• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.977-984
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• 2019

본 논문에서는 안개 성분을 포함한 실외영상의 효과적인 응용을 위하여 저 복잡도를 갖는 전달량 추정 및 픽셀 기반 JBDCP(: Joint Bright and Dark Channel Prior)를 이용한 단일 영상 기반 안개 제거 방법을 제안한다. 기존의 전달량 추정은 계산량과 메모리 요구량이 큰 정련과정을 포함하는 반면, 제안하는 안개 제거 방법은 픽셀단위 및 블록단위 dark channel 정보를 결합하여 에지 정보가 보존되는 전달량을 추정하고 복잡도를 크게 감소시킨다. 또한 픽셀 기반 JBDCP를 이용하여 영상의 각 위치마다 다른 안개값을 구함으로써 영상의 특성을 반영한 전달량 추정이 가능하다. 다양한 안개 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 저 복잡도로 실행되면서 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간 기기를 포함한 다양한 분야에 응용될 수 있음을 나타낸다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.18-26
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• 2009

영상 해상도 향상 알고리즘은 영상 확대 및 영상 복원을 위한 기반 기술로 사용되며, 해상도 향상 과정에서 문제점은 흐려짐 현상이나 블록 현상으로 인한 화질 열화의 발생이다. 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 손실 정보 추정과 영상 해상도 향상 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득한 저해상도 영상의 다운샘플링-보간 과정을 이용해서 손실 정보를 계산하고, 손실 정보의 보간을 통해서 손실 정보를 추정하며, 가중치 계수와 결합한 추정 손실 정보를 고해상도로 보간 된 영상에 적용한다. 동일한 영상을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 PSNR에서 평균 2.3dB 이상 향상된 것을 검증하였고, 윤곽선 및 문자의 인식 정도에 대한 주관적인 화질 비교 결과도 개선되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 영상 개선을 필요로 하는 다양한 비디오 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.96-105
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• 2004

2차원 이미지로부터 3차원 이미지 복원은 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문의 목표는 카메라가 이동하는 중에, 획득된 단안 영상에서 영역의 상대적인 깊이 정보를 추출하는 것이다. 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보에 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 전역 탐색 기법을 사용하여 획득한 움직임 벡터에서 카메라 회전과 배율에 관해서 보상을 한다. 움직임 벡터를 분석하여 평균 깊이를 측정하고, 평균 깊이에 대한 각 영역의 상대적 깊이를 구하였다. 실험결과 영역의 상대적인 깊이는 인간이 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권4호
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• pp.48-57
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• 1992

This paper addresses the estimation of the shift vector from aerial image sequences. The conventional feature-based and area-based matching methods are simulated for determining the suitable image registration scheme. Computer simulations show that the feature-based matching schemes based on the co-occurrence matrix, autoregressive model, and edge information do not give a reliable matching for aerial image sequences which do not have a suitable statistical model or significant features. In area-based matching methods we try various similarity functions for a matching measure and discuss the factors determining the matching accuracy. To reduce the estimation error of the shift vector we propose the reference window selection scheme. We also discuss the performance of the proposed algorithm based on the simulation results.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1911-1914
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• 2003

This paper proposes efficient system for multiview images using backward quadtree disparity estimation. Previous quadtree method usually divides current image. In this work, backward quadtree divides reference image. So, it does not need to code quadtree data. For backward quadtree, quadtree information map is generated. By using this map, adaptive dividing is possible. And, conventional bi-directional matching method is used with backward quadtree. These methods increase subject and object quality of decoded test images. For multiview images, panorama synthesizing method was used. Panorama image and right-most image are used for reference image for intermediate view images coding.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1887-1890
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• 2003

This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm using the stereo image. Given a pair of stereo image, we automatically extract several important facial feature points using the disparity map, the gabor filter and the canny edge detector. To detect the facial feature region , we propose a region dividing method using the disparity map. On the indoor head & shoulder stereo image, a face region has a larger disparity than a background. So we separate a face region from a background by a divergence of disparity. To estimate 3D head pose, we propose a 2D-3D Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the 3D coordinates of the facial features using the correspondence of a stereo image. We can estimate the head pose of an input image using Error Compensated-SVD (EC-SVD) method. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권8호
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• pp.74-83
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• 1997

