• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권3호
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• pp.150-156
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• 2008

본 연구에서는 이산 웨이브렛 도메인에서 기저계수와 웨이브렛 계수의 변환을 이용하여 X-ray 이미지의 대조도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 기저 함수의 변환은 기존에 나와있는 contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE)와 multi-scale image contrast amplification (MUSICA)와 같은 보편적인 영상의 대조도 향상 기법을 적용하였으며 대조도가 향상된 저해상도 기저 계수의 역변환으로 인한 Blurring 현상을 방지하고 또한 이미지의 선명도를 향상시키기 위하여 웨이브렛 계수에 sigmoid function을 적용하였다. 본 알고리즘에 대한 성능 평가를 위하여 contrast detail mammography(CDMAM) 팬텀의 영상을 획득하여 기존에 사용한 대조도 향상 기법들과 contrast to noise ratio (CNR) 및 line profile에 대한 비교평가를 실시 하였고 그 결과 기존의 대조도 향상기법을 웨이브렛 도메인에서 적용하는 것이 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 본 영상 대조도 향상기법은 영상의 대조도를 증가시키는 동시에 잡음의 증폭을 효율적으로 억제할 수 있다. 따라서 본 연구는 의료 영상뿐 만이 아닌 대조도와 선명도가 중요시되는 여려 분야에 적용될 수 있으리라 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.44-45
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• 2018

본 논문은 감마 보정 기반의 저조도 영상의 대조비 향상을 위한 최적의 계수 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 입력 영상의 휘도 정보를 로그 함수를 이용하여 정규화 한 후, 입력 영상을 밝은 부분과 어두운 부분으로 나눈다. 그런 다음 각각의 영역에서 통계적 특성을 고려한 비용 함수를 정의하고, 컨벡스 최적화 이론을 이용하여 최적의 감마보정 계수를 얻는다. 마지막으로 과포화 현상이 발생을 억제할 수 있는 색상 복원 기법을 적용한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 낮은 계산 복잡도를 보이면서도 향상된 대조비를 보임을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.92-94
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• 2019

본 논문에서는 서브 블록별 상대적 거리에 따라 적응적으로 가중된 히스토그램 기반 지역적 대조비 향상 기법을 제안한다. 기존 지역적 대조비 향상 기법은 제한적인 공간의 정보만을 이용하기 때문에 과잉 대조비 향상, 결과 영상의 부자연스러움을 초래하는 반면, 제안하는 방법은 서브 블록별 상대적 거리에 반비례하는 가중치를 통해 더 넓은 공간의 정보를 적응적으로 이용하여 과잉 대조비 향상, 결과 영상의 부자연스러움을 효과적으로 방지한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 지역적 특성을 강화해주는 동시에 전역적인 자연스러움을 보존하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.105-106
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• 2014

본 논문에서는 중요도 지도를 사용한 화소값 사이 척력 기반 영상 대조비 향상 기법을 제안한다. 공간상에서 인접한 화소들 사이에 자주 발생하는 화소값들의 차이를 크게 하면 효과적으로 영상의 디테일을 두드러지게 할 수 있다. 대조비 증가를 위해 화소값 사이 척력을 정의하고, 유효 화소값 사이 척력들의 합을 사용하여 대조비의 증가 정도를 조절한다. 중요도 지도는 영상의 화소마다 사람의 시선이 머무르는 정도를 상대적인 수치로 나타낸 것이다. 따라서 영상 화질을 개선할 때 중요도 지도를 사용하면 사람의 시선을 끄는 화소값들의 대조비를 선택적으로 높일 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안 기법이 우수한 화질개선 영상을 생성함을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.977-984
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• 2003

본 논문에서는 파노라믹 적외선 영상에서의 영상 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 파노라믹 적외선 영상을 작은 부영상으로 나누고, 각 부영상의 통계적 특성을 이용하여 각 부영상에 대하여 대조 확장을 행한다. 그러나 이때 통계적 특성이 다른 인접하는 부영상의 경계 영역에서는 블럭화 현상이 나타난다. 이러한 블럭화 현상을 제거하기 위하여 제안한 기법에서는 수평적으로 인접하는 부영상의 통계적 특성을 이용하여 부영상의 경계영역에 대하여 대조 확장을 행한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 효율적으로 시각적인 화질을 개선하였음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.284-294
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• 2012

