http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
가중치 분포를 통한 2차 형식 감마 코렉션과 이를 이용한 대비강화기술
위경철(Kyungchul Wee),김대영(Daeyeong Kim),김창익(Changick Kim) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.11
Contrast enhancement plays a significant role in computer vision, image processing, pattern recognition. Gamma correction is an efficient method to do contrast enhancement. The recently published thesis is based on assigning different gamma values to each pixel linearly. However, that has over-enhancement problem because gamma value difference in adjacent pixels is small. In this paper, we propose quadratic form gamma correction to mitigate over-enhancement by setting large gamma value difference in adjacent pixels at high intensity. Experimental results show that proposed method produces enhanced images of higher quality than the previous method.
야지 자율 주행에서 통계적 접근 기반 앵커 박스를 이용한 객체 검출 연구
위경철(Kyungchul Wee) 한국정보기술학회 2020 한국정보기술학회논문지 Vol.18 No.9
It is essential to detect surrounding structures and obstacles because control of driving elements is important for autonomous driving in the filed. In particular, the anchor box, which helps to converge the loss function and increase accuracy in object detection, is very important. The anchor box studied so far is created using a certain ratio of the aspect ratio or using a clustering technique, but there is a disadvantage in that accuracy is degraded for objects having a ratio with a small appearance frequency. Therefore, in this paper, we proposed a method of selecting the size and ratio of the anchor box using statistics of the GT box of the Pascal VOC07 dataset. Through the experimental results using the ImageNet-based dataset defined in this paper, the proposed technique proves that the object detection performance is superior to the latest algorithm.
2차원 히스토그램 기반 적응적 가중치 커널을 이용한 효율적 대비 강화
위경철(Wee, Kyungchul),김창익(Kim, Changick) 한국방송·미디어공학회 2016 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2016 No.11
대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.