• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1188-1193
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• 2006

본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.369-372
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• 2012

조영증강 의료 초음파 영상에서 조영제의 확산효과에 대한 분석은 간질환과 연관된 각종 병변을 검출하고 분석하는 과정에서 매우 유용한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 초음파 영상에서 조영제의 확산 패턴을 분석하고 이를 영상화하는 방법을 제안한다. 이 과정에서 부수적으로 호흡에 의한 흔들림 현상을 보정하고 노이즈의 영향을 극복할 수 있는 방법론을 고찰한다. 호흡주기에 따른 모멘텀 요소를 고려한 ROI 추적 기법은 측정과정에서의 흔들림과 노이즈에 의한 오류를 최소화 할 수 있게 한다. 조영제의 확산 단계에 따라 서로 다른 노이즈 비율을 고려하여 동적 가중치를 할당하는 방법으로써 흔들림을 보정하였으며, 조영제의 전이 시간과 패턴을 분석하고 그 특성을 분류함으로써 간 병변 분석을 위한 효과적인 영상화기법을 구현하였다. 또한 생성된 영상에서 노이즈를 제거하고 영상을 개선하는 방법으로서 MRF 기반의 최적화 알고리즘을 적용하는 영상 개선 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.236-237
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• 2019

In this paper, we propose a wavelet - based image noise reduction algorithm. We develop wavelet transform of existing Mallat Tree method. First, we propose a multiple filtering method. Maximizes the energy concentration characteristic of the wavelet transform considering the energy of each subband in the wavelet domain. We apply the proposed multiple filtering to the noise image. Finds energy subbands that can not be seen in normal images and removes them to remove noise.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.67-75
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• 1996

컴퓨터를 이용한 문서정보의 처리를 위해서는 기본적으로 문서영상내의 각 특징영역을 분리하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 노이즈가 존재하는 non-manhattan layout 이치 문서영상내의 halftone 이미지, 선 및 텍스트 등의 중요한 특징영역들을 자동으로 구분 추출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 기본적인 아이디어는 먼저 처리속도의 고속화를 위하여 원본 영상을 축소시키는 것이 필수적인 바, 축소 시 노이즈의 제거와 동시에 축소된 영상 내에서 원하는 영역의 특징들이 잘 나타나도록 하는 임계치 축소기법을 제안 사용하여 축소영상을 만든 다음, 축소영상에 다양한 모폴로지 필터를 적용함으로써 각 알고리즘의 성능을 이용한 노이즈 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.241-243
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• 2020

저조도 환경에서 획득한 CCTV 컬러 영상은 품질이 좋지 않으므로, 일정 조도 이하의 저조도에서 CCTV 는 근적외선을 이용하여 회색조 영상을 획득한다. 본 논문에서는 저조도에서 획득한 근적외선 영상을 이용한 물체 검출 및 GAN 을 통해 재구성된 컬러 영상에 생기는 컬러 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 기존의 재구성된 컬러 영상의 PSNR 측면에서 22.5dB 가 나왔으나, 영상 합성을 통해 컬러 노이즈를 제거한 영상의 PSNR 은 34dB 가 나왔다. 본 논문은 컬러 노이즈를 제거하면서 원래의 색의 유지가 제대로 이루어 졌는지는 주관적인 평가 방법을 통해 확인하였다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.21 no.1
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• pp.21-25
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• 2010

In this paper, in order to enhance the image reconstruction performance of white light scanning interferometry(WLI), we demonstrate the scattered point noise filtering performance of post-processing methods. Median filtering is similar to using an averaging filter. Because the median value is less sensitive than the mean to extreme values, the median filter can remove the scattered point noise from a height-map without significantly reducing the sharpness of the image. In several specific cases, however, the median filter can't remove the scattered point noise. Therefore, we propose a comparative mean filter that uses order-statistic filtering and the mean of the neighborhood pixels. The performance is demonstrated by measuring an array of metal solder balls fabricated on PCB. The proposed method reduced the noise pixels by 4.4 percent.

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 2009.04a
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• pp.238-239
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• 2009

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.10C
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• pp.975-981
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• 2007

In this paper, we propose a spatially adaptive image restoration algorithm using local and statistics and estimated noise. The ratio of local mean, variance, and maximum values with different window size is used to constrain the solution space, and these parameters are computed at each iteration step using partially restored image. In addition, the additive noise estimated from partially restored image and the local constraints are used to determine a parameter for controlling the degree of local smoothness on the solution. The resulting iterative algorithm exhibits increased convergence speed when compared to the non-adaptive algorithm. In addition, a smooth solution with a controlled degree of smoothness is obtained without a prior knowledge about the noise. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm requires the similar iteration number to converge, but there is the improvement of SNR more than 0.2 dB comparing to the previous approach.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.13 no.5
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• pp.765-771
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• 2019

Noise in skull X-ray imaging is inevitable, which reduces imaging quality and diagnostic accuracy and increases errors due to the nature of digital imaging devices. Increasing the dose can attenuate noise, but that could lead to big problems with higher exposure dose received by patients. Thus, noise reduction algorithms are actively being studied at low doses to solve dose problems and reduce noise at the same time. Wiener filter and median filter have been widely used, with the disadvantages of poor noise reduction efficiency and loss of much information about imaging boundary. The purpose of this study is to apply total variation (TV) algorithm to skull X-ray imaging that can compensate for the problems of previous noise reduction efficiency to assess quantitatively and compare them. For this study, skull X-ray imaging is obtained using various kVp and mAs using the skull phantom using the X-ray device of Siemens. In addition, contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation (COV) are compared and measured when noisy image, median filter, Wiener filter and TV algorithm were applied to each phantom imaging. Experiments showed that when TV algorithms were applied, CNR and COV characteristics were excellent under all conditions. In conclusion, we've been able to see if we can use TV algorithm to improve image quality and CNR could be seen to increase due to the decrease in noise as the amount of increased mAs. On the other hand, COV decreased as the amount of increased mAs, and when kVp increased, noise was reduced and the transmittance was increased, so COV was reduced.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• autumn
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• pp.535-538
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• 2002

Machine vision algorithms, which are composed of noise elimination algorithm, crack detection and mapping algorithm, and path planning algorithm, are required for sealing crack networks effectively and automation of crack sealing.. Noise elimination algorithm is the first step so that computer take cognizance of cracks effectively. Noises should be removed because common road includes a lot of noises(mark of oil, tire, traffic lane, and sealed crack) that make it difficult the computer to acknowledge cracks accurately. The objective of this paper is to propose noise elimination algorithm, prove the efficiency of the algorithm through coding. The result of the coding is represented in this paper as well.