• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.7 no.10
• /
• pp.1378-1388
• /
• 2004

This paper proposes method to improve the image quality degradation that show when reconstructing compressed images at low bit rate by using wavelet transform. The image quality distortion is blocking artifacts and noise in DCT's compression but blocking artifacts of wavelet transform does not appear and ringing artifacts was appeared near the edge. This proposed technique is classified to part which is ringing artifacts of the edge vicinity appears which is not, apply adaptive filter to each region improved image. A edge region which is harsh to the eye is applied by Canny mask and finding strong edge region, search the neighborhood classify the flat region and the texture region, and apply to each region suitable filter, As experiment result, PSNR value of method that is proposed in that low bit rate compression image that ringing artifact appears became low about 0.05db, but 0.023db degree rose strong edge region and nat region's image. Also, showed picture quality improved more than ringing artifacts in nat region when see from subjective viewpoint of human.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.46 no.5
• /
• pp.111-119
• /
• 2009

This paper presents an adaptive image interpolation algorithm using local characteristics. An input image is classified into edge region and flat low frequency region. And then, the edge region is further partitioned into directive edge region and high frequency texture region. A bilinear interpolation is applied to flat low frequency region, cubic convolution is applied to texture region, and new edge directed interpolation to directive edge region, respectively. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms the existing interpolation methods in terms of visual quality as well as PSNR.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.587-590
• /
• 2003

본 논문에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 저 비트율로 압축한 영상을 복원하였을 때 나타나는 화질열화를 개선하는 방법을 제안하였다. 웨이블릿 변환을 이용하여 정지영상을 압축하는 방법에서는 에지부근에 링잉현상(ringing artifacts)이 나타나게 되었다. 이는 강한 에지성분이 있는 곳이므로 캐니 마스크(Canny mask)를 적용하여 강한 에지부근을 찾아낸 후 그 주변을 탐색하여 평탄한 영역(flat region)과 텍스쳐 영역(texture region)을 구분하여 각각에 맞는 필터를 적용하게 된다. 실험결과, 링잉현상이 나타나는 저비트율 압축 영상에서 제안된 방법의 PSNR 값은 0.05db정도 낮아졌지만 인간 시각의 주관적 관점에서 볼 때 평탄한 영역에서의 링잉현상이 보다 개선된 화질을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2008.08a
• /
• pp.138-141
• /
• 2008

본 논문에서는 영상의 화질 개선을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 미디안 필터와 샤프닝 필터의 단점들을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 통계적 정보를 이용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 기존의 다른 화질 개선 필터 보다 향상된 개선 효과를 기대 할 수 있다. 또한 적용할 스케일 값의 크기만 결정하면 각 화소에서의 범주와 세기는 영상의 통계적 정보를 이용한 매핑 함수를 통해 자동으로 생성된다. 따라서 기존의 미디안 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.28 no.12C
• /
• pp.1250-1257
• /
• 2003

Generally images are classified into two regions: edge and flat region. While low frequency components are popular in the flat region, high frequency components are quite important in the edge region. Therefore, deinterlacing algorithm that considers the characteristic of each region can be more efficient. In this paper, an image is divided into edge region and flat region by the local variance. And then, for each region, frequency modularized neural network is assigned. Using this structure, each modularized neural network can learn only its region intensively and avoid the complexity of learning caused by the data of different region. Using the local AC data for the input of neural network can prevent the degradation of the performance of teaming due to the average intensity values of image that disturbs the effective learning. The proposed method shows the improved performance compared with previous algorithms in the simulation.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.521-532
• /
• 2015

This paper presents a piecewise image denoising with multi-scale block region detector based on quadtree structure for effective image restoration. Proposed piecewise image denoising method suggests multi-scale block region detector (MBRD) by dividing whole pixels of a noisy image into three parts, with regional characteristics: strong variation region, weak variation region, and flat region. These regions are classified according to total pixels variation between multi-scale blocks and are applied principal component analysis with local pixel grouping, bilateral filtering, and structure-preserving image decomposition operator called relative total variation. The performance of proposed method is evaluated by Experimental results. we can observe that region detection results generated by the detector seems to be well classified along the characteristics of regions. In addition, the piecewise image denoising provides the positive gain with regard to PSNR performance. In the visual evaluation, details and edges are preserved efficiently over the each region; therefore, the proposed method effectively reduces the noise and it proves that it improves the performance of denoising by the restoration process according to the region characteristics.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.561-564
• /
• 2001

잡음에 의해 훼손된 영상 신호를 복원할 때 쓰이는 Wiener filter는 국부영역의 잡음 분산과 신호 분산을 가지고 적응적으로 필터의 파라미터를 조절한다. 그러나 기존의 Wiener filter는 고정된 필터 마스크를 사용함으로써, 평탄 영역의 잡음을 크게 제거하면, 에지 부분의 잡음이 살고, 에지 부분의 잡음을 제거하면, 평탄영역의 잡음이 사는 특성이 있다. 본 논문은 Kirsh mask로 에지와 그 방향성을 판별한 후, 에지 부분의 잡음을 제거하면서 평탄 영역의 잡음도 동시에 제거하기 위해 가변적인 필터 마스크를 사용했으며, 잡음에 의해 훼손된 방향성 정보를 살러 주기위해 필터 마tm크와 훼손된 영상 이미지에 방향성 정보를 추가했다. 제안된 방법으로 실험한 결과 주관적 비교에서 에피 부분이 잡음을 제거하고 방향성을 살렸으며, PSNR을 이용한 객관적 비교에서도 기존알고리즘보다 개선된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2008.08a
• /
• pp.133-137
• /
• 2008

본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.9B
• /
• pp.1292-1298
• /
• 2001

본 논문에서는 공간 영역에서의 블록 분류 (block classification)와 순방향 신경망 필터(feedforward neural network filter)를 이용한 블록 기반 부호화에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록 경계를 인접 블록간의 통계적 특성을 이용하여 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한 후, 각 영역에 대하여 블록화 현상이 발생하였다고 분류된 클래스에 대하여 적응적인 블록간 필터링을 수행한다. 즉, 평탄 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.34 no.4C
• /
• pp.371-379
• /
• 2009

In this paper, we proposed new de-interlacing algorithm for video data using intensity gradient filter and median filter with texture detection in the image block. We first introduce the texture detection. According to texture detection, the current region is determined into smooth region or texture region. In case that the smooth region interpolated by median filter. In addition, in case of the texture region, we calculate missing pixel value using intensity gradient filter. Therefore, we analyze the local region feature using the texture detection and classify each missing pixel into two categories. And then, based on the classification result, a different de-interlacing algorithm is activated in order to obtain the best performance. Experimental results show that the proposed algorithm performs well with a variety of moving sequences compared with conventional intra-field method in the literature.