Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.310-313
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2011
초해상도 영상복원은 저해상도 영상을 이용하여 하나의 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 초해상도 영상복원은 크게 두 가지 방법으로 구현된다. 단일 영상을 이용한 초해상도 영상복원과, 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 초해상도 영상복원 기법이 연구되고 있다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 공간영역에서의 초해상도 영상복원 알고리즘은 크게 정합, 보간, 후처리 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 정합과정 이전에 입력영상보정을 통한 전처리과정을 수행하여 잡음으로 인한 부정확한 위치정보추정 확률을 감소시키고, 입력영상보정과정인 전처리과정으로 인해 후처리과정을 통한 영상복원 영상보다 향상된 영상을 획득하는 기법을 제안하며, 실험결과에서 기존의 방법보다 좋은 영상을 얻음을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.107-107
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2019
하천은 과거부터 현재까지 인간의 삶에 있어서 중요한 공간이며 환경적, 생태적으로도 중요한 가치를 지니고 있다. 특히, 하천은 물과 흙으로 이루어져 있기 때문에 수생물이 살아갈 수 있는 독특한 생태 서식처 공간을 제공한다. 국내에서는 1980년대 말부터 하천환경의 개선 및 복원에 대해 관심과 인식을 높이고 공감대를 형성하여 훼손된 하천을 원래 모습으로 되돌리는 사업을 수행하였다. 이러한 하천복원사업이 하천에 서식하는 수생물의 어떠한 영향을 주는지 분석하기 위해 최근에는 다양한 물리서식처 분석이 수행되고 이를 통해 각종 복원계획을 수립하고 있다. 하천복원사업을 통한 생태유량 재산정, 보 철거의 영향, 다양한 복원기법을 통한 수생물에 미치는 영향 파악 등을 들 수 있다. 그러나 이러한 기존 연구들은 하천복원사업으로 인한 수리특성과 수생 서식처의 변화를 살펴보는 간접적인 영향에 대한 내용이었다. 그러나 직접적으로 영향을 미치는 하도의 단면을 재설계하고 다양한 복원기법을 적용하여 그 영향을 파악하는 연구도 수행되어야 할 것으로 판단된다. 본 연구는 수리학적으로 유리한 저수로 물길 조성 및 다양한 저수로 조성기법의 적용을 통해 우점종의 서식처에 미치는 영향에 대해 원주천을 대상으로 물리서식처 분석을 수행하였다. 대상구간은 원주천 중 상류에 위치한 900 m 구간으로, 대상 어종은 원주천의 중 상류에 서식하는 우점종인 참갈겨니를 목표로 하였다. 수리분석과 서식처분석은 각각 River2D 모형과 서식처 적합도 모형을 사용하였다. 서식처 적합도 모형에 사용된 서식처 적합도 곡선은 Gosse (1982)의 방법을 이용하여 구축하였으며, 수심, 유속, 기층을 모두 고려하여 물리 서식처 분석을 수행하였다. 저수로 물길 복원 조성을 위하여 수리학적으로 유리한 저수로 단면으로의 복원 및 거석, 여울/소 구조, 단면의 확폭을 통해 기존 자연형 하천과는 다른 복원을 조성하였다. 수리학적으로 유리한 저수로 물길 복원을 조성한 결과를 이용하여 물리서식처 분석을 수행하였을 때, 기존 자연하천인 현상태 대비 약 37% 가중가용면적이 악화되는 것으로 나타났다. 그러나 수리학적으로 유리한 저수로 단면의 설계 조건에서 거석, 여울/소 구조 및 단면의 확폭의 복원을 수행하였을 때 서식처가 최소 약 3%에서 최대 21%까지 가중가용면적이 향상되었다.
여러 장의 입력 영상으로부터 3차원 형상 정보를 복원하는 기법은 크게 스테레오(stereo) 기법과 각선 기반 방법으로 나누어져 있다. 특히 복셀 기반 방법은 스테레오 기법에서의 대응점 문제를 극복하고 가리어짐 현상이나 컬러의 변화가 적은 영역에서의 현상 복원 능력이 우수한 것으로 알려져 있지만 광학적 외피(photo hull) 이라는 근본적인 복원 한계성을 가진다. Photo hull은 바라보는 카메라의 위치에 크게 의존하는 성질을 보인다. 조건에 맞는 최적의 카메라 위치를 결정하는 것을 시점 계획(view planning)이라 고 하고 거리 영상(range images)로부터 형상을 복원하는 기법에 활발히 연구되어져 왔다. 본 논문에서는 복셀 기반 방법에서의 단점인 photo hull을 줄이기 위해 최적의 시점을 선택하는 시점 계획(view planning)에 대한 알고리듬을 제안하고 photo hull의 효과를 최소로 하여 형상이 복원되는 것을 실험을 통해 검증한다.
In this paper, restoration methods were applied to restore analog medicine images with an aged image added and then blurred by noises. To restore the aged image blurred by the blurring function and added by noises, it was applied to the restoration methods which are inverse filtering and wiener filtering which are linear restoration techniques and Lucy-Richardson's algorithm which is nonlinear restoration technique. Moreover, ROC curve, a subjective evaluation method, was applied to evaluate the image quality of the restoration image. The wiener filtering using the ratio of constants acquired better image than the inverse filtering, but both of them couldn't improve ability to make a diagnosis. The restoration image applied to Lucy-Richardson algorithm was the best performance of the applied techniques and its sensitivity and specitivity were improved by 15[%] as much performance as the original aged image.
