스크린의 모양에 약간의 변화나 움직임이 생길 경우에 2차 행렬이 변하게 된다. 본 논문에서는 스크린의 움직임 및 변화가 작은 경우 약간의 움직임에 의해 변형된 2차행렬을 구하기 위해 3차원 정보를 새로이 구하지 않고, 스크린을 부분적인 평면으로 근사하여 영상의 기하학적 왜곡을 보정을 하는 방법을 제안하였다. 실제 프로젝터로 곡면 스크린에 영상을 투영한 후 스크린을 움직였을 때 스크린의 움직임에 대해 제안한 부분적 평면 근사화 방법으로 왜곡을 보정하는 실험을 통해 스크린이 움직이기 전과 동일한 결과를 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.177-182
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• 2015

어안렌즈의 특성으로 인해 발생하는 왜곡을 보정하는 일반적인 방법은 크게 두 가지 방법으로 분류할 수 있다. 첫 번째 방법은 렌즈의 특성을 고려한 수학적 모델링을 통한 보정 방법이고, 두 번째 방법은 렌즈의 종류와 상관없이 획득되는 영상만을 통한 보정 방법이다. 렌즈의 특성을 고려하는 경우는 렌즈의 파라미터와 실세계에 존재하는 3차원 실세계좌표와 2차원 영상좌표의 관계를 통해 기하학적으로 보정 식을 구할 수 있다. 그러나 기존 어안렌즈 보정에 관한 논문들은 구형태의 어안렌즈를 기준으로 유도되었기 때문에 타원체 형태의 어안렌즈에 대해서는 맞지 않는다. 본 논문에서는 어안렌즈를 타원체로 모델링하여 기하학적으로 보정하는 방법을 제안한다. 보정한 결과를 통해 제안한 방법이 타당한 것을 확인할 수 있다.

• International Journal of Aerospace System Engineering
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• 제2권1호
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• pp.12-17
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• 2015

Aero-optical effects induced by the flow around the optical window degrade the performance of the IR seeker, especially for the hypersonic flow. For the thermochemical non-equilibrium flow, index of refraction model and optical transmission calculation method are developed to predict the aero-optical effects. The optical distortion is discussed for the typical optical widow shape and flow condition. The influence on aero-optical effects is analyzed.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.68-78
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• 2023

본 연구에서는 안개(haze)가 존재하는 영상에서의 색상 왜곡에 대하여 분석하고자 한다. 장면에 안개가 포함되는 경우, 장면에서 반사되는 칼라 신호는 안개 성분에 따른 투과율의 영향으로 색상의 왜곡이 수반된다. 통상적인 안개 제거(de-hazing) 방법으로 안개의 영향을 배제하는 경우 색상의 왜곡이 충분히 해소되지 않는 경향이 있다. Khoury 등은 많은 연구에서 언급되는 안개 모델인 다크-채널-프라이어(dark channel prior) 기법을 이용하여 색상의 왜곡 정도를 파악하였다. 그러나 색 오차 값 등 왜곡의 경향성 만을 확인하였고, 구체적인 색 왜곡에 대한 분석을 하지 않았다. 본 논문에서는 색 왜곡의 형태를 분석하고, 색상의 왜곡을 줄일 수 있는 복원 방법을 제안하였다. Khoury 등이 사용한 데이터베이스의 입력 영상에는 표준 칼라 도구인 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)가 포함되어 있다. 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)의 칼라 값들을 이용하여 안개 농도의 변화에 따른 색상 왜곡을 분석하고, 모델링을 통하여 새로운 색상 왜곡 모델을 제시하였다. 제안한 방법은 안개 농도 변화에 따른 단계별 색도(chromaticity)의 변화와 기준 정보(ground truth)의 색도를 이용하여 사상(mapping) 함수를 구하는 것이다. 색 왜곡의 형태가 안개 농도에 비례하여 단계별로 차이가 있으므로 모든 단계에서 안정적으로 작동하는 통합적인 사상 함수를 구하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 제안한 방법을 통한 색상 왜곡의 개선을 각도 오차(angular error)의 값을 기준으로 추정하였으며, 기존 방법에 비하여 15% 정도의 개선효과가 있음을 검증하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.289-301
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• 2023

