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      • 잡음의 정확한 추정 기반 프랙탈 차원 쿼드트리 영역분할과 응용

        고성식,김정화,Koh, Sung-Shik,Kim, Chung-Hwa 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.39 No.3

        지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음이 영상 내에 포함된다면 잡음으로부터 영상정보를 추정할 수 있는 정확한 파리미터가 없기 때문에 정확한 영역분할을 할 수 없다. 그래서 영역분할 수에 따라 압축률이 결정되는 프랙탈 영상 부호화는 기존의 쿼드트리 영역분할 방법을 이용할 경우 잡음정도에 따라 압축률의 저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 잡음 특성에 효과적인 영상정보 파리미터를 추정할 수 있는 box-counting 차원을 이용한 새로운 쿼드트리 영상 영역분할 기법을 제안하고, 그 응용으로 잡음에 강한 프랙탈 영상 부호화에 적용한다. 시험결과를 통해 본 논문에서 제안된 새로운 쿼드트리 방법이 원 영상에 10% 가우샨 백색 잡음이 포함된 상태에서, 영상정보 파라미터 추출 오류 면에서 기존 쿼드트리 방법보다 31.10% 영역분할이 개선되고, 프랙탈 영상 부호화 측면에서 기존 방법보다 38.93% 압축률을 향상됨을 검증하였다. There are many image segmentation methods having been published as the results of research so far, but it is difficult to be partitioned to each similar range that should be extracted into the accurate parameters of image information on the images with noises. Also if it is used to fractal coding, according to amount of noise in image, the image segmentation leads to decreasing of the compression ratio. In this paper, we propose the new quad-tree image segmentation using the box-counting dimension which can estimate the effective image information parameters against the noise properties and apply this method to fractal image coding. As the result of simulation, we confirm that the image segmentation is improved to 31.10% for parameter detection of image information and compression ratio is enhanced to 38.93% for fractal image coding when tested on 10% Gaussian white noise image by the proposed quad-tree method compared with method using existing quad-tree.?

      • KCI등재

        3차원 복원을 위한 관측행렬의 불확실성 분석

        고성식,Koh, Sung-shik 한국정보통신학회 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.3

        3차원 형상과 모션을 추정하기 위한 통계학적 최적화 알고리즘들이 다양하게 개발되고 있다. 그렇지만 통계적 접근은 카메라의 기하학적 위치나 관측시야각 등의 설정에 따른 SfM(Shape form Motion)의 민감한 영향을 분석하는데는 한계가 있다. 본 논문은 SfM의 모호성을 예측하기 위해 카메라 촬영 구성 요소를 이용하여 관측행렬의 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 SfM 알고리즘의 최종적인 복원 성능을 예측하는데도 매우 효과적인 방법이다. 또한 합리적인 복원 결과를 기대할 수 있도록 카메라 촬영 구성을 설정하기 위한 직접적인 가이드라인을 제공할 수 있다는 점에서 중요하다. 실험결과는 이러한 카메라 촬영 구성을 이용하여 관측행렬의 불확실성에 대한 정량적 추정을 실험적으로 검증하고 본 알고리즘의 효율성을 확인한다. Statistical optimization algorithms have been variously developed to estimate the 3D shape and motion. However, statistical approaches are limited to analyze the sensitive effects of SfM(Shape from Motion) according to the camera's geometrical position or viewing angles and so on. This paper propose the quantitative estimation method about the uncertainties of an observation matrix by using camera imaging configuration factors predict the reconstruction ambiguities in SfM. This is a very efficient method to predict the final reconstruction performance of SfM algorithm. Moreover, the important point is that our method show how to derive the active guidelines in order to set the camera imaging configurations which can be expected to lead the reasonable reconstruction results. The experimental results verify the quantitative estimates of an observation matrix by using camera imaging configurations and confirm the effectiveness of our algorithm.

