• Title/Summary/Keyword: 경계제거

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Graded Noise Elimination and Cluster Boundary Extraction in Confocal Sliced Images (공초점 단층 이미지에서 수준별 잡음제거와 클러스터 경계선 추출)

  • Cho, Mi-Gyung;Kim, Jin-Seok;Shim, Jae-Sool
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.15 no.12
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    • pp.2697-2704
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    • 2011
  • In tissue engineering area, researchers observe symbiotic relationship such as proliferation, interaction, division apoptosis with time between cells in process of the 3D cell culture in hydrogels. The 3D cell culture process can be taken photographs into sliced images using confocal microscope. Symbiotic mechanism and changes of cell behaviors can be observed and analyzed from the images acquired by confocal microscope. In this paper, we proposed and developed graded noise elimination method and cluster boundary extraction method to extract boundaries information from sliced confocal images acquired in process of the 3D cell culture in hydrogels. The experiment based algorithm showed excellent performance for eliminating noises that have very small millet-shaped size. It is also showed to extract exact boundaries information for even complex clusters.

Blocking artifacts reduction for improving visual quality of highly compressed images (압축영상의 화질향상을 위한 블록킹 현상 제거에 관한 연구)

  • 이주홍;김민구;정제창;최병욱
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.22 no.8
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    • pp.1677-1690
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    • 1997
  • Block-transform coding is one of the most popular approaches for image compression. For example, DCT is widely used in the internaltional standards standards such as MPEG-1, MPEG-2, JPEG, and H.261. In the block-based transform coding, blocking artifacts may appear along block boundaries, and they can cause severe image degradation eqpecially when the transform coefficients are coarsely quantized. In this paper, we propose a new method for blocking artifacts reduction in transform-coded images. For blocking artifacts reduction, we add a correction term, on a block basis, composed of a linear combination of 28 basis images that are orthonormal on block boundaries. We select 28 DCT kernel functions of which boundary values are linearly independent, and Gram-Schmidt process is applied to the boundary values in order to obtain 28 boundary-orthonormal basis images. A threshold of bolock discontinuity is introduced for improvement of visual quality by reducing image blurring. We also investigate the number of basis images needed for efficient blocking artifacts reduction when the compression ratio changes.

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Noise reduction Algorithm for CFA Images (컬러 필터 배열 영상에서의 잡음제거 알고리즘)

  • Lee, Min-Seok;Park, Sang-Wook;Kwon, Ji-Yong;Kang, Moon-Gi
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2010.07a
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    • pp.67-69
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    • 2010
  • 대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 가진 하나의 영상 획득 센서를 사용한다. 따라서 영상획득 이후에 컬러 보간 알고리즘이 필수적으로 진행된다. 또 영상 획득 과정에서 센서의 열화나 암전류 등과 같은 잡음이 발생하여 영상 잡음 제거 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 대부분의 영상 잡음 제거 알고리즘은 컬러 필터 배열 영상의 특징인 모자이크 데이터 기반이 아닌 컬러 보간 이후의 풀 컬러영상에(YCbCr) 적용되고 있다. 따라서 잡음이 포함된 영상으로 컬러 보간을 할 경우 잡음의 공간적 상관관계(spatial correlation)가 커짐에 의한 잡음 번짐 때문에 컬러 보간 이후의 잡음제거는 더욱 어렵게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컬러 필터 배열 영상에 대한 잡음제거 알고리즘이 연구되고 있으며, 본 논문에서도 CMOS/CCD의 이미지 센서에서 획득된 베이어 컬러 필터 배열 영상에서 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 베이어 컬러 필터 배열 영상 데이터에서 경계(edge)의 방향성을 고려한 LMMSE 방법을 기반으로 한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 경계를 보존해주며 잡음제거 과정 다음에 진행되는 컬러 보간 과정에서의 잡음 번짐의 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과를 통해 향상된 잡음 제거 효과를 확인하였다.

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Removal of the Ambiguity of Images by Normalization and Entropy Minimization and Edge Detection by Understanding of Image Structures (정규화와 엔트로피의 최소화에 의한 영상 경계의 애매성 제거 및 영상 구조 파악에 의한 경계선 추출)

  • Jo, Dong-Uk;Baek, Seung-Jae
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.6 no.9
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    • pp.2558-2562
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    • 1999
  • This paper proposes on the methods of noise removal and edge extraction which is done by eliminating the ambiguities of the image using normalization and minimizing the entropy. Pre-existing methods have their own peculiarities and limitations, such as gray level distributions change very slowly or two regions which having similar gray level distribution are touched. This affects on the post processing such as feature extraction, as a result, this leads to false-recognition or no-recognition. Therefore, this paper proposes on the methods which overcome these problems. Finally, the effectiveness of this paper is demonstrated by several experiments.

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Improverd Edge-Adaptive Color Interpolation Scheme for Progressive Scan CCD Image Sensor (순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조)

  • 홍훈섭;허봉수;강문기
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2000.11b
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    • pp.81-86
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    • 2000
  • 본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조를 제안했다. 제안된 경계 표시자(edge indicator) 함수는 채널내 상관관계뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 국소적으로 나타난 왜곡된 칼라는 칼라 경계 검출법에 기반한 스위칭 알고리즘에 의해 제거됐다. 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조는 기존의 접근 방법에 비해 주관적 화질과 객관적 화질 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.

