• 제목/요약/키워드: 대비 향상

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2차원 히스토그램 기반 적응적 가중치 커널을 이용한 효율적 대비 강화 (Efficient Contrast Enhancement Using an Adaptive Weighted Kernel based on 2-D Histogram)

  • 위경철;김창익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.85-88
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    • 2016
  • 대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

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精密計測 에 利용되는 센서 (II)

  • 한응교
    • 기계저널
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    • 제22권6호
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    • pp.424-433
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    • 1982
  • 근년의 각종 센서의 발전은 급속히 측정기의 성능향상을 가져왔다. 즉 전출감도의 향상, 변환률의 향상, 소형화, 응답성의 향상, 신뢰성의 향상등이다. 더욱이 이들의 뛰어난 자동화와 마이콘의 적극적인 활용에 의해 계측의 자동화를 지향하고 있는 것이 많다. 이하에 설명하는 것은 소제 목으로한 측정에 포함되는 센서를 전부 망라한 것은 아니고 구래의 것과 대비하여 독자적인 것을 각각 예시한 것이다.

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호모모프변환과 다중 스케일 분해를 이용한 영상향상 (Image Enhancement Using Homomorphic Transformation and Multiscale Decomposition)

  • 안상호;김기홍;김영춘;권기룡;서용수
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권8호
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    • pp.1046-1057
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    • 2004
  • 본 논문에서는 호모모프변환과 다중 스케일 분해를 이용하여 영상의 생동폭과 명암대비를 모두 개선시킬 수 있는 영상향상기법을 제안한다. 원 영상은 로그를 취하여 호모모프영역으로 변환하고, 이를 다중 스케일로 분해한 후 각 대역에 가중치를 가해 조합한다. 이 조합된 신호는 지수를 취하여 밝기영역으로 변환한다. 호모모프영역에서 저주파대역의 크기조절은 생동폭을 변환시키고, 고주파대역의 크기조절은 명암대비의 향상에 기여한다. 다중 스케일 분해는 계산이 간단하고 효율적인 구조를 가진 "${\AA}$ trous" 알고리듬을 사용하며, 이의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 확인한다.

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히스토그램 명세화를 이용한 효율적인 영상 대비 향상 (Efficient Contrast Enhancement Using Histogram Specification)

  • 김영로;박현상
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.5127-5133
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    • 2010
  • 본 논문에서는 히스토그램 명세화에 기반을 둔 효과적인 영상 대비 개선 알고리즘을 제안한다. 히스토그램 평활화나 이로부터 파생된 방법들은 영상 대비 개선에 효과적인 도구로 사용되어 왔으나, 과도한 대비 개선이라는 부작용을 수반하는 결과를 자주 낳게 된다. 반면 기존의 히스토그램 명세화는 의도한 히스토그램을 얻기에 부적절하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 의도한 히스토그램을 얻기 위해서 고주파필터를 활용한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 영상 대비 방법에 대해서 향상된 화질을 제공할 뿐만 아니라, 영상의 통계적 속성에 적응적으로대응하는 속성을 보여주고 있다.

개방화에 대비한 배전설비 관리기술의 고찰 (Consideration of Management Technology in Distribution Facilities at the opening)

  • 장정태
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 춘계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.144-146
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    • 2001
  • 전력산업의 공개정책에 따라 이미 발전분야를 6개 회사로 분할한데 이어, 배전설비도 2003년에 완전 공개하는 것을 원칙으로 발표한바 있다. 따라서 본 논문에서는 이같이 가속화되는 개방화에 대비하여 전력 공급의 저렴화, 양질화, 안정화등 전력공급자의 궁극적 목표를 실현하기 위하여 필요한 관리기술을 설비투자면, 기자재 및 공법의 효율화면, 전력품질 신뢰도 향상면, 작업환경의 향상면 및 환경보전 측면에서 각각 살펴보았다.

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명암의 밀도에 따른 가변 스트레칭을 이용한 영상대비 개선방법 (Contrast Improvement Technique Using Variable Stretching based on Densities of Brightness)

  • 이명윤;한영준;한헌수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.37-45
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    • 2010
  • 본 논문에서는 밝기 값의 대비도가 매우 낮음으로 인해 발생하는 화질의 저하를 개선하는 방법으로 히스토그램 분포율에 따라서 스트레칭 적용범위를 적절하게 지정하고 이를 적용하는 기법을 제안한다. 제시한 방법은 효과적인 대비향상을 위해 하나의 히스토그램을 밀도가 큰 영역과 밀도가 낮은 영역으로 구분하여 각각의 비율에 따른 범위 안에서 스트레칭 적용 범위를 결정하는 기법을 사용한다. 스트레칭의 범위는 히스토그램의 분활 및 밀집되어 있는 정도의 비율에 따라 가변적으로 결정된다. 스트레칭 적용범위가 가변적으로 결정된다면 히스토그램상의 밀도가 높은 지역은 그만큼 명암대비가 커지도록 넓게 스트레칭하고 반대로 밀도가 낮은 지역은 그만큼 좁은 간격으로 스트레칭하여 명암대비 영상에서의 과도하게 처리되는 문제점을 해결하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 전역적 및 지역적으로 명암대비가 어려운 영상들을 모아 실험하였으며 기존의 스트레칭 알고리즘과 그 밖의 명암 대비개선 기법들을 함께 비교하여 매우 우수한 성능을 보임을 입증하였다.

