컴퓨터공학과

Computer Vision and Pattern Recognition Lab.

지도교수

김백섭

• 학위 : 한양대학교 학사, KAIST 석사/박사
• 경력 : Syracuse대학 객원연구원, SUNY Buffalo 대학 객원연구원
• 교육분야 : 영상처리프로그래밍/자료구조/멀티미디어/컴퓨터비젼응용
• 연구분야 : 영상처리, 패턴인식
• 이메일 : bskim@hallym.ac.kr
• 연구실 : 성호관 A1201호
• 실험실 : 성호관 A1204호

최근 연구 및 개발 분야

실시간 파노라마 영상(초음파) : 삼성메디슨 프로젝트

• 목적 : 초음파 장비에서 실시간 파노라마 영상을 만들기 위한 알고리즘 개발
• 관련기술 : 실시간 움직임 추정, compounding
• 결과 : Siemens보다 빠르고 Hitachi보다 정확한 알고리즘 개발
  • 상용화 성공, 특허 등록

초음파 영상 후처리 : 삼성메디슨 프로젝트

• 목적 : 흑백 초음파 영상에서 잡음감서, 콘트라스트 증가, 실시간 처리
• 관련기술 : 방향성 필터링, 적응적 필터링, 선택적 콘트라스트 조정
• 결과 : 외국 최고 수준인 Context Vision제품과 비슷한 정도 성능 알고리즘 개발
  • 개발 성공
  • 특허 등록
  • 현재 삼성메디슨 제품에 사용중

영상 후처리 - 컬러(혈액속도) 영상 : 삼성메디슨 프로젝트

• 목적 : 컬러초음파(혈관속도영상) 품질 개선, 실시간 처리
• 관련기술 : 혈관검출, 속도영상 향상, 혈관벽 샤프닝, temporal processing, 잡음제거, 영상이해
• 결과 : Aorta Hepatic vein 등에서 향상된 결과
  • 특허 출원(미국, 일본, 유럽 등)

초음파 영상 후처리 - 연결성 향상 :삼성메디슨 프로젝트

• 목적 : 후처리 된 영상 중 특정 부위 영상에서 Context Vision 방법에 비해 연결성이 떨어져서 이를 개선
• 관련기술 : 구조 요소의 방향 검출. 영상 확산
• 결과 : 기존 방법과 Context Vision 방법 중간 정도 성능 알고리즘 개발

Xray 영상 품질 향상 : 삼성메디슨 공동개발

• 목적 : Digital Xray 영상 품질 공동 개발(알고리즘 개발 자문)
• 관련기술 : Signal Conditioning, Laplacian Pyramid, Dynamic Range Reduction, Edge Enhancement(MUSICA 기반)
• 결과 : Prototype 수준 소프트웨어 개발

치과 Xray 영상 품질향상 : (주)바텍 프로젝트

• 목적 : 치과용 Digital Xray 영상 품질 향상 공통 개발(알고리즘 개발 자문)
• 관련기술 : Signal Conditioning, Laplacian Pramid, Dynamic Range Reduction, Local Histogram, Enhancement Object Segmentation, Local Gamma Correction
• 결과 : 개발완료, 임상실험 통과, 상용화

구조행렬을 이용한 인페인팅 : 지속적인 연구주제

• 목적 : 영상에서 원하지 않는 물체만 삭제
• 연구주제 및 방향 : 기존에 주로 사용하는 예제기반 인페인팅을 개선하고자 함. 구조행렬을 이용하여 영상의 지역적 속성을 계산하여 이를 이용하여 결과 영상의 품질을 개선하고 속도를 높이는 것이 주 연구 방향임
• 결과 : 인페인팅 품질개선 논문 발표. 속도개선 연구 및 추가 품질 향상 연구 중

사용자참여 보청기 피팅 알고리즘 개발 : 진행중

• 목적 : 보청기 사용자가 직접 본인에게 맞는 피팅 선택하도록 하는 피팅 알고리즘 개발(기존에는 청력검사만으로 보청기를 피팅하여 실제 사용할 때 만족도가 낮고, 적응하는데 시간이 오래 걸림)
• 공동 개발 프로젝트 : 보청기 재직회사, 청각학 전문가 공동 개발
• 사용자 피팅 알고리즘 개발 == 패턴인식 문제
  • 파라메터 공간에서 사용자가 참여하여 원하는 곳을 찾아가는 탐색문제
  • 사용자는 태블릿을 통해 2차원 공간에서 참여, 파라메터 공간은 수십차원

    Dimensionality Reduction 문제, 사용자 학습 등 문제가 예상됨

  • Self Organizing Feature Map 등 신경회로망, 패턴인식 기법 사용 예정
• 세계 최초로 시도되는 도전적 과제 진행중 (2012년~2014년. 향후 추가예정)