      • KCI등재

        2차원 객체 영상의 3차원 모델링을 위한 손실 특징점 보정

        고성식,Koh, Sung-shik 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.12

        다수의 2차원 객체 영상으로부터 3차원 형상을 복원하는 방법은 컴퓨터 비젼 분야에서 널리 연구되고 있다. 복원된 3차원 형상의 정확도 개선을 위해서는 잡음 영향을 줄이거나 영상 프레임 수를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그렇지만 특징점 추정 시 잡음은 잠재적으로 내포되고, 관측행렬을 구성하는 영상 프레임 수는 특징점 추적 실패, 장애요소 또는 낮은 해상력 등에 의해 일반적으로 감소하게 된다. 그래서 잠음 환경 하에 손실된 특징점을 보다 정확히 보정하여 사용 가능한 영상 프레임 수를 확보하는 것이 필수적이다. 따라서 우리는 잡음 분포 하에서 기하학적 특성을 이용해 손실 특징점의 오차 거리와 방향을 직접 제어할 수 있는 분석적 접근방법을 제안한다. 제안한 방법의 우수성은 합성과 실제 객체에 대한 실험 결과를 통해서 검증한다. How to recover from the multiple 2D images into 3D object has been widely studied in the field of computer vision. In order to improve the accuracy of the recovered 3D shape, it is more important that noise must be minimized and the number of image frames must be guaranteed. However, potential noise is implied when tracking feature points. And the number of image frames which is consisted of an observation matrix usually decrease because of tracking failure, occlusions, or low image resolution, and so on. Therefore, it is obviously essential that the number of image frames must be secured by recovering the missing feature points under noise. Thus, we propose the analytic approach which can control directly the error distance and orientation of missing feature point by the geometrical properties under noise distribution. The superiority of proposed method is demonstrated through experimental results for synthetic and real object.

      • KCI등재

        스테레오 2D 비디오 영상을 이용한 비정형 3D 형상 복원

        고성식,Koh, Sung-shik 한국정보통신학회 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.2

        움직임이 자연스러운 피사체는 대부분 형태가 불규칙하게 변형되는 비정형(non-rigid) 형상이고, 그 종류 또한 매우 다양하게 존재하다. 비정형 형상 복원에 관한 기술은 영화나 게임 산업에서 최근 폭넓게 적용되고 있다. 그렇지만, 현실적인 접근 방법은 움직이는 피사체에 많은 비콘 장치를 부착해야한다. 이러한 제약사항을 극복하기 위해, 비콘장치가 없는 입력 비디오 영상으로부터 비정형 형상을 복원하는 연구가 멀티미디어 응용 분야에서 광범위하게 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 비정형 3D 형상을 복원할 수 있는 새로운 CPSRF(Chained Partial Stereo Rigid Factorization) 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 스테레오 2D 비디오 영상으로부터 비정형 3D 형상을 프레임 별로 실시간 복원하는데 포커스 한다. 또한 시변 형상 변형은 가우시한 분포를 따라야 하는 제한을 두지 않는다. 실험결과에서는 제안한 CPSRF 방법의 복원 성능이 불규칙한 형상 변형을 고려하지 않은 기존 방법 보다 우수함을 확인한다. The natural moving objects are the most non-rigid shapes with randomly time-varying deformation, and its types also very diverse. Methods of non-rigid shape reconstruction have widely applied in field of movie or game industry in recent years. However, a realistic approach requires moving object to stick many beacon sets. To resolve this drawback, non-rigid shape reconstruction researches from input video without beacon sets are investigated in multimedia application fields. In this regard, our paper propose novel CPSRF(Chained Partial Stereo Rigid Factorization) algorithm that can reconstruct a non-rigid 3D shape. Our method is focused on the real-time reconstruction of non-rigid 3D shape and motion from stereo 2D video sequences per frame. And we do not constrain that the deformation of the time-varying non-rigid shape is limited by a Gaussian distribution. The experimental results show that the 3D reconstruction performance of the proposed CPSRF method is superior to that of the previous method which does not consider the random deformation of shape.

      • 충격성 잡음에 효과적인 사분위편차 기반 쿼드트리 영역분할

        고성식,구대성,최현용,김정화,Shik Koh Sung,Ku Dae Sung,Choh Hyun Yong,Kim Chung Hwa 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.2