In this paper, we propose a new fractal image decoding algorithm with fast convergence speed by using the data dependence and the improved initial image estimation. Conventional method for fractal image decoding requires high-degrdd computational complexity in decoding process, because of iterated contractive transformations applied to whole range blocks. On proposed method, Range of reconstruction imagte is divided into referenced range and data dependence region. And computational complexity is reduced by application of iterated contractive transformations for the referenced range only. Data dependence region can be decoded by one transformations when the referenced range is converged. In addition, more exact initial image is estimated by using bound () function in case of all, and an initial image more nearer to a fixed point is estimated by using range block division estimation. Consequently, the convergence speed of reconstruction iamge is improved with 40% reduction of computational complexity.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.26-32
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• 2011

This paper proposes a new method to process panoramic image stitching using SURF(Speeded Up Robust Features). Panoramic image stitching is considered a problem of the correspondence matching. In computer vision, it is difficult to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. However, SURF algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform). In this work, we also describe an efficient approach to decreasing computation time through the homography estimation using RANSAC(random sample consensus). RANSAC is a robust estimation procedure that uses a minimal set of randomly sampled correspondences to estimate image transformation parameters. Experimental results show that our method is robust to rotation, zoom, Gaussian noise and illumination change of the input images and computation time is greatly reduced.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.92-98
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• 2016

본 논문은 Charge-Coupled Device (CCD) 카메라를 이용한 열화상의 실시간 추정과 화재경보에 대하여 논한 것으로 각도 및 위치에 따른 특징점 분석과 동일 형상의 벡터 성분 좌표점 설정에 따른 이미지 융합이 잘 되었다. 영상을 Display하는 픽셀의 데이터 값은 0~255, 센서 출력값은 0~5,000로 하여 정확성이 높았다. 시험결과 시험체로부터 500 m, 1000 m, 1500 m 거리에서 화염에 의한 시험체의 작동시간은 각각 7초, 26초, 62초 소요 되었고 화면이미지 생성이 효과적으로 이루어졌다. 화재 발생 진단은 주의/경보/화재의 3단계로 프로그램하여 Alarm의 순차적 동작과 SNS 전송이 이루어졌다. 비화재보시험을 위해 백열등, 형광등에 대해 시험하였으나 모두 비화재보를 발생하지 않았다. 시간대별 화염의 변화영상과 진행방향 및 확산속도의 분석은 화재진행상황 예측이나 열화상 실시간 추정과 경보로 비화재보 감소가 가능함을 확인하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권1호
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• pp.83-88
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• 2011

Abstract. Image segmentation is always a challenging task in computer vision as well as in pattern recognition. Nowadays, this method has great importance in the field of stereo vision. The disparity information extracting from the binocular image pairs has essential relevance in the fields like Stereoscopic (3D) Imaging Systems, Virtual Reality and 3D Graphics. The term 'disparity' represents the horizontal shift between left camera image and right camera image. Till now, many methods are proposed to visualize or estimate the disparity. In this paper, we present a new technique to visualize the horizontal disparity between two stereo images based on image segmentation method. The process of comparing left camera image with right camera image is popularly known as 'Stereo-Matching'. This method is used in the field of stereo vision for many years and it has large contribution in generating depth and disparity maps. Correlation based stereo-matching are used most of the times to visualize the disparity. Although, for few stereo image pairs it is easy to estimate the horizontal disparity but in case of some other stereo images it becomes quite difficult to distinguish the disparity. Therefore, in order to visualize the horizontal disparity between any stereo image pairs in more robust way, a novel stereo-matching algorithm is proposed which is named as "Quadtree Segmentation of Pixels Disparity Estimation (QSPDE)".