It is very difficult to restore the images degraded by motion blur and additive noise. In conventional methods, regularization usually applies to all the images without considering local characteristics of the images. As a result, ringing artifacts appear in the edge regions and noise amplification is in the flat regions, as well. To solve these problems, we propose an adaptive iterative regularization method, using the way of regularization operator considering edge directions. In addition, we suggest an adaptive regularization parameter and an relaxation parameter. In conclusion, We have verified that the new method shows the suppression of the noise amplification in the flat regions, also does less ringing artifacts in the edge regions. Furthermore, it offers better images and improves the quality of ISNR, comparing with those of conventional methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.2
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pp.461-466
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2013
As the technology of the digital information age has developed rapidly, lots of research has been done on the digital image processing techniques, such as the image restoration. However, the SM(Standard Median) filter is a typical method of recovering the image which are corrupted by the impulse noise, this method will also reduce the quality of image by generating an error in the edge region. In this paper, in order to restore the corrupted images in the impulse noise environment, a modified median filter algorithm is proposed, which uses the pixels as the center and takes double mask. By using the double mask, we are succeeded in acquiring the excellent performance on noise-canceling, edge preservation, and also in improving the quality of image.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.12C
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pp.1194-1200
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2006
In this paper, we propose an adaptive MAP (Maximum A Posteriori) high-resolution image reconstruction algorithm using local statistics. In order to preserve the edge information of an original high-resolution image, a visibility function defined by local statistics of the low-resolution image is incorporated into MAP estimation process, so that the local smoothness is adaptively controlled. The weighted non-quadratic convex functional is defined to obtain the optimal solution that is as close as possible to the original high-resolution image. An iterative algorithm is utilized for obtaining the solution, and the smoothing parameter is updated at each iteration step from the partially reconstructed high-resolution image is required. Experimental results demonstrate the capability of the proposed algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.145-152
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2010
This paper presents a digital auto-focusing algorithm using iterative unsharp mask filter. The proposed digital auto-focusing algorithm has the advantage of low computational complexity because it uses a simple filter instead of calculating the point spread function for the estimation of image degradation. The proposed iterative algorithm can control the number of iterations for image restoration according to the objective and the subjective criterion. We show that the proposed algorithm is mathematically equivalent to the conventional image restoration. Finally, in order to evaluate the performance of the proposed algorithm, various experiments are performed so that the proposed algorithm can provide good results in the sense of subjective and objective views.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.5
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pp.205-211
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2012
By using an adaptive threshold and weight based on the wavelet transform and Haar transform, a novel image enhancement algorithm is proposed. First, a medical image was decomposed with wavelet transform and all high-frequency sub-images were decomposed with Haar transform. Secondly, noise in the frequency domain was reduced by the proposed soft-threshold method. Thirdly, high-frequency coefficients were enhanced by the proposed weight values in different sub-images. Then, the enhanced image was obtained through the inverse Haar transform and wavelet transform. But the pixel range of the enhanced image is narrower than a normal image. Lastly, the image's histogram was stretched by nonlinear histogram equalization. Experiments showed that the proposed method can be not only enhance an image's details but can also preserve its edge features effectively.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.953-955
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2016
Degradation is occurred in the process of the signal transmission in the image processing system due to various reasons. Degradation is noise addition in the image signal and the representative one to cause degradation is salt and pepper noise. Therefore, image restoring filter was suggested in this article to apply and process weighted value by the changes of each directional pixel upon breakdown of local mask with 8 directions in order to restore the damaged image in the environment of salt and pepper noise. In addition, peak signal to noise ratio (PSNR) was used to compare the existing method as the objective determinant standard of the improvement effect.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.193-195
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2018
홍채코드는 홍채의 정보를 이진코드로 표현함으로써 홍채정보를 보호하는 방법이다. 이러한 방법은 현재 홍채인식 시스템에서 표준으로 채택된 기술이다. 본 논문에서는 1-D 가버 필터를 사용하여 홍채 코드로부터 역공학적 방법을 사용하여 홍채영상을 복원하고, 복원된 홍채 영상과 기존의 홍채영상의 인식 결과를 통해 홍채 인식에 대한 취약성을 연구한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.351-354
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2003
본 논문에서는 임의 형태 영상 영역에 대한 변환 부호화 회로를 설계하고 구현하여 동작을 확인한다. 설계된 회로는 순방향 변환 부호화 회로와 역방향 변환 부호화 회로로 구성된다. 순방향 변환 부호화 회로에서는 영상 영역을 구성하는 화소들을 변환 블록의 가장 자리로 이동시킨 후, 비어 있는 부분을 화소 평균값으로 외삽한다. 그리고 변환을 실행한 후 외삽된 부분의 변환 계수들을 삭제한다 역방향 변환 부호화 회로에서는 먼저 삭제된 변환 계수들물 복원한 후에 역변환 과정을 수행하며, 역변환 계수들 중 복원된 부분의 계수들을 삭제한다. 모의 실험을 통해 본 논문에서 설계된 변환 부호화 회로가 특히 낮은 비트율에서 우수한 압축 성능을 갖는 것을 볼 수 있다.
This paper presents a superresolution demosaicing technique that can restore high-resolution color image from differently blurred low resolution images in Bayer domain. The proposed superresolution demosaicing algorithm uses an aperture mask wheel to get differently blurred low resolution images, so we just need to estimate point spread function at each frame. In addition, it does not require image registration because there is no translational motion between low resolution images. By using a rotatable aperture mask wheel, consecutive captured images provide sufficiently exclusive information for superresolution. Therefore, the proposed method can reduce the registration error between the low-resolution image as well as the calculation amount for superresolution restoration. The existing lens system of the camera can be extended to obtain a superresolution image by only adding an rotatable aperture mask wheels. Finally, in order to verify the performance of the proposed system, experimental results are performed. The proposed method showed the significant improvements in the sense of spatial and color resolution.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.10C
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pp.621-628
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2011
The skin color has been used as important cues in the systems for detecting or recognizmg the face. However, the color difference in images under different illuminants makes it difficult to find out the skin in these systems. For solving the problem, this paper proposes a method of recovering skin colors based on well-known color constancy approaches, such as Retinex, Gray World, White Patch, and Simplified Horn. To acquire experimental images under the colored scene illumination, the effects of colored illuminants were added to source images. Next, result images, having the corrected skin color by the constancy methods, were derived from the source images. The experiment results showed that most of the skin colors in our experiments were recovered into some steady range in the color space, and that Gray World had higher performance than the other methods compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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