        지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음영상에 대해서는 주로 백색잡음과 같은 일반적인 환경에서 영상을 처리하였지만, 충격성 잡음 영상에 대해서는 영상과 잡음을 정확히 구별할 수 있는 파리미터를 추출하기가 어렵기 때문에 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 그래서 기존 방법을 이용한 모든 응용분야에는 충격성 잡음에 따른 성능 저하의 잠재성이 항상 내포되어 있다. 본 논문에서는 충격성 잡음 영상에 효과적으로 영상정보 파라미터를 추출할 수 있는 사분위편차(quartile deviation) 기반 쿼드트리 영역분할 방법을 제안한다. 본 방식은 영상데이터의 전송이나 처리과정에서 포함될 수 있는 충격성 잡음을 영상정보로부터 판별할 수 있는 장점을 가기지 때문에 다양한 영상처리 분야에 응용할 수 있다. 실험적인 비교를 통해서 제안한 쿼드트리 영역분할 방법이 충격성 잡음이 첨가된 환경에서 영상정보 파라미터를 정확히 추정할 수 있다는 것을 확인할 수 있음을 검증하였다. There are many image segmentation methods having bon published as the results of research so far, however these are for the noise images which can process an image under the general white noise environments. Therefore, these methods has the disadvantages because it is difficult to extract only the accurate parameters, which can distinguish between image and impulsive noise, from image with impulsive noises. So it has a problem about the potential decreasing of the performance according to the impulsive noise for all applications using the present quadtree segmentation. In this paper, we propose new quadtree segmentation using quartile deviation which can extract effectively the image information parameters from a noise image. Therefore our method can apply for various image processing fields because it has a advantage to distinguish an image information from noise image. As the result of simulation, we confirm that the proposed quadtree segmentation is more efficient than the present method when tested on impulsive noise image.

      • KCI등재

        3차원 형상 복원을 위한 재귀적 오차 성분 보정 방법

        고성식,Koh, Sung-shik 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.10

        본 연구는 행렬인수분해 기반으로 3차원 형상의 복원을 위한 오차 보정에 관한 것입니다. 기존 행렬인수분해 기반 오차 보정 방법은 전역적인 최적화로 인해 보정에 한계가 있습니다. 따라서 본 논문에서는 전역적 접근 대신 3차원 복원 형상의 주요 오차 영향 인자를 찾아 보정하는 새로운 방법을 제시하였습니다. 우리는 오차 영향 인자를 2차원 재 투영 편차 공간에서 정의하고 그 오차 성분을 직접 보정합니다. 그리고 일련의 과정을 재귀적으로 반복 적용함으로서 오차 보정 성능을 개선시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방법은 어떤 기하학적 정보에 의존하지 않고 영향도가 가장 큰 오차 성분 중심으로 제어하기 때문에 잡음에 장점을 가지고 있습니다. 제안한 알고리즘 성능 평가는 합성과 실제 영상 프레임으로 시뮬레이션하여 잡음에 강인한 특성을 증명했습니다. This paper is a study on error correction for three-dimensional shape reconstruction based on factorization method. The existing error correction method based on factorization has a limitation of correction because it is optimized globally. Thus in this paper, we propose our new method which can find and correct the only major error influence factor toward three-dimensional reconstructed shape instead of global approach. We define the error-influenced factor in two-dimensional re-projection deviation space and directly control the error components. In addition, it is possible to improve the error correcting performance by recursively applying the above process. This approach has an advantage under noise because it controls the major error components without depending on any geometric information. The performance evaluation of the proposed algorithm is verified by simulation with synthetic and real image sequence to demonstrate noise robustness.

      • 비선형 특성을 이용한 디지털 영상 워터마킹 방법

        고성식,정용덕,김정화,Koh, Sung-Shik,Chung, Yong-Duk,Kim, Chung-Hwa 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.39 No.3

        본 논문에서는 영상을 구성하는 픽셀 정보의 비선형 분포 특성을 이용하여 공간 영역에서 워터마크를 삽입하는 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법의 기본 원리는 원 영상을 일정한 단위의 블록으로 분할하면 분할된 블록 내 픽셀들은 서로 상관성이 없이 비선형적 특성를 가진다는 것을 이용하는 것이다. 즉 비선형 특성이 강한 블록은 영상 정보의 변화가 많기 때문에 정보의 변화에 따른 인간의 시각적 차이는 크지 않고, 비선형 특성이 약한 블록은 영상 정보의 변화가 적지만 미소한 정보의 변화는 시각적 차이를 쉽게 느끼게 된다. 따라서 원 영상에 워터마크를 삽입하기 위해 분할된 블록 내 픽셀 변화량이 많으면 워터마크를 강하게 삽입하고, 반면에 픽셀 변화량이 적으면 워터마크를 약하게 삽입하여 비선형적으로 워터마크킹을 하였다. 실험적 결과를 통해 워터마크가 삽입된 영상은 다양한 영상 처리의 공격에 대해 강인성을 유지시킬 수 있어 소유권 주장을 보다 명확히 할 수 있음을 증명하였다. This paper describes embedding non-linearly watermark data in the components of pixel intensities in the spatial domain of an image. The principle of the proposed method is that when an image is segmented regularly to the blocks, the pixels of the block have the non-linear properties without any similarity. That is, for the block with strong non-linear property human can't feel the visual different to the modified pixel values, on the other hand for the block with weak non-linear property human can feel the visual different to the a little modified pixel values. Thus we could embed the watermark data according to the non-linear property of the blocks. As the result of the simulation, against some general image processing attacks our algorithm could keep robust and be responsible for the copyright certainly.?

