• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3245-3271
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• 2016

To obtain well-dehazed images at the receiver while sustaining low bit rates in the transmission pipeline, this paper investigates the effects of image dehazing methods using dehazing contrast-enhancement filters on image compression for surveillance systems. At first, this paper proposes a novel image dehazing method by using a new method of calculating the transmission function—namely, the direct denoising method. Next, we deduce the dehazing effects of the direct denoising method and image dehazing method based on dark channel prior (DCP) on image compression in terms of ringing artifacts and blocking artifacts. It can be concluded that the direct denoising method performs better than the DCP method for decompressed (reconstructed) images. We also improve the direct denoising method to obtain more desirable dehazed images with higher contrast, using the saliency map as the guidance image to modify the transmission function. Finally, we adjust the parameters of dehazing contrast-enhancement filters to obtain a corresponding composite peak signal-to-noise ratio (CPSNR) and blind image quality assessment (BIQA) of the decompressed images. Experimental results show that different filters have different effects on image compression. Moreover, our proposed dehazing method can strike a balance between image dehazing and image compression.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.368-378
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• 2015

2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 이 기술은 3D 입체영상 콘텐츠 부족을 해결할 수 있다는 장점이 있다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 특정 영상이외에는 영상에서 신뢰성 있는 단서가 있는 경우는 많지 않다. 따라서 3D변환 기술은 일반 영상에서도 우수하고, 일관된 입체영상이 생성하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 본논문에서는 상기 조건을 만족할 수 있는 3D변환 방법을 제안한다. 주 기술로 최근 다양한 분야에서 활용되는 관심맵과 에지를 활용한 다. 깊이맵을 생성하기 위해서 기하적 투영, 근접 모델 및 바이노믹 필터를 활용한다. 실험에서는 제안한 방법을 24개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 입체감 및 시각적 피로도 등의 주관적 평가를 통해 3D 콘텐츠의 우수한 만족도를 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.374-385
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• 2020

본 논문에서 Equirectangular Projection(ERP) 영상으로 행동 인식을 할 때의 문제점들을 해결할 수 있는 전처리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전처리 기법은 사람 객체를 행동의 주체 즉, Object of Interest(OOI)로 가정하고, OOI의 주변 영역을 ROI로 가정한다. 전처리 기법은 3개의 모듈로 이루어져 있다. I) 객체 인식 모델로 영상 내 사람 객체를 인식한다. II) 입력 영상에서 saliency map을 생성한다. III) 인식된 사람 객체와 saliency map을 이용하여 행동의 주체를 선정한다. 이후 행동 인식 모델에 선정된 행동의 주체 boundary box를 입력하여 행동 인식 성능을 높인다. 제안하는 전처리기법을 사용한 데이터를 행동 인식 모델에 입력한 방법의 성능과 원본 ERP 영상을 입력한 방법의 성능을 비교하였을 때 최대 99.6%의 성능 향상을 보이며, OOI가 감지되는 프레임만을 추출하였을 때 행동 관련 영상 요약의 효과도 볼 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.88-95
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• 2017

본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 엔트로피 가중치와 웨버 대비 도를 이용한 세일리언시 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 기존의 일반적인 방법과 마찬가지로 국부적인 세일리언시를 결정하는 상향식 검출과 전역적인 세일리언시를 구성하는 하향식 검출을 결합하는 구조를 가진다. 먼저, CIE Lab 컬러 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고, 저주파 부밴드에 대하여 웨버 대비도 계산하고 이를 저주파 계수에 부가하여 전역 세일리언시를 구한다. 다음으로, 고주파 부밴드의 엔트로피를 이용한 가중치를 가우시안 필터에 적용하여 국부 세일리언시를 구한다. 마지막으로 국부 세일리언시와 전역 세일리언시의 비선형 결합을 통하여 최종 세일리언시를 검출한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 2개의 영상 데이터베이스에 대하여 모의실험을 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 논문의 방법은 우수한 세일리언시 검출 결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권3호
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• pp.199-209
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• 2009

본 논문은 세일리언시 밀도에 기반한 스트로크의 단계별 세부묘사(Level of Detail:LOD) 표현 알고리즘을 제안한다. 회화적 렌더링에서 스트로크 LOD는 주된 대상에 대한 관찰자의 시선을 집중시키며 표현의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가진다. 이를 위해 세밀하게 묘사된 부분과 추상적 묘사가 될 영역을 구분할 필요가 있다. 본 논문에서는 세일리언시 분포를 기준으로 공간 분할 후, 그 데이터에 기반하여 세밀한 표현의 정도를 제어한다. 세일리언시 분포가 높은 영역은 작가가 표현하고자 하는 주된 대상으로 가정하여 세밀한 묘사가 되도록 하며 밀도가 낮은 영역은 상대적으로 추상적인 표현을 한다. 우리의 알고리즘을 통해 쉽고 명확하게 스트로크 LOD를 제어, 표현 할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.113-127
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• 2012

