• 제목/요약/키워드: 가중치 마스크

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복합잡음 환경에서 결합가중치를 이용한 영상복원 필터 (Image Restoration Filter using Combined Weight in Mixed Noise Environment)

  • 천봉원;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.210-212
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    • 2021
  • 현대사회는 4차 산업혁명의 영향으로 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 자동화 공정, 지능형 CCTV, 의료산업, 로봇, 드론 등 넓은 분야에서 사용되고 있다. 이에 따라 영상을 기반으로 동작하는 시스템에서 전처리 과정에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 영상을 효과적으로 복원하기 위한 알고리즘이 주목받고 있다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 영상을 복원하기 위해 결합가중치에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값을 대상으로 공간적 거리에 따른 가중치와 화소값 차이에 따른 가중치를 각각 계산한다. 최종 출력은 두 가중치를 바탕으로 계산한 결합가중치를 마스크에 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 기존 필터 알고리즘과 비교하여 시뮬레이션하였다.

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국부 마스크의 표준편차를 이용한 에지 검출 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Edge Detection Algorithm using Standard Deviation of Local Mask)

  • 이창영;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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    • pp.328-330
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    • 2015
  • 에지는 영상에 포함된 물체의 크기, 방향, 위치 등을 쉽게 획득할 수 있는 특징 정보이며, 에지 검출은 물체 검출, 물체 인식 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하며, 고정 가중치 마스크를 적용하므로 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 기존의 에지 검출 방법들의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크 내의 평균 및 표준편차에 따라 가중치를 적용한 후 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

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국부 마스크의 방향성을 고려한 Salt and Pepper 잡음 제거 (Salt and Pepper Noise Removal Considering Directionality of Local Mask)

  • 홍상우;권세익;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.676-678
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    • 2016
  • 잡음은 영상 처리 시스템에서 획득, 전송, 처리하는 과정에서 발생하며, 이러한 잡음은 영상의 화질을 저하시키고 시각적 오류를 발생시킨다. 현재 대표적인 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 필터에는 SMF(standard median filter)가 있지만, SMF는 잡음 필도가 커짐에 따라 에지 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 우수한 잡음 제거 성능 및 에지 보존 특성을 위해, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고 잡음인 경우 국부 마스크의 화소 변화가 적은 영역의 대해 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

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고밀도 임펄스 잡음에 훼손된 영상 복원을 위한 적응형 가중치 필터 알고리즘 (Adaptive Weight Filter Algorithm for Restoration Images Corrupted by High Density Impulse Noise)

  • 천봉원;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권10호
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    • pp.1483-1489
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    • 2022
  • 최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.

AWGN환경에서 에지보호를 위한 개선된 잡음제거 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Improved Denoising Algorithm for Edge Preservation in AWGN Environments)

  • ;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권8호
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    • pp.1773-1778
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    • 2012
  • 최근 들어, 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 여러 가지 원인에 의해 잡음이 추가되어 영상을 훼손시킨다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거 기술은 주요한 연구 분야가 되었다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 에지보호를 위한 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 공간거리 차이 정보를 고려한 가중치 필터와 적응 가중치 필터로 처리한 결과값의 평균과 마스크내의 분산과 추정된 잡음분산의 관계식에 의해 처리된 값을 합하여, 영상의 최종출력값을 구한다. 따라서 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.

가중치 퍼지분류기와 방향성 밀도함수를 이용한 오프라인 서명 검증에 관한 연구 (A Study on Off-Line Signature Verification using Directional Density Function and Weighted Fuzzy Classifier)

  • 한수환;이종극
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제3권6호
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    • pp.592-603
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    • 2000
  • 본 논문에서는 12개의 방향성 $5\times{5}$ 그라디언트 마스크를 서명영상에 적용하여 추출한 밀도함수와 가중치 평균퍼지 분류기를 사용하여 오프라인 서명 검증기법을 연구하였다. Nevatia-Babu 그라디언트 마스크에 근간을 두고 추출한 12방향에 대한 밀도함수는 서명영상의 전체적인 형태와 연관이 있어 본 연구의 특징벡터로 사용되었다. 가중치 평균 퍼지분류기의 판단기준이 되는 특징벡터들의 집합은 친필 서명샘플들에서만 추출되어 위조서명의 검출에 적용되었다. 본 논문의 실험결과는 제안된 시스템이 다양한 위조서명에 관한 어떤 사전지식이 없다할지라도 77% 이상의 높은 검증률로 서명영상의 진위여부를 가려낼 수 있음을 보였다.