      • KCI등재

        분산산술연산방식을 이용한 MPEG-1 오디오 계층 3 합성필터의 FPGA 군현

        고성식,최현용,김종빈,구대성,Koh Sung-Shik,Choi Hyun-Yong,Kim Jong-Bin,Ku Dae-Sung 한국음향학회 2004 韓國音響學會誌 Vol.23 No.8

        반도체 기술과 멀티미디어 통신기술이 발달하면서 고품위 영상과 다중 채널의 오디오에 관심을 갖게 되었다. MPEG 오디오 계층 3 디코더는 표준안에 기반을 둔 프로세서로써 기존에 많이 구현되어 있다. MPBG-1오디오 계층3 디코더의 합성필터는 디코더 전체에서 가장 많은 연산을 필요로 하기 때문에 고속 프로세서를 설계하기 위해서는 연산량을 줄일 수 있는 새로운 방식의 합성필터를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-1 오디오 계층 3의 핵심부분인 합성필터 부분을 DALUT (distributed arithmetic look-up table)방식을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)에 구현하였다. 고속 필터를 설계하기 위해서 승산기 대신에 DALUT방식을 사용하였고, 파이프라인 구조를 사용하였으며, 데이터를 코사인 함수와 곱셈한 결과를 테이블로 만듦으로써 곱셈기를 제거하여 30%의 성능향상을 얻었다. 본 논문에서의 하드웨어 설계는 모두 VHDL (VHSIC Hardware Description Language)로 기술하였다. VHDL 시뮬레이션은 ALDEC사의 Active-HDL 6.1과 Model-sim 및 합성은 Synplify Pro 7.2v을 사용하였다. 대상 라이브러리는 XILINX사의 XC4010E, XC4020BX, XC4052 XL, P&R 툴은 XACT Ml.4를 사용하여 구현하였다. 구현된 프로세서는 20MHz∼70MHz사이에서 동작한다. As the technologies of semiconductor and multimedia communication have been improved. the high-quality video and the multi-channel audio have been highlighted. MPEG Audio Layer 3 decoder has been implemented as a Processor using a standard. Since the synthesis filter of MPEG-1 Audio Layer 3 decoder requires the most outstanding operation in the entire decoder. the synthesis filter that can reduce the amount of operation is needed for the design of the high-speed processor. Therefore, in this paper, the synthesis filter. the most important part of MPEG Audio, is materialized in FPGA using the method of DAULT (distributed arithemetic look-up table). For the design of high-speed synthesis filter, the DAULT method is used instead of a multiplier and a Pipeline structure is used. The Performance improvement by 30% is obtained by additionally making the result of multiplication of data with cosine function into the table. All hardware design of this Paper are described using VHDL (VHIC Hardware Description Language) Active-HDL 6.1 of ALDEC is used for VHDL simulation and Synplify Pro 7.2V is used for Model-sim and synthesis. The corresponding library is materialized by XC4013E and XC4020EX. XC4052XL of XILINX and XACT M1.4 is used for P&R tool. The materialized processor operates from 20MHz to 70MHz.

