• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.10
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• pp.110-116
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• 2017

This paper presents an effective demosaicking algorithm for color filter array (CFA) images acquired from single-sensor devices based on directional interpolation and nonlocal properties of the image. We interpolate the G channel considering diagonal directions as well as horizontal and vertical directions, using a small number of pixels to reflect local properties of the image. Then, we overcome image degradations, such as zipper effects near edges and false colors, by applying nonlocal means (NLM) filtering to the interpolated pixels. R and B channels are reproduced by using directional interpolation with information of the reconstructed G channel and NLM filtering. Experimental results for various McMaster images with high saturation and color changes show that the proposed algorithm accomplishes high PSNR compared with conventional methods. Moreover, the proposed method demonstrates better subjective quality compared with existing methods in terms of reduction of quality degradation, like false colors, and preservation of the image structures, such as edges and textures.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.407-409
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• 2021

Under the influence of the 4th industrial revolution, various technologies such as artificial intelligence and automation are being grafted into industrial sites, and accordingly, the importance of data processing is increasing. Digital images may generate noise due to various reasons, and may affect various systems such as image recognition and classification and object tracking. To compensate for these shortcomings, we propose an image restoration algorithm based on pattern information of non-noise pixels. According to the distribution of non-noise pixels inside the filtering mask, the proposed algorithm switched the filtering process by dividing the interpolation method into a pattern that can be applied, a pattern based on region division, and a randomly arranged pixel pattern. preserves and restores the image. The proposed algorithm showed superior performance compared to the existing impulse noise removal algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.235-236
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• 2019

본 논문에서는 초해상도, 압축 열화 제거 등 영상 화질 복원 연구에서 영상의 다운샘플링에 딥러닝을 적용한 연구들에 대해 소개한다. 첫 번째 연구는 두 개의 컨볼루셔널 신경망과 영상 압축 코덱을 이용하여 압축 영상의 화질을 향상시켰다. 두 번째 연구는 초해상도 문제를 해결함에 있어 다운샘플링 역시 딥러닝을 통해 학습하여 복원 영상의 화질을 향상시켰다. 두 연구를 통해 영상 화질 개선 문제 해결에 있어 적절한 딥러닝 학습 방법을 영상 다운샘플링에 적용하여 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.77-79
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• 2013

본 논문에서는 광원 정보를 사용하여 다양한 재생환경에서 효과적인 홀로그래픽 비디오 서비스를 제공하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서 부호화 과정에서는 가우시안 블러를 적용한 영상의 개수를 조절, 분리 하고 다운 샘플링 한 하나의 영상 압축을 한 뒤 전송한다. 이 영상을 다운 샘플링, 업 샘플링, 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 이용하여 획득한 영상과 나머지 영상을 다운 샘플링과 업 샘플링 하여 더한 영상의 차를 압축하여 수신측으로 전송한다. 복호화 과정에서는 압축된 광원 정보를 복원한 후 기본계층 정보를 가진 영상을 업 샘플링과 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 적용하고 수신자의 환경과 고려에 따라 차영상을 더 한 후 CGH를 통해 홀로그램을 획득하였다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수한 홀로그램을 복원 할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.53-54
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• 2011

본 논문에서 우리는 동영상에서 인접한 블러되지 않은 참조 프레임을 이용하여 모션 블러를 제거하는 기법을 제안한다. 기존의 디블러링 방법들은 주로 단일 영상을 이용한 방법들로 정확한 커널을 예측하는 것과 원본 영상에 준하는 영상을 복원하는 것에 한계가 존재한다. 하지만 동영상에서 부분적인 프레임에만 블러가 발생한 특수한 경우에는 인접한 위치에 존재하는 블러되지 않은 프레임을 활용하는 것이 가능하다. 제안하는 방법은 블러된 프레임과 인접한 위치에 존재하는 블러되지 않은 프레임 사이에 움직임을 추정하고, 움직임 보상된 영상을 이용하여 커널을 추정한다. 또한 움직임 오차에 따른 잔여 오차 성분에 대해서만 디컨벌루션을 적용하여 물결현상이 억제된 최종적인 결과 영상을 생성한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 디블러링 기법에 비해 에지 부분을 잘 복원시키면서 물결현상은 감소된 보다 우수한 디블러링 결과를 가져오는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.5-8
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• 2019

단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.4
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• pp.31-40
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• 2017