곡면 복원이나 곡면 복원과 질은 관련이 있는 노말 추정을 하는 대부분의 방법은 결정론적인 알고리즘을 사용한다. 결정론적 알고리즘은 속도가 빠르고, 오차가 크지 않은 입력에 대해서는 좋은 질의 곡면 복원을 할 수 있다. 그러나 결정론적 방법의 특성상 이상치나 노이즈를 가진 데이터에 대해서는 안정된 복원 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 앙상블이라고 불리는 통계적인 방법을 사용해서 곡면 복원과 노말 추정을 하는 기존의 알고리즘을 개선한다. 앙상블 기법은 먼저 입력 점 집합을 무작위로 샘플링해서 점 집합의 부분집합을 만든다. 그리고 나서 만들어진 부분 집합에 독립적으로 결정론적인 알고리즘을 적용하여 결과를 얻어낸다. 마지막으로, 각각의 서로 다른 결과를 결합하여 더 우수한 최종결과를 얻어낸다. 널리 쓰이는 노말 추정 기법[11]과 Multi-level Partitions of Unity implicit [18]를 사용해서 앙상블이 효과적으로 노이즈가 많은 데이터를 처리할 수 있는 것을 보여준다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5C
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pp.487-495
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2007
When error occurs during the network transmission of the image, the quality of the restored image is very serious. Therefore to maintain the received image quality, the error concealment technique is necessary. This paper presents an efficient spatial error concealment method using adaptive edge-oriented interpolation. It deals with errors on slice level. The proposed method uses boundary matching method having 2-step processes. We divide error block into external and internal region, adaptively restore each region. Because this method use overall as well as local edge characteristics, it preserves edge continuity and texture feature. The proposed technique reduces the complexity and provide better reconstruction quality for damaged images than the previous methods.
본 논문은 모바일 그래픽스 응용에 적합한 메쉬 위치정보의 압축 기법을 제시한다. 제시한 기법은 복원 에러를 최소화하기 위한 메쉬 분할 기법과 기존의 방법에서 방생하는 시각적 손상문제를 해결한 지역적 정량화 기법으로 구성된다. 기존 방법에서는 분할된 조각 메쉬들 간의 경계가 벌어지는 시각적 손상문제가 방생하는데, 모든 조각 메쉬의 지역적 양자화 셀이 같은 크기와 정렬된 지역 좌표축을 갖게 하여 이 문제를 해결했다. 제시한 기법은 메쉬를 렌더링할 때 압축된 위치정보를 메모리에서 그래픽스 하드웨어로 전송하여 실시간으로 복원함으로써 모바일 기기의 자원을 절약하는 특징을 갖는다. 압축된 위치정보의 복원을 표준화된 렌더링 파이프라인에 결합이 가능하도록 설계함으로써 조각 메쉬당 한번의 행렬 곱셈으로 복원이 가능하다. 실험에서는 32 비트 부동소수점 수로 표현되는 위치정보를 8 비트 정수로 지역적 정량화하여 70%의 압축률에서 11 비트 전역적 정량화와 대등한 수준의 시각적 품질을 달성했다.
To set out restoration plan of Evergreen Broad-Leaved Forests(EBLF), a case study was done at Wando arboretum, Sinjido and Jangdo(Island). Firstly, basic environmental survey was done and the degrade levels of EBLF was assessed. And the forest functions and restoration goal of vegetation have been established before considering and setting restoration types of vegetation and restoration techniques. Taking social demand and restoration goal etc. into consideration, the forest functions were classified into a ecosystem preservation, scenery conservation and timber production. Quercus acuta Forest, Castanopsis siebodii Forest, Persea thunbergii Forest, Cinnamomum japonicum Forest, Dendropanax morbifera Forest etc. were suggested as a restoration goal of vegetation. Restoration types of vegetation were classified into a preservation type, restoration type, reconstruction type and afforestation type. And restoration techniques were subdivided into a preservation, induction, improvement, and creation according to the degraded levels of EBLF.
Hwang, Yu Min;Lee, Sun Yui;Lee, Sang Woon;Kim, Jin Young
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.9
no.4
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pp.104-110
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2014
This paper considers two reconstruction schemes of structured-sparse signals, turbo inference and Markov chain Monte Carlo (MCMC) inference, in compressed sensing(CS) technique that is recently getting an important issue for an efficient video wireless transmission system using multi-copter as an unmanned aerial vehicle. Proposed reconstruction algorithms are setting importance on reduction of image data sizes, fast reconstruction speed and errorless reconstruction. As a result of experimentation with twenty kinds of images, we can find turbo reconstruction algorithm based on loopy belief propagation(BP) has more excellent performances than MCMC algorithm based on Gibbs sampling as aspects of average reconstruction computation time, normalized mean squared error(NMSE) values.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.4C
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pp.424-432
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2003
In this paper, an effective method of stereo image reconstruction through the regularized adaptive disparity estimation is proposed. Althougth the conventional adaptive disparity estimation method can sharply improve the PSNR of a reconstructed stereo image, but some problems of overlapping between the matching windows and disallocation of the matching windows can be occurred, because the matching window size changes adaptively in accordance with the magnitude of feature values. Accordingly, in thia paper, a new regularized adaptive disparity estimation technique is proposed. That is, by regularizing the estimated disparity vector with the neughboring disparity vectors, problems of the conventional adaptive disparity estimated scheme might be solved, and also the predicted stereo image can be more effectively reconstructed. From some experiments using the CCETT'S stereo image pairs of 'Man' and 'Claude', it is analyzed that the proposed disparity estimation scheme can improve PSNRs of the reconstructed images to 10.89dB, 6.13dB for 'Man' and 1.41dB, 0.81dB for 'Claude' by comparing with those of the conventional pixel-based and adaptive estimation method, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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