Due to the development and dissemination of modern technology, anyone can easily communicate using services such as social network service (SNS) through a personal computer (PC) or smartphone. The development of these technologies has caused many beneficial effects. At the same time, bad effects also occurred, one of which was the spam problem. Spam refers to unwanted or rejected information received by unspecified users. The continuous exposure of such information to service users creates inconvenience in the user's use of the service, and if filtering is not performed correctly, the quality of service deteriorates. Recently, spammers are creating more malicious spam by distorting the image of spam text so that optical character recognition (OCR)-based spam filters cannot easily detect it. Fortunately, the level of transformation of image spam circulated on social media is not serious yet. However, in the mail system, spammers (the person who sends spam) showed various modifications to the spam image for neutralizing OCR, and therefore, the same situation can happen with spam images on social media. Spammers have been shown to interfere with OCR reading through geometric transformations such as image distortion, noise addition, and blurring. Various techniques have been studied to filter image spam, but at the same time, methods of interfering with image spam identification using obfuscated images are also continuously developing. In this paper, we propose a deep learning-based spam image detection model to improve the existing OCR-based spam image detection performance and compensate for vulnerabilities. The proposed model extracts text features and image features from the image using four sub-models. First, the OCR-based text model extracts the text-related features, whether the image contains spam words, and the word embedding vector from the input image. Then, the convolution neural network-based image model extracts image obfuscation and image feature vectors from the input image. The extracted feature is determined whether it is a spam image by the final spam image classifier. As a result of evaluating the F1-score of the proposed model, the performance was about 14 points higher than the OCR-based spam image detection performance.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권3호
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• pp.257-266
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• 2008

This study presents an approach to synthesize multispectral images at a higher resolution by exploiting a high-resolution image acquired in panchromatic modality. The synthesized images should be similar to the multispectral images that would have been observed by the corresponding sensor at the same high resolution. The proposed scheme is designed to reconstruct the multispectral images at the higher resolution with as less color distortion as possible. It uses a regression model of the second order to fit panchromatic data to multispectral observations. Based on the regression model, the multispectral images at the higher spatial resolution of the panchromatic image are optimized by a quadratic programming. In this study, the new method was applied to the IKONOS 1m panchromatic and 4m multispectral data, and the results were compared with them of several current approaches. Experimental results demonstrate that the proposed scheme can achieve significant improvement over other methods.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.186-203
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• 2020

Image-based Virtual Try-On Systems are among the most potential solution for virtual fitting which tries on a target clothes into a model person image and thus have attracted considerable research efforts. In many cases, current solutions for those fails in achieving naturally looking virtual fitted image where a target clothes is transferred into the body area of a model person of any shape and pose while keeping clothes context like texture, text, logo without distortion and artifacts. In this paper, we propose a new improved image-based virtual try-on network system based on keypoints, which we name as KP-VTON. The proposed KP-VTON first detects keypoints in the target clothes and reliably predicts keypoints in the clothes of a model person image by utilizing a dense human pose estimation. Then, through TPS transformation calculated by utilizing the keypoints as control points, the warped target clothes image, which is matched into the body area for wearing the target clothes, is obtained. Finally, a new try-on module adopting Attention U-Net is applied to handle more detailed synthesis of virtual fitted image. Extensive experiments on a well-known dataset show that the proposed KP-VTON performs better the state-of-the-art virtual try-on systems.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.49-60
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• 2012

본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제6권4호
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• pp.1-7
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• 2010

Natural images often contain useful information about the scene such as text or company logos placed on a rectangular shaped plane. The 2D images captured from such objects by a camera are often distorted, because of the effects of the perspective projection camera model. This distortion makes the acquisition of the text information difficult. In this study, we detect the rectangular object on which the text is written, then the image is restored by removing the perspective distortion. The Hough transform is used to detect the boundary lines of the rectangular object and a bilinear transformation is applied to restore the original image.

• 로봇학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.146-153
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• 2015

In order to contain as much information as possible in a single image, a wide FOV(Field-Of-View) imaging system is required. The catadioptric imaging system with hyperbolic cylinder mirror can acquire over 180 degree horizontal FOV realtime panorama image by using a conventional camera. Because the hyperbolic cylinder mirror has a curved surface in horizontal axis, the original image acquired from the imaging system has the geometrical distortion, which requires the image processing algorithm for reconstruction. In this paper, the image reconstruction algorithms for two cases are studied: (1) to obtain an image with uniform angular resolution and (2) to obtain horizontally rectilinear image. The image acquisition model of the hyperbolic cylinder mirror imaging system is analyzed by the geometrical optics and the image reconstruction algorithms are proposed based on the image acquisition model. To show the validity of the proposed algorithms, experiments are carried out and presented in this paper. The experimental results show that the reconstructed images have a uniform angular resolution and a rectilinear form in horizontal axis, which are natural to human.