변형된 개체기반 증가 학습을 이용한 소형 스테레오 정합 알고리즘

한규필,정의윤,민각,김기석,하영호,Han, Kyu-Phil,Chung, Eui-Yoon,Min, Gak,Kim, Gi-Seok,Ha, Yeong-Ho 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.10

유전 알고리즘은 적절한 해를 찾기 위해서 자연선택과 개체군 유전학을 이용한 효율적 탐색기법이다. 그러나, 기존의 유전 알고리즘들은 수렴을 보장하기 위해서 유전자 풀의 크기를 증가시켜야 했고 그 결과 저장공간과 계산 시간이 많이 소요되었다. 또한, 염색체 교차와 유전자 돌연변이를 사용하여 새로운 염색체를 발생시켰기 때문에 알고리즘이 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 줄이기 위해서 확률벡터에 기반한 개체기반 증가 학습이라는 소형 유전 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시킨 새로운 스테레오 정합 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 확률벡터의 사용으로 인해 유전 풀, 염색체 교차, 그리고 유전자 돌연변이 연산을 제거하였다. 그 결과 제안된 정합 알고리즘은 기존 방식보다 구조가 간단하고 계산량의 향상이 있었으며, 영상의 특성에 상관없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다. Genetic algorithm, which uses principles of natural selection and population genetics, is an efficient method to find out an optimal solution. In conventional genetic algorithms, however, the size of gene pool needs to be increased to insure a convergency. Therefore, many memory spaces and much computation time were needed. Also, since child chromosomes were generated by chromosome crossover and gene mutation, the algorithms have a complex structure. Thus, in this paper, a compact stereo matching algorithm using a population-based incremental learning based on probability vector is proposed to reduce these problems. The PBIL method is modified for matching environment. Since th proposed algorithm uses a probability vector and eliminates gene pool, chromosome crossover, and gene mutation, the matching algorithm is simple and the computation load is considerably reduced. Even though the characteristics of images are changed, stable outputs are obtained without the modification of the matching algorithm.

PBIL을 이용한 소형 스테레오 정합 및 대안 알고리즘

한규필,Han Kyu-Phil 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.4

본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다. A simple stereo matching algorithm using population-based incremental learning(PBIL) is proposed in this paper to decrease the general problem of genetic algorithms, such as memory consumption and inefficiency of search. PBIL is a variation of genetic algorithms using stochastic search and competitive teaming based on a probability vector. The structure of PBIL is simpler than that of other genetic algorithm families, such as serial and parallel ones, due to the use of a probability vector. The PBIL strategy is simplified and adapted for stereo matching circumstances. Thus, gene pool, chromosome crossover, and gene mutation we removed, while the evolution rule, that fitter chromosomes should have higher survival probabilities, is preserved. As a result, memory space is decreased, matching rules are simplified and computation cost is reduced. In addition, a scheme controlling the distance of neighbors for disparity smoothness is inserted to obtain a wide-area consistency of disparities, like a result of coarse-to-fine matchers. Because of this scheme, the proposed algorithm can produce a stable disparity map with a small fixed-size window. Finally, an alterative version of the proposed algorithm without using probability vector is also presented for simpler set-ups.

적분 영상과 MSRCR 기법을 이용한 국부적응적 HDR 알고리즘

한규필,Han, Kyu-Phil 한국멀티미디어학회 2022 멀티미디어학회논문지 Vol.25 No.9

This paper presents a locally adaptive HDR algorithm using the integral image and MSRCR for LDR images with inadequate exposure. There are two categories in controlling the dynamic range, which are global and local tone mappings. Since the global ones are relatively simple but have some limitations at considering regional characteristics, the local ones are often utilized and MSRCR is a representative method. MSRCR gives moderate results, but it requires lots of computations for multi-scale surround Gaussian functions and produces the Halo effect around the edges. Therefore, in order to resolve these main problems, the proposed algorithm remarkably reduces the computation of the surrounds due to the use of the integral image. And a set of variable-sized windows is adopted to decrease the Halo effect, according to the type of pixel's region. In addition, an offset controlling function is presented, which is mainly affected to the subjective image quality and based on the global input and the desired output means. As the results, the proposed algorithm no more use Gaussian functions and can reduce the computation amount and the Halo effect.

스테레오 정합을 위한 일반화된 유전 알고리즘

한규필(Kyu-Phil Han),김용석(Yong-Suk Kim),송근원(Kun-Woen Song),박영식(Young-Sik Park),하영호(Yeong-Ho Ha) 대한전자공학회 1997 대한전자공학회 학술대회 Vol.1997 No.11

