영상 및 이미지 컴퓨팅 연구실
한국과학기술원 본교(제1캠퍼스) 전기및전자공학부
김문철 교수
Personalized Broadcasting
MPEG Standardization
Video Encoding
홈
V3_minor
영상 및 이미지 컴퓨팅 연구실
전기및전자공학부 김문철
영상 및 이미지 컴퓨팅 연구실은 전기및전자공학부에 소속된 연구실로, 주로 MPEG 표준화, 비디오 인코딩, 개인 맞춤형 방송, SAR 영상 변환 등의 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 최근 3년간 MPEG-21 IPMP 및 확장의 표준화 기술, HEVC 및 VVC 표준 특허, 개인 맞춤형 DMB 애플리케이션의 표준화 기술 개발 등의 프로젝트를 수행하였으며, 다수의 관련 논문과 특허를 보유하고 있습니다. 특히, ProNeRF와 같은 최신 기술을 활용한 심층 신경망 기반의 영상 처리 연구에서 뛰어난 성과를 보이고 있습니다. 이러한 연구 성과는 스마트 TV, 모바일 멀티미디어 콘텐츠 보호, 디지털 홈 애플리케이션 등 다양한 산업 분야에서 응용될 수 있습니다.
Personalized Broadcasting
MPEG Standardization
Video Encoding
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
효율적인 신경 방사장 샘플링 기술 개발
본 연구실은 신경망을 활용한 방사장 샘플링 기술을 연구합니다. 특히 효율적인 샘플링 알고리즘을 개발하여 방사장 데이터의 정확도를 높이고, 처리 속도를 개선하는 것을 목표로 합니다. 이러한 기술은 고해상도 영상 분석 및 3D 모델링과 같은 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다.
단일 이미지 기반 깊이 추정 기술 개발
본 연구실은 단일 이미지로부터 깊이 정보를 추정하는 기술을 연구하고 있습니다. 특히 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning) 방식을 적용하여 깊이 추정의 정확도를 높이고, 학습 과정에서 발생하는 오차를 최소화하는 방법을 개발합니다. 이러한 기술은 자율 주행, 증강 현실 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
주요 논문
116
발행물 전체보기
1
ProNeRF: Learning Efficient Projection-Aware Ray Sampling for Fine-Grained Implicit Neural Radiance Fields
Juan Luis Gonzalez Bello, Minh-Quan Viet Bui, Munchurl Kim
IEEE ACCESS, 2024
2
Lightweight Optical Flow Estimation using 1D Matching
Wonyong Seo, Woonsung Park, Munchurl Kim
IEEE ACCESS, 2024
3
Deep Spectral Blending Network for Color Bleeding Reduction in Pan-sharpening Images
Hyun-ho Kim, Munchurl Kim
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024
완료된 프로젝트
110
프로젝트 전체보기
1
Intelligent High Realistic Visual Processing for Smart Broadcasting Media (8th Year)
2024년 01월 ~
2
Learning Neural Radiance Fields of Images and Videos from Single-View Cameras and Multiview Cameras (3rd Year)
2024년 01월 ~
3
Deep-learning-based Illegal Ship and Contaminant Detection in Ocean SAR Imagery (2nd year)
2024년 01월 ~