• Title/Summary/Keyword: 실제영상

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Reconstruction of HDR Environment Map using a Single LDR Environment Map (단일 LDR 환경 맵을 이용한 HDR 환경 맵 복원)

  • Yoo, Jae-Doug;Cho, Ji-Ho;Lee, Kwan H.
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.550-553
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    • 2010
  • 최근 영화, 광고 그리고 증강현실과 혼합현실 등 다양한 분야에서 실제 영상에 가상의 객체를 합성하는 기법이 자주 사용되고 있다. 보다 사실적인 합성 결과를 생성하기 위해서는 실제 배경영상의 광원정보를 그대로 적용해야 한다. 이러한 실 세계의 광원 정보를 이용하기 위해서는 HDR(High Dynamic Range) 영상을 생성해야 한다. 일반적으로 HDR 영상을 생성하기 위해서는 고가의 HDR 카메라를 사용하거나 LDR(Low Dynamic Range) 카메라를 사용하여 노출 시간을 달리한 일련의 LDR 영상을 촬영하여 이를 기반으로 HDR 영상을 생성해야 한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 한 장의 LDR 환경 맵을 HDR 환경 맵으로 복원하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법을 통해 LDR 환경 맵을 HDR 환경 맵으로 복원할 수 있으며 결과에서 볼 수 있듯이 HDR 영상을 이용했을 때와 유사한 렌더링 결과를 생성할 수 있다.

Overexposure Image Restoration Using a Generative Adversarial Network (적대적 생성 신경망을 활용한 과다 노출 영상 복원 방법)

  • Kim, Taeha;Yang, Seongyeop;Kang, Byeongkeun;Lee, Yeejin
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.10-13
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    • 2021
  • 본 논문에서는 과다 노출된 영상을 영상 간 변환(Image-to-Image Translation)을 위해 설계된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)을 활용하여 복원하는 연구를 수행한다. 과다 노출 복원을 위한 기존의 연구에서 과다 노출 영역 판별, 밝기 회복, 색상 보정 과정을 거치는데, 영상 내 과다 노출 영역을 판별하는 과정에서 임의로 결정하는 파라미터에 의해 복원된 영상 결과가 달라지는 한계점을 극복하기 위해 종단간(End-to-End) 신경망을 학습시켜 과다 노출 영역을 별도의 파라미터 선택과 분할된 과정 없이 한 번에 복원하는 방법을 제안한다. 영상 간 변환 신경망 학습에 필요한 과다 노출 여부로 도메인이 분할된 데이터셋은 게임 소프트웨어를 활용하여 만들어 사용하였다. 본 연구에서는 신경망이 생성한 영상이 실제로 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 것을 확인하였다. 그리고 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 과정을 학습 단계별로 확인함으로써 신경망이 실제로 과다 노출 복원 과정을 학습함을 보였다.

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ISAR Imaging of a Real Aircraft Using KOMSAR (KOMSAR를 이용한 실제 항공기 ISAR 영상 제작)

  • Kim, Kyung-Tae;Jeong, Ho-Ryung
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.18 no.7
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    • pp.717-722
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    • 2007
  • Inverse synthetic aperture radar(ISAR) images represent two-dimensional(2-D) spatial distribution of electromagnetic scattering phenomenology against a target. Hence, they are usually used in the areas of automatic target recognition (ATR) or non-cooperative target recognition(NCTR), identifying a target using radar in a long distance. This paper makes use of Korea Miniature Synthetic Aperture Radar(KOMSAR) to generate ISAR images of a real and maneuvering aircraft. The data obtained from KOMSAR are processed to eliminate phase errors due to motion of a target, with the use of entropy-based ISAR autofocusing technique. Results show that we can successfully obtain ISAR images of a real aircraft, and the success of experiments implies that a significant step toward ATR using radar has been established.