As 3D cell culture has recently become possible, it has been able to observe a 3D shape of cell and volume. Generally, 3D information of a cell should be observed with a special microscope such as a confocal microscope or an electron microscope. However, a confocal microscope is more expensive than a conventional microscope and takes longer time to capture images. Therefore, there is a need for a method that can reconstruct the 3D shape of cells using a common microscope. In this paper, we propose a method of reconstructing 3D cells using the focus estimator value from multi-focal fluorescence images of cells. Initially, 3D cultured cells are captured with an optical microscope by changing the focus. Then the approximate position of the cells is assigned as ROI (Region Of Interest) using the circular Hough transform in the images. The MSBF (Modified Sliding Band Filter) is applied to the obtained ROI to extract the outlines of the cell clusters, and the focus estimator values are computed based on the extracted outlines. Using the computed focus estimator values and the numerical aperture (NA) of the microscope, we extract the outline of the cell cluster considering the depth and reconstruct the cells into 3D based on the extracted outline. The reconstruction results are examined by comparing with the combined in-focus portions of the cell images.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.231-234
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• 2016

본 논문에서는 전송하고자 하는 원영상 대신에 전혀 다른 영상을 전송하여 원영상 정보를 보호하는 스테가노그래피(steganography) 기법을 제안한다. 전송할 영상의 자연스러움을 잃어버리지 않으면서 원영상을 복구할 수 있는 차영상 정보를 LSB(Least Significant Bit)에 담고, 픽셀간의 위치 관계를 무작위로 섞어 줌으로써, 원영상을 보호하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 우선 원영상과 전송할 영상 (cover image)의 차영상을 생성하고, 각 픽셀의 차이값을 큰 범위로 양자화하여 차영상의 데이터 크기를 줄인다. 그리고, 각 픽셀의 차이값을 전송할 영상의 4 픽셀에 걸쳐서 하위 2bit 에 나누어 담는다. 8bit 영상에서 하위 2 bit 를 다루기 때문에, 각 채널 밝기값의 최대 차이값은 3 으로 설정되어 자연스럽게 영상을 생성할 수 있다. 끝으로 신호의 보호를 위하여 차영상의 픽셀과 전송할 영상의 픽셀간의 대응위치를 무작위 순열로 변환하여 외부에서 쉽게 복원할 수 없도록 한다. 이러한 스테가노그래피 제안 기법을 통하여 원영상 대신에 커버 영상을 전송함으로써, 자연스러운 정보전송이 가능하며, 외부의 감시와 복원에 안전한 정보보호 기능이 강화될 수 있다. 여러 영상에 대한 실험을 통한 제안 기법에 의하면, 전송되는 커버 영상이 자연스럽기 때문에 외부에서 정보가 숨겨진 사실을 느끼지 못하며, 송수신 장치에 내장된 무작위 순열을 통하여 외부에서는 원영상 정보를 복구하는 것도 매우 어렵게 되어 있음을 확인하였다. 본 제안 기법은 군사통신이나 중요한 정보를 다루는 기관에서의 정보 전달 및 정보보호 시스템에서 사용될 수 있다.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.1
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• pp.29-40
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• 2011

GOCI the world first Ocean Color Imager in Geostationary Orbit, which could obtain total 8 images of the same region a day, however, its spatial resolution(500m) is not enough to use for the accurate land application, Super Resolution(SR), reconstructing the high resolution(HR) image from multiple low resolution(LR) images introduced by computer vision field. could be applied to the time-series remotely sensed images such as GOCI data, and the higher resolution image could be reconstructed from multiple images by the SR, and also the cloud masked area of images could be recovered. As the precedent study for developing the efficient SR method for GOCI images, on this research, it reproduced the simulated data under the acquisition process of the remote sensed data, and then the simulated images arc applied to the proposed algorithm. From the proposed algorithm result of the simulated data, it turned out that low resolution(LR) images could be registered in sub-pixel accuracy, and the reconstructed HR image including RMSE, PSNR, SSIM Index value compared with original HR image were 0.5763, 52.9183 db, 0.9486, could be obtained.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.48 no.9
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• pp.22-30
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• 2011

Recently, the rising demand for intelligent video surveillance system leads to high-performance face recognition systems. The solution for low-resolution images acquired by a long-distance camera is required to overcome the distance limits of the existing face recognition systems. For that reason, this paper proposes a hardware design of an image resolution enhancement algorithm for real-time intelligent video surveillance systems. The algorithm is synthesizing a high-resolution face image from an input low-resolution image, with the help of a large collection of other high-resolution face images, called training set. When we checked the performance of the algorithm at 32bit RISC micro-processor, the entire operation took about 25 sec, which is inappropriate for real-time target applications. Based on the result, we implemented the hardware module and verified it using Xilinx Virtex-4 and ARM9-based embedded processor(S3C2440A). The designed hardware can complete the whole operation within 33 msec, so it can deal with 30 frames per second. We expect that the proposed hardware could be one of the solutions not only for real-time processing at the embedded environment, but also for an easy integration with existing face recognition system.