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화소값 분포패턴과 가중치 마스크를 사용한 AWGN 제거 알고리즘 (Noise Removal Filter Algorithm using Spatial Weight in AWGN Environment)

  • 천봉원;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.428-430
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    • 2022
  • 영상처리는 자동화, 인공지능 시스템에서 물체 추적, 객체 인식 및 분류와 같은 중요한 부분을 담당하고 있으며, IoT 기술과 자동화의 관심이 높아짐에 따라 중요성이 강조되고 있다. 하지만 영상의 경계선과 같이 세밀한 데이터가 요구되는 시스템에서는 정밀한 잡음제거 알고리즘이 요구되고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 강하게 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 필터링 과정의 정보손실을 최소화하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력영상의 화소값에 대해 이웃한 화소값의 분포패턴을 구한다. 그리고 분포패턴을 바탕으로 가중치 마스크를 계산하며, 필터링 마스크에 적용하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 잡음제거 특성이 우수하였으며, 블러링 현상을 최소화하며 영상을 복원하였다.

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복합잡음 제거를 위한 다중 필터에 관한 연구 (A Study on Multiple Filter for Mixed Noise Removal)

  • 권세익;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.2029-2036
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    • 2017
  • 현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 영상 데이터는 다양한 잡음에 의해 훼손되며, 주로 AWGN, salt and pepper 잡음, 이 두 잡음이 혼합된 복합잡음 등이 대표적이다. 따라서, 본 논문에서는 잡음 판단을 통해 AWGN 및 salt and pepper 잡음으로 분류하여 처리한다. AWGN인 경우, 공간 가중치 필터 및 화소 변화 가중치 필터의 출력을 합성하여 처리하며, 국부 마스크의 표준편차에 따라 합성 가중치를 다르게 적용한다. salt and pepper 잡음인 경우, 3차원 스플라인 보간법 및 국부 히스토그램 가중치 필터를 합성하여 처리하며, 국부 마스크의 salt and pepper 잡음 밀도에 따라 합성 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 다중 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다.

모폴로지를 이용한 마스크 기반 에지 검출 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Mask-based Edge Detection Algorithm using Morphology)

  • 이창영;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권10호
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    • pp.2441-2449
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    • 2015
  • 디지털 정보화 시대에서 영상은 여러 매체에서 필수적으로 이용되며, 에지는 영상에서 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함하는 중요한 특징 정보이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 여러 연구들이 국내외에서 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정된 가중치 값을 적용하는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG 등이 있다. 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 에지 검출 특성이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 모폴로지에서 bottom-hat 변환과 열기 연산을 이용하여 영상을 개선하고 마스크 기반의 기울기를 구한 후 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, Laplacian, LoG 에지 검출 방법들과 비교하여 시각적 영상을 나타내었고, 각각의 영상을 기준으로 하는 MSE 값을 구하여 유사성을 비교하였다.

표준편차 및 3차 스플라인 보간법을 이용한 영상 복원 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Image Restoration Algorithm using Standard Deviation and Cubic Spline Interpolation)

  • 권세익;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.1689-1696
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    • 2017
  • 영상을 획득 또는 전송하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 이러한 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 공간 영역에서 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 제거하기 위해 잡음의 종류에 따라 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화소가 AWGN에 훼손된 경우, 국부 마스크의 표준편차에 임계값을 적용하여 가중치 마스크의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, salt and pepper 잡음에 훼손된 경우, 국부 마스크를 네 방향으로 세분하여 각 방향의 salt and pepper 잡음이 가장 적은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 각각 비교하였다.