Light Source Estimation for Realistic Rendering using Segmented HDR Images (사실적인 렌더링을 위한 분할된 HDR 영상으로부터의 광원 추정 기법)

  • Yoo, Jae-Doug;Cho, Ji-Ho;Lee, Kwan-H.
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.671-674
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    • 2007
  • 현재 다양한 분야(영화, 광고, AR 등)에서 영상합성 기법이 많이 사용되고 있다. 실제 영상에 가상의 객체를 합성하거나 가상의 환경에 객체를 합성하는 경우 등 영상과 객체간의 사실적인 합성결과를 얻기 위해서는 실제 환경에 적용된 광원의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실 세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상을 이용하여 실 세계의 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 LDR(Low Dynamic Range) 영상으로부터 실 세계정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR 영상을 생성한다. HDR 영상을 가시화 한 후 영상에 나타나는 밝기 값을 기반으로 영상을 분할하고 분할된 영상들이 나타내는 빛의 세기에 비례하여 방향성 광원을 추정한다. 추정된 조명조건을 이용하여 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 결과를 얻을 수 있으며 소수의 광원을 추정함으로써 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강 현실 분야에도 적용할 수 있다. 또한 분할된 영상들로부터 광원을 추정하기 때문에 각각의 영상들이 오브젝트에 나타내는 조명효과도 확인할 수 있다.

Real-world noisy image denoising using deep residual U-Net structure (깊은 잔차 U-Net 구조를 이용한 실제 카메라 잡음 영상 디노이징)

  • Jang, Yeongil;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.11a
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    • pp.119-121
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    • 2019
  • 부가적 백색 잡음 모델(additive white Gaussian noise, AWGN에서 학습된 깊은 신경만 (deep neural networks)을 이용한 잡음 제거기는 제거하려는 잡음이 AWGN인 경우에는 뛰어난 성능을 보이지만 실제 카메라 잡음에 대해서 잡음 제거를 시도하였을 때는 성능이 크게 저하된다. 본 논문은 U-Net 구조의 깊은 인공신경망 모델에 residual block을 결합함으로서 실제 카메라 영상에서 기존 알고리즘보다 뛰어난 성능을 지니는 신경망을 제안하다. 제안한 방법을 통해 Darmstadt Noise Dataset에서 PSNR과 SSIM 모두 CBDNet 대비 향상됨을 확인하였다.

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Comparison of Computed Diffusion-Weighted Imaging b2000 and Acquired Diffusion-Weighted Imaging b2000 for Detection of Prostate Cancer (전립선암 발견을 위한 계산형 확산강조영상 b2000과 실제 획득한 b2000 영상의 비교)

  • Yeon Jung Kim;Seung Ho Kim;Tae Wook Baek;Hyungin Park;Yun-jung Lim;Hyun Kyung Jung;Joo Yeon Kim
    • Journal of the Korean Society of Radiology
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    • v.83 no.5
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    • pp.1059-1070
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    • 2022
  • Purpose To compare the sensitivity of tumor detection and inter-observer agreement between acquired diffusion-weighted imaging (aDWI) b2000 and computed DWI (cDWI) b2000 in patients with prostate cancer (PCa). Materials and Methods Eighty-eight patients diagnosed with PCa by radical prostatectomy and having undergone pre-operative 3 Tesla-MRI, including DWI (b, 0, 100, 1000, 2000 s/mm2), were included in the study. cDWI b2000 was obtained from aDWI b0, b100, and b1000. Two independent reviewers performed a review of the aDWI b2000 and cDWI b2000 images in random order at 4-week intervals. A region of interest was drawn for the largest tumor on each dataset, and a Prostate Imaging-Reporting and Data System (PI-RADS) score based on PI-RADS v2.1 was recorded. Histologic topographic maps served as the reference standard. Results The study population's Gleason scores were 6 (n = 16), 7 (n = 53), 8 (n = 9), and 9 (n = 10). According to the reviewers, the sensitivities of cDWI b2000 and aDWI b2000 showed no significant differences (for reviewer 1, both 94% [83/88]; for reviewer 2, both 90% [79/88]; p = 1.000, respectively). The kappa values of cDWI b2000 and aDWI b2000 for the PI-RADS score were 0.422 (95% confidence interval [CI], 0.240-0.603) and 0.495 (95% CI, 0.308-0.683), respectively. Conclusion cDWI b2000 showed comparable sensitivity with aDWI b2000, in addition to sustained moderate inter-observer agreement, in the detection of PCa.