최대색차신호 표를 이용한 컬러 채도 향상 (Color Saturation Improvement using the Maximum Color Difference Table)

  • 김선정;홍성훈
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.119-130
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    • 2013
  • 본 논문에서는 디지털 영상의 색상을 유지하면서 영상의 명암대비 향상과 함께 채도를 향상시키는 방법을 제시한다. 제안방법은 명암대비 향상 후 밝기 변화에 따른 시각적인 채도 변화를 보정하기 위해 최대색차신호 테이블을 이용한다. 최대색차신호 테이블로부터 휘도변화에 따른 가중치를 구하고, 입력 색차신호에 가중치를 곱하여 채도를 밝기에 적응적으로 보정한다. 또한 사용자가 입력한 만큼의 채도를 향상시키는 과정에서 과도한 채도 향상으로 인한 왜곡을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 다양한 특성을 갖는 영상에 대한 실험을 통해 제안방법은 기존방식과 비교하여 효과적으로 컬러 영상의 선명도를 향상시킴을 확인하였다.

강화학습 기반의 음성향상기법 (Speech enhancement based on reinforcement learning)

  • 박태준;장준혁
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.335-337
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    • 2018
  • 음성향상기법은 음성에 포함된 잡음이나 잔향을 제거하는 기술로써 마이크로폰으로 입력된 음성신호는 잡음이나 잔향에 의해 왜곡되어지므로 음성인식, 음성통신 등의 음성신호처리 기술의 핵심 기술이다. 이전에는 음성신호와 잡음신호 사이의 통계적 정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성향상기법이 주로 사용되었으나 통계 모델 기반의 음성향상기술은 정상 잡음 환경과는 달리 비정상 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있었다. 최근 머신러닝 기법인 심화신경망 (DNN, deep neural network)이 도입되어 음성 향상 기법에서 우수한 성능을 내고 있다. 심화신경망을 이용한 음성 향상 기법은 다수의 은닉 층과 은닉 노드들을 통하여 잡음이 존재하는 음성 신호와 잡음이 존재하지 않는 깨끗한 음성 신호 사이의 비선형적인 관계를 잘 모델링하였다. 이러한 심화신경망 기반의 음성향상기법을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나인 강화학습을 적용하여 기존 심화신경망 대비 성능을 향상시켰다. 강화학습이란 대표적으로 구글의 알파고에 적용된 기술로써 특정 state에서 최고의 reward를 받기 위해 어떠한 policy를 통한 action을 취해서 다음 state로 나아갈지를 매우 많은 경우에 대해 학습을 통해 최적의 action을 선택할 수 있도록 학습하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 composite measure를 기반으로 reward를 설계하여 기존 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 기반의 reward를 설계한 기술 대비 음성인식 성능을 높였다.

괘선/구부림 강공과 종이물성과의 상관관계 II

  • 조신환;오홍석;최대웅;여성국
    • 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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    • 한국펄프종이공학회 2001년도 추계학술발표논문집
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    • pp.203-203
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    • 2001
  • 패선/구부림 가공은 후가공의 일부분으로서. 박스가공 시 종이에 패션치기와 구부림 공정이 들어가게 되며 이때 종이표면이 약할 경우 금이가는 현상이 발생한다. 본 연구 는 이러한 가공과 다층판지의 물성이 패선/구부림 적성에 영향을 미치는가에 대한 연 구로서 2000년도 추계논문발표시 종이 물성 중 패션/구부림 가공에 영향을 주는 것으 로 표면층의 층간결합력과 내절도 그리고 인장강도가 중요한 변수로 작용하는 결과를 얻었으며 이후 이들 영향인자 중 핵심영향인자의 도출을 위하여 침엽수를 배합하지 않 은 상태에서 상질고지 재생펄프를 고해 처리하여 특성을 향상시켜 실제 공정에서 실험 하였다. 1차 실험은 공정실험 전 예비 실험으로서 재생펄프를 공장 refiner를 사용하여 고해 처리하여 강도향상 효과를 분석하였다. 분석결과 인장강도는 증가하나 내절도 향상은 기대에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이에 따라 1차 공정실험 조건을 부착량을 향상 시켜 인장강도를 침엽수 펄프 배합수준으로 끌어올리는 방법을 선택하였으며 그 결과 패선/구부림 적성이 기존대비 양호한 결과를 얻었다. 즉 인장강도 향상으로 침엽수 펄 프를 대체할 수 있다는 결론을 얻었다. 2차 실험은 부착량 대선 refiner를 사용하여 상 질고지 재생펄프를 고해 처리하여 인장강도를 향상시켜 생산하였다. 실험결과 인장강도 가 침엽수펄프 배합 시 대비 동등이상 수준에 있을 경우 패션/구부린 가공 시 금이가 는 터짐문제는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 3차 실험은 두 차례 동안 실시된 공정 실험을 기준으로 refining 처리와 부착량 기준을 설정하고 장시간 생산하여 그 특성을 측정하였다. 실험결과 표면층의 인장강도가 낮아질 때 패선/구부림 적성이 약해지는 경 향을 보였으며 인장강도가 기존 침엽수펄프 배합대비 동등이상일 경우 패선/구부림 가 공적성이 양호하게 나타났으며 실제 가공업체에서도 터짐 문제가 발견되지 않았다. 결론적으로 표면층의 인장강도가 패션/구부림에 가장 중요한 변수로 작용하며 어떠 한 형태로 표면층의 인장강도를 향상시킬 경우 침엽수 펄프는 재생펄프로 대체가 가능 할 것으로 판단된다.

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클러스터링 알고리듬을 이용한 영상 대비 향상 기법 (Image Contrast Enhancement Technique Using Clustering Algorithm)

  • 김남진;김용수
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.310-315
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    • 2004
  • 야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되고 흐린 저대비 (low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차신호를 분리하여 압축한다. 본 논문에서는 밝기신호만을 추출하여, K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용한다. 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였다. 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하고 양분된 영상의 각각에 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.