HDC를 이용한 고속 MSRCR 알고리즘

한규필(Kyu-Phil Han) 한국멀티미디어학회 2010 멀티미디어학회논문지 Vol.13 No.11

RDWT 개념에 기반한 고속 방향성 영상보간 기법

한규필 ( Kyu Phil Han ) 한국화상학회 2015 한국화상학회지 Vol.21 No.4

본 논문에서는 가장 단순한 Haar 웨이블릿 변환에서 간축 연산이 생략된 RDWT 개념에 기반한 새로운 방향성 영상보간 방법을 제시한다. 대부분의 영상보간 기법들은 성능을 높이기 위해 경계의 방향정보를 이용하지만, 경계에 기초한 방향정보를 추출하는데 많은 연산량이 요구되는 단점이 있다. 그러므로, 최근 보간 기법에서는 경계정보를 빠르게 추출하기 위해 WT를 활용하는 기법이 이용되고 있다. 기존 WT은 기본적으로 스케일 함수를 사용하여 간축을 수행하기 때문에, 인접 2화소간의 주파수 정보가 독립적으로 추출된다. 이렇게 간축되어 제거된 주파수 성분은 완벽한 복원을 위해 불필요한 정보이지만, 웨이블릿을 이용한 보간에서는 외삽 연산을 제거하기 위해서 간축되지 않은 정보가 필요하다. 그러므로, 본 연구에서는 경계 방향을 빠르게 판단하고 내삽 연산만으로 보간을 수행하기 위해서 간축 연산을 이용하지 않는 비간축 DWT, 즉 RDWT의 개념을 최초로 이용하는 단순한 보간기법을 제안한다. 그리고 추가적으로 고해상도 보간 영상의 경계부분의 화질을 개선하기 위해서 고해상도 경계화소와 저해상도 영상에서 가장 닮은 화소 값과의 가중치 합으로 갱신하는 화소삽입 방법을 후처리 기법으로 제시한다. 실험결과 제안한 기법은 속도면에서 3차보간보다 빠르며, 화질은 기존기법들보다 우수한 결과를 획득할 수 있었다. This paper presents a new directional image interpolation algorithm based on a redundant discrete wavelet transform concept that the decimation operator is removed from the simplest Haar wavelet one. Most of interpolation methods use the directional information of edges for the better performance, but it requires much computation loads. Therefore, recent approaches are used to adopt wavelet transforms for the fast extraction of edge information. Since conventional WTs basically use the scale function performing the decimation, the frequency information of the two adjacent pixel is independently extracted. The skipped and eliminated frequency coefficients are not necessary for a perfect reconstruction but essential for the interpolation using wavelet to avoid an extrapolation process. Therefore, a simple interpolation scheme using the concept of undecimated DWT, or RDWT, is proposed for the fast decision of edge’s direction and for the only use of interleaving process. In addition, the pixel embedding scheme, that a high resolution pixel is updated with the weighted sum of the most similar pixel value at its lower resolution, is inserted to improve the edge pixels’ quality as a post-processing. Experimental results show that the computation time of the proposed algorithm was faster than that of bi-cubic interpolation and the performance of the proposed one were better than those of conventional ones.

정합문제 해결을 위한 퍼지 측도 기반의 새로운 이완 처리 알고리즘

한규필(Kyu-Phil Han),김용석(Yong-Suk Kim),김기석(Gi-Seok Kim),하영호(Yeong-Ho Ha) 대한전자공학회 1996 대한전자공학회 학술대회 Vol.1996 No.11

소형 유선자 알고리즘을 이용한 새로운 스테레오 정합

한규필(Kyu-Phil Han),배태면(Tae-Min Bae),권순규(Sun-Kyu Kwon),하영호(Yeong-Ho Ha) 대한전자공학회 1999 대한전자공학회 학술대회 Vol.1999 No.6

적응적 NMS와 관심점에 기반한 효율적인 특징추출 알고리즘

한규필 ( Kyu Phil Han ),문명주 ( Myung Ju Moon ) 한국화상학회 2012 한국화상학회지 Vol.18 No.3

본 논문은 Markless AR(Augmented Reality)에서 가장 많이 활용되는 SURF (Speeded Up Robust Features) 기법의 효율성을 높인 새로운 특징 추출 알고리즘을 제시한다. 기존의 SURF 알고리즘은 불변 특징점을 보장하기 위해 Scale Pyramid를 이용하며 고정된 크기의 블록단위 NMS(Non-Maximum Suppression)를 사용하기 때문에 많은 계산이 요구된다. 제안된 알고리즘은 관심점에서만 특징점을 구하는 적응적 NMS 기법을 제시하여, Scale Pyramid를 사용하지 않고 불변 특징점을 보장하면서 동시에 관심 영역에서 적응적 NMS를 수행함으로써 연산을 줄이는 효율적인 특징 추출 알고리즘을 개발하였다. A new effective feature extraction scheme, modifying SURF algorithm for markless AR, is presented in this paper. SURF algorithm used the scale pyramid to guarantee invariant features and the block based NMS of a fixed size window, so that the algorithm requires a lot of calculations. The proposed algorithm suggests an enhanced feature detection based on interest points instead of scale pyramid, in order to assure invariant features, and uses an adaptive NMS in the interested area for more effective calculations. As the result, the proposed algorithm preserves the performance of feature extraction similar to that of the conventional SURF, but obtains better results in computation loads and time.

이진화 영상분할기법과 적응적 융합 가중치를 이용한 광노출 보정기법

한규필(Kyu-Phil Han) 한국멀티미디어학회 2021 멀티미디어학회논문지 Vol.24 No.11