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Parallel Rabin Fingerprinting on GPGPU for Efficient Data Deduplication (효율적인 데이터 중복제거를 위한 GPGPU 병렬 라빈 핑거프린팅)

  • Ma, Jeonghyeon;Park, Sejin;Park, Chanik
    • Journal of KIISE
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    • v.41 no.9
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    • pp.611-616
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    • 2014
  • Rabin fingerprinting used for chunking requires the largest amount computation time in data deduplication, In this paper, therefore, we proposed parallel Rabin fingerprinting on GPGPU for efficient data deduplication. In addition, for efficient parallelism in Rabin fingerprinting, four issues are considered. Firstly, when dividing input data stream into data sections, we consider the data located near the boundaries between data sections to calculate Rabin fingerprint continuously. Secondly, we consider exploiting the characteristics of Rabin fingerprinting for efficient operation. Thirdly, we consider the chunk boundaries which can be changed compared to sequential Rabin fingerprinting when adapting parallel Rabin fingerprinting. Finally, we consider optimizing GPGPU memory access. Parallel Rabin fingerprinting on GPGPU shows 16 times and 5.3 times better performance compared to sequential Rabin fingerprinting on CPU and compared to parallel Rabin fingerprinting on CPU, respectively. These throughput improvement of Rabin fingerprinting can lead to total performance improvement of data deduplication.

Performance of Unified Inter-Cell Interference Avoidance and Cancellation in OFDM Mobile Cellular Systems (OFDM 이동 셀룰러 시스템에서 셀간간섭 회피 및 제거의 결합 성능 분석)

  • Kwon, Jae-Kyun;Lee, Hee-Soo;Ahn, Jae-Young
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.33 no.4A
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    • pp.371-376
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    • 2008
  • In this paper, we explain the unified inter-cell interference avoidance and cancellation in OFDM mobile cellular systems. Interference avoidance is used for cell-interior or two-cell-edge users, and interference cancellation is applied to three-cell-edge users. The performance of the unified scheme is evaluated by simplified system simulation. Link simulation results are used in the interpretation of system simulation output. We compare three schemes which are "no interference management," "only interference avoidance," "both avoidance and cancellation." Primary performance measures are the data rate of the 5th percentile user and the mean data rate. Simulation results show that interference management schemes greatly improve the cell edge performance, but slightly reduce the mean data rate. Use of both avoidance and cancelaltion is better than that of only avoidance in terms of the cell edge throughput and the mean data rate.

Denoising on Image Signal in Wavelet Basis with the VisuShrink Technique Using the Estimated Noise Deviation by the Monotonic Transform (웨이블릿 기저의 영상신호에서 단조변환으로 추정된 잡음편차를 사용한 VisuShrink 기법의 잡음제거)

  • 우창용;박남천
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.5 no.2
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    • pp.111-118
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    • 2004
  • Techniques based on thresholding of wavelet coefficients are gaining popularity for denoising data because of the reasonable performance at the low complexity. The VisuShrink which removes the noise with the universal threshold is one of the techniques. The universal threshold is proportional to the noise deviation and the number of data samples. In general, because the noise deviation is not known, one needs to estimate the deviation for determining the value of the universal threshold. But, only for the finest scale wavelet coefficients, it has been known the way of estimating the noise deviation, so the noise in coarse scales cannot be removed with the VisuShrink. We propose here a new denoising method which removes the noise in each scale except the coarsest scale by Visushrink method. The noise deviation at each band is estimated by the monotonic transform and weighted deviation, the product of estimated noise deviation by the weight, is applied to the universal threshold. By making use of the universal threshold and the Soft-Threshold technique, the noise in each band is removed. The denoising characteristics of the proposed method is compared with that of the traditional VisuShrink and SureShrink method. The result showed that the proposed method is effective in denoising on Gaussian noise and quantization noise.

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Adaptive Smoothing for Color Inverse Halftoning (칼라 역 해프토닝을 위한 적응적 평활화)

  • 변지윤;김종민;김성영;한영미;김민환
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.260-265
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    • 1998
  • 칼라 역 헤프토닝(Color inverse halftoning)은 헤프토닝된 칼라 영상을 시각적으로 보다 자연스러운 연속계조 영상으로 변환해 주는 방법이다. 본 논문에서는, 칼라 채널 영상에서 나타나는 모아레 페턴을 효과적으로 제거하면서 경계를 보존할 수 있는 적응적 평활화(adaptive smoothin) 방법을 제안하였다. 적응적 평활화 방법은 해프톤 영상을 블록으로 나눈 후, 각 블록에서의 모아레 패턴이 존재하는 정도를 나타내는 모아레 가중치 값을 계산하고, 이 값에 다라 평활화 정도를 조절한다. 실험을 통해 제안한 방법이 경계를 효과적으로 보존하면서도 모아레 패턴을 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방법은 전자 출판, 칼라 팩스, 해프톤 영상의 압축, 디지털 도서관 구축 등과 간은 멀티미디어 응용 분야에서 유용하게 활용할 수 있다.

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Adaptive Blocking Artifacts Reduction Algorithm in Block Boundary Area Using Error Backpropagation Learning Algorithm (오류 역전파 학습 알고리듬을 이용한 블록경계 영역에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬)

  • 권기구;이종원;권성근;반성원;박경남;이건일
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.9B
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    • pp.1292-1298
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    • 2001
  • 본 논문에서는 공간 영역에서의 블록 분류 (block classification)와 순방향 신경망 필터(feedforward neural network filter)를 이용한 블록 기반 부호화에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록 경계를 인접 블록간의 통계적 특성을 이용하여 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한 후, 각 영역에 대하여 블록화 현상이 발생하였다고 분류된 클래스에 대하여 적응적인 블록간 필터링을 수행한다. 즉, 평탄 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

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