Evaluation of image Quality for Radiographic positioning using IEC Radiation Quality & Clinical condition (IEC 선질과 임상조건을 이용한 방사선영상의 품질평가)

  • An, Hyeon;Kim, Changsoo;Kim, Jung-Hoon
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.177-178
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    • 2015
  • 디지털방사선영상시스템의 영상 품질을 비교하기 위해 영상의 정량적인 분해능을 나타내는 변조전달함수(MTF), 노이즈 특성을 나타내는 잡음력 스펙트럼(NPS)을 이용하여 영상 품질평가를 하였다. IEC61267 선질을 사용하여 IEC62220-1에서 제시하는 기하학적인 조건과 실제 임상에서 사용되어지는 기하학적인 조건을 사용하여 그리드 및 부가필터, 임상선량을 이용하여 edge 팬텀을 사용하여 MTF, NPS값을 측정하였다. 그리드사용 유 무, 부가필터사용 유 무, kV, 임상선량(mAs), 영상검출기까지의 거리에 따른 MTF 결과는 임상조건 100cm, 180cm과 IEC62220-1 기하학적인 조건 150cm에서 MTF 공간주파수 측정값은 비슷하게 나타났으며, 오히려 임상조건 100cm에서 공간주파수가 높게 나타나는 경우도 있었다. NPS 결과는 선량(mAs)이 증가함에 따라 감소함을 나타내었다. IEC61267 선질을 이용한 영상품질평가에서는 IEC62220-1기하학적인 조건을 이용한 품질평가보다 임상조건 기하학적인 조건을 사용한 영상의 품질이 좋았다. 본 논문의 영상특성 평가 연구 결과들을 바탕으로 향후 IEC 표준의 영상평가에서 제시하는 평가방법보다는 임상 조건을 적용한 영상특성 평가방법을 적용한다면 실제 임상의 디지털방사선영상시스템의 영상품질을 적절하게 유지할 수 있을 것으로 사료된다.

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Reference Image Update on the Security System for the Moving Object Detection (침입자 검출을 위한 보안 시스템에서의 참고영상 갱신 방안에 관한 연구)

  • 안용학
    • Convergence Security Journal
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    • v.2 no.2
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    • pp.99-108
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    • 2002
  • In this paper, I propose a reference image updating algorithm for Intruder Detection System using a difference image method that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequence received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of four process determines threshold value and quantization, segmentation of a moving object area, generation of adaptive temporary image that removes a moving object area, and updates reference image using median filtering. The test results show that the proposed algorithm can generate reference image very effectively in the noisy environment.

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An Image Denoising Algorithm Using Multiple Images for Mobile Smartphone Cameras (스마트폰 카메라에서 다중 영상을 이용한 영상 잡음 제거 알고리즘)

  • Kim, Sung-Un
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.9 no.10
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    • pp.1189-1195
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    • 2014
  • In this study we propose an image denoising algorithm which manipulates the information obtained from multiple images in the same environment for mobile smart phones. We also envisage a multiple images registration method for mobile smart phone cameras equipped with limited computing ability and present an effective image denoising algorithm combining and manipulating the information obtained from multiple images. We proved that the proposed algorithm has much better PSNR value than the method applying single image. We verified that the propose approach has good denoising quality and can be utilized in the feasible level speed on Android smart phones.

Real-Time Foreground and Facility Extraction with Deep Learning-based Object Detection Results under Static Camera-based Video Monitoring (고정 카메라 기반 비디오 모니터링 환경에서 딥러닝 객체 탐지기 결과를 활용한 실시간 전경 및 시설물 추출)

  • Lee, Nayeon;Son, Seungwook;Yu, Seunghyun;Chung, Yongwha;Park, Daihee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.711-714
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    • 2021
  • 고정 카메라 환경에서 전경과 배경 간 픽셀값의 차를 이용하여 전경을 추출하기 위해서는 정확한 배경 영상이 필요하다. 또한, 프레임마다 변화하는 실제 배경과 맞추기 위해 배경 영상을 지속해서 갱신할 필요가 있다. 본 논문에서는 정확한 배경 영상을 생성하기 위해 실시간 처리가 가능한 딥러닝 기반 객체 탐지기의 결과를 입력받아 영상 처리에 활용함으로써 배경을 생성 및 지속적으로 갱신하고, 획득한 배경 정보를 이용해 전경을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 고정 카메라에서 획득되는 비디오 데이터에 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 지속적으로 입력받아 픽셀 단위의 배경 영상을 갱신하고 개선된 배경 영상을 도출한다. 이후, 획득한 배경 영상을 이용하여 더 정확한 전경 영상을 획득한다. 또한, 본 논문에서는 시설물에 가려진 객체를 더 정확히 탐지하기 위해서 전경 영상을 이용하여 시설물 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 실제 돈사에 설치된 카메라로 부터 획득된 12시간 분량의 비디오를 이용하여 실험한 결과, 제안 방법을 이용한 전경과 시설물 추출이 효과적임을 확인하였다.