      • KCI등재

        관측행렬의 손실 데이터 보정과 잡음 레벨 추정 방법

        고성식(Sung-shik Koh) 대한전자공학회 2016 전자공학회논문지 Vol.53 No.3

        본 논문에서는 잡음이 내포된 관측행렬에서 손실 데이터를 보정하는 방법과 그 잠재적 잡음에 대한 불확실성 분석에 대해서 다룰 것이다. 관측행렬에 잡음과 손실 데이터가 없을 경우는 SVD 행렬인수분해 방법에 의해 정확한 복원 결과를 얻을 수 있다. 그렇지만 일반적으로 관측행렬의 일부 요소는 손실되거나 잡음 영향을 받게 된다. 이러한 경우는 3차원 복원 오차를 유발시킬 뿐만 아니라 그 해결책 또한 찾기가 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 3차원 복원 오차를 최소화하기 위해서는 무엇보다도 잡음 환경에서 손실 데이터를 신뢰성 있게 보정하고, 그 보정된 결과를 정량적으로 평가를 해줄 필요가 있다. 본 논문은 2차원 투영 객체와 3차원 복원 형상 사이의 기하학적 특성을 이용해 손실 데이터를 보정 하는 방법을 소개하고, 그 보정 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 SVD rank이론을 이용한 관측행렬의 잡음 레벨 추정 방법에 대해서 제안할 것이다. In this paper, we will discuss about correction method of missing data on noisy observation matrix and uncertainty analysis for the potential noise. In situations without missing data in an observation matrix, this solution is known to be accurately induced by SVD (Singular Value Decomposition). However, usually the several entries of observation matrix have not been observed and other entries have been perturbed by the influence of noise. In this case, it is difficult to find the solution as well as cause the 3D reconstruction error. Therefore, in order to minimize the 3D reconstruction error, above all things, it is necessary to correct reliably the missing data under noise distribution and to give a quantitative evaluation for the corrected results. This paper focuses on a method for correcting missing data using geometrical properties between 2D projected object and 3D reconstructed shape and for estimating a noise level of the observation matrix using ranks of SVD in order to quantitatively evaluate the performance of the correction algorithm.

      • KCI우수등재

        자동화 공정 시스템에서 폰 카메라 모듈의 메카적 비네팅 개선 방법

        고성식(Sung-shik Koh) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.11

        최근 모바일 기기의 소형화 및 슬림화의 요구에 따라 폰 카메라에 내장된 영상 센서와 렌즈 모듈의 크기가 축소되면서 광학성능을 저해하는 이슈가 발생되고 있다. 특히, 소형 폰 카메라 모듈은 렌즈의 민감도가 크기 때문에 제조상의 작은 오차로 인해 의도하지 않게 물리적으로 빛이 차단되는 메카적 비네팅 문제가 발생된다. 이러한 모듈은 상가림에 의해 영상 정보가 손실되어서 렌즈 쉐이딩 조정 단계에서 불량처리 된다. 그래서 대량 생산 자동화 공정 시스템에서 메카적 베네팅 이슈는 결국 생산 수율 저하 및 제조비용 상승의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 부가적인 제조비용 없이 불량 폰 카메라 모듈의 광학성능을 확보할 수 있는 새로운 기술을 제안한다. 구체적인 제안 방법은 상가림 주위의 밝기 정보를 이용해 새로운 가상광축을 정의하고, 그 가상광축 중심과 센서 유효화소 영역의 중심을 일치시켜 메카적 비네팅을 개선함으로서 렌즈의 광학성능을 최적화하는 기술이다. 평가결과 렌즈 쉐이딩 벨런스의 비대칭적인 조건에서도 우리는 제안한 방법에 의해 주변부 영상 신호를 확보할 수 있음을 확인하였다. 그리고 이와 같이 제조편차의 감소 효과로 인해서, 우리는 제안한 방법이 자동 공정 시스템에서 생산성 향상과 제조관리 비용 감소의 장점을 가질 수 있음을 확인하였다. In recent years, due to the demand for miniaturization and slimness of a mobile device, the size of the image sensor and the lens module built in the phone camera have been reduced, and at the same time, issues of hindering optical performance have been generated. Particularly, since the small-sized phone camera module has a high sensitivity of the lens, there is a mechanical-vignetting problem in which light is unintentionally physically blocked due to a small error in manufacture. These modules are processed as defects in the lens shading adjustment step because image information is lost due to light blocking. So, the issue of mechanical-vignetting in the mass production automation process system eventually leads to lower production yield and higher manufacturing costs. Therefore, in this paper, we propose a new technology to secure the optical performance of the defective phone camera module without additional manufacturing cost. The proposed method is a technique to optimize the optical power of a lens by defining a new virtual optical axis using the luminance information around the light blocking and then improving the mechanical-vignetting by matching the center of the virtual optical axis and the center of the sensor effective pixel region. As a result of the evaluation, we confirmed that even under the asymmetrical condition of the lens shading balance, we can secure the image corner by our method. In addition, due to the reduction effect of the manufacturing variation, we confirmed that the proposed method has the advantages of productivity improvement and manufacturing management cost reduction in the automatic process system.

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