영상처리 기법을 이용한 얼굴검출에 관한 많은 다양한 방법들이 제시되어 왔다. 일반적으로 가장 많이 쓰이는 얼굴 검출 방식은 Viola와 Jones이 제안한 Adaboost 방식이다. 이 방식은 Haar-like feature을 이용하여 얼굴영상을 선행 학습하고, 검출 성능은 학습된 DB에 의존한다. 이는 일정 거리 범위 안의 학습된 얼굴 크기에서는 얼굴 검출을 잘 수행하지만, 카메라에서 객체(얼굴)의 거리가 멀어지면 얼굴 크기가 작아져 기존에 학습한 Haar-like feature로 얼굴 검출을 하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 논문에서는 생물학 기반의 선택적 주의집중 기반의 Haar-like feature 정보를 이용한 Adaboost 모델과 사용자의 시선 응시 점 정보를 이용하여, 사용자의 관심영역 확장을 통한 원거리 얼굴 검출 모델을 제안한다. 생물학적 기반의 선택적 주의 집중 모델인 돌출맵(Saliency map) 정보를 이용하여 입력 영상에 대하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 중에서 선행 학습된 Haar-like feature 정보로 Adaboost 알고리즘을 이용하여 최종 얼굴 영상을 검출한다. 그리고 사용자의 시선 응시 점 정보는 관심영역을 선택 하는데 이용된다. 피 실험자가, 카메라로부터 멀리 거리 떨어져 얼굴의 크기가 얼굴검출이 힘들더라도 사용자 시선 응시 점 영역을 선형 보간법으로 확대하여 입력영상으로 재사용함으로써 얼굴 검출 성능을 높일 수 있다. 제안된 방법이 기존의 Adaboost 방법보다 얼굴 검출 성능과 수행시간 면에서 우수함을 실험을 통해 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권3호
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• pp.448-463
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• 2017

Multimedia is a ubiquitous and indispensable part of our daily life and learning such as audio, image, and video. Objective and subjective quality evaluations play an important role in various multimedia applications. Blind image quality assessment (BIQA) is used to indicate the perceptual quality of a distorted image, while its reference image is not considered and used. Blur is one of the common image distortions. In this paper, we propose a novel BIQA index for Gaussian blur distortion based on the fact that images with different blur degree will have different changes through the same blur. We describe this discrimination from three aspects: color, edge, and structure. For color, we adopt color histogram; for edge, we use edge intensity map, and saliency map is used as the weighting function to be consistent with human visual system (HVS); for structure, we use structure tensor and structural similarity (SSIM) index. Numerous experiments based on four benchmark databases show that our proposed index is highly consistent with the subjective quality assessment.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.503-508
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• 2007

In order to understand information system post-adoption phenomena, the expectation-confirmation model (ECM) was proposed. Past studies based on the ECM focus on a referent centered on the target IS being studied. The effect of this reference, captured through confirmation, has been strongly shown. However, the saliency of two additional reference effects, captured through self-image congruity and regret, has not been explored. In order to fill this knowledge gap, this paper attempts to develop a research model that extends the ECM by incorporating self-image congruity and regret as well as perceived enjoyment. For this extension, we synthesize the extant literature on continued IS use, self-image congruity, and regret. The analysis results tell us that self-image congruity plays a key role in forming two post-adoption beliefs, perceived usefulness and perceived enjoyment. It is also found that the absolute effect of regret on continuance intention is larger than those of other antecedents identified in IS. Overall, this study preliminarily confirms the saliency of self-image congruity and regret in post-adoption phenomena. Our study results is likely to help the IS community systematically address unexplored effects of self-image congruity and regret.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.626-632
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• 2016

In this paper, we propose the defect emphasis in TFT-LCD panel image. The defect emphasis image consist of S(Shape) map and B(Brightness) map. S map based on DoG(difference of gaussian) is made with the mura defect shape characteristic. And B map use defect intensity property that defect intensity is higher than background. The experiments were conducted to evaluate the performance of the proposed defect emphasis method. The results of experiments show the validity of the defect emphasis using the proposed method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.9-21
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• 2014

본 논문에서는 일반 사용자가 카메라로 사진을 촬영할 경우에 시선을 집중시키면서 안정적인 구도의 영상을 얻을 수 있는 자동 구도 제시기법을 제안한다. 일반 사용자는 대부분 사진의 구도에 대한 배경지식이 없이 사진을 촬영하고, 촬영된 사진은 피사체의 위치가 적절하지 않아 전문가들이 촬영한 안정적인 구도의 사진과 대조된다. 따라서 비전문가 사용자들에게 촬영 후 영상을 처리하는 방법이 아닌 촬영 시 안정적인 구도를 자동으로 제시해주는 방법을 제공한다. 제안하는 방법은 Saliency Map, Image Segmentation, 윤곽선 검출 등을 통해 피사체를 분석하고 피사체를 안정적인 구도가 구성될 수 있는 위치에 황금분할 가이드라인과 함께 출력한다. 실험결과를 통해 피사체를 분석하고 윤곽선을 검출하여 사용자에게 자동으로 구도가 제시되는 것을 알 수 있다.