본 논문은 OLED 디스플레이를 위한 저전력 화질 개선 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 대조비를 향상하면서 동시에 OLED 디스플레이의 소비 전력을 감소하는 변환을 선형 변환 함수에 기반하여 유도한다. 또한 영상의 지역적 특성을 고려하여 블록 단위로 변환 함수를 적용하여 영상의 지역적 특성에 적응적인 대조비 개선 알고리즘을 개발한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 전력 소비를 줄이고 동시에 영상의 대조비를 향상시키는 것을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.309-315
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• 2009

MRI로부터 얻어지는 영상신호는 주파수 영역 데이터에 주파수 필터를 적용한 후 이를 역 퓨리에 변환하여 영상을 재구성하는 방법을 적용하고 있다. 의료 영상들을 임상에서 효율적으로 활용할 수 있도록 하기 위해 다양한 영상처리 기법들이 사용되고 있다. 즉 영상 진단 장비로 획득한 영상을 전처리과정(Preprocessing)을 수행하는 영상처리 기법과 이차원 영상을 삼차원으로 나타내는 영상 재구성 방법, 영상을 효율적으로 저장하고 전송하기 위한 영상 압축 기법과 복원 기법 등이 있다. 그리고 다양한 영상기기들로부터 획득한 영상을 조합하여 진단에 활용하는 기법, 영상기기 또는 주위 환경으로부터 발생한 로이즈 및 이물질의 제거, 영상의 신호강도와 신호대잡음비 (SNR, Signal to Noise Ratio)를 증가시키고 대조도를 향상시켜 영상의 화질을 개선하는 기법 등이 있다. 본 논문에서는 MRI로부터 획득한 k-space 데이터의 주파수 및 위상 성분을 변화시킬 수 있는 필터들을 설계한 후 각각의 특성을 비교 분석하여 임상에서 질환의 진단에 적용 가능한 최적의 필터, 즉 변형된 Fermi-Dirac 필터를 고안하였고 이 필터는 기존 MR 영상보다 영상의 화질을 개선시키는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.262-267
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• 2022

이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1322-1324
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• 2022

최근 딥러닝의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도 분야에 좋은 성과를 보여주고 있다. 그러나 보다 더 높은 성능을 획득하기 위해 네트워크의 깊이 및 파라미터의 수가 크게 증가하였고, 모바일 및 엣지 디바이스에 원활하게 적용되기 위하여 딥러닝 모델 경량화의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 초해상도 모델 중 하나인 EDSR(Enhanced Deep Residual Network)에 대조 학습 기반 지식 전이를 적용한 경량화 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 지식 전이 기법이 기존의 다른 지식 증류 기법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 디지털정책학회지
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• 제3권1호
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• pp.27-32
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• 2024

본 논문은 초해상도 결과의 품질을 향상시키기 위해 질감 특징을 세분화하여 각각을 대조하고, 그 결과를 가중치로 이용하는 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도에서 중요한 평가 기준인 품질의 향상을 위해서는 경계 영역과 같은 세부사항에서의 정확하고 명확한 복원 결과가 필요하며, 인공물과 같은 불필요한 잡음을 최소화하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 품질 향상을 위해 기존 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법에서 특징 추정을 위해 다중 경로의 잔차 블록 구조와 skip-connection을 구성하였다. 추가적인 질감 분석을 위한 선명 및 흐림 이미지 결과를 추가로 학습하였다. 이를 활용하여 초해상도 수행 결과 또한 각각을 대조하여 가중치를 할당하는 방법을 이용해 영상의 세부사항 영역과 평활화 영역에 대해 개선된 품질을 얻을 수 있도록 하였다. 제안하는 방법의 실험 결과 평가 기준으로 활용되는 PSNR과 SSIM 값이 기존 알고리즘 대비 높은 결과 값을 얻어 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.