Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.705-708
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2005
최근의 지구관측 위성들은 많은 양의 정보를 제한된 시간안에 지상으로 전송하기 위해 영상처리 과정에서 손실 압축 방법을 많이 사용한다. 따라서 이들 영상 압축 알고리즘들은 위성 발사전 충분히 검증되어야 하며, 현재까지는 일반적으로 압축 복원된 영상의 품질 평가를 위해 RMSE, SNR 또는 PSNR 등이 많이 이용되어왔다. 그러나 이들 방법은 원 영상과 복원된 영상의 각 화소 간의 차이를 단순 비교해서 영상 품질을 평가 하는 방법이다. 따라서 이들 방법은 각 화소 간의 차이에 의한 영상 품질은 평가가 가능 하지만 한 화소와 주변 화소와의 관계 까지는 확인 할 수 없다. 그러나 인간의 인지 능력은 한 화소 와 주변 화소 사이의 상호 관계에 매우 민감하며 특히 위성 영상의 경우 주변 물체와의 상관 정보가 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 기존 영상 품질 평가 방법들의 단점을 보완하기 위해 주변 화소와의 상관 관계를 포함하는 절대 모멘트를 이용한 영상 품질 평가 방법을 제안하고 제안된 방법을 고해상도의 지구관측 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.43
no.11
s.353
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pp.26-36
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2006
In this paper, we propose a cost-effective color filter may (CFA) demosaicing method for digital still cameras in which a single CCD or CMOS image sensor is used. Since a CFA is adopted, we must interpolate missing color values in the red, green and blue channels at each pixel location. While most state-of-the-art algorithms invest a great deal of computational effort in the enhancement of the reconstructed image to overcome the color artifacts, we focus on eliminating the color artifacts with low computational complexity. Using spatial correlation of the adjacent pixels, the edge-directional information of the neighbor pixels is used for determining the edge direction of the current pixel. We apply our method to the state-of-the-art algorithms which use edge-directed methods to interpolate the missing color channels. The experiment results show that the proposed method enhances the demosaiced image qualify from $0.09{\sim}0.47dB$ in PSNR depending on the basis algorithm by removing most of the color artifacts. The proposed method was implemented and verified successfully using verilog HDL and FPGA. It was synthesized to gate-level circuits using 0.25um CMOS standard cell library. The total logic gate count is 12K, and five line memories are used.
In this paper, we present an image compression algorithm that is capable of significantly reducing the vast mount of information contained in multispectral images. The developed algorithm exploits the spectral and spatial correlations found in multispectral images. The scheme encodes the difference between images after contrast/brightness equalization to remove the spectral redundancy, and utilizes a two-dimensional wavelet trans-form to remove the spatial redundancy. The transformed images are than encoded by hilbert-curve scanning and run-length-encoding, followed by huffman coding. We also present the performance of the proposed algorithm with KITSAT-1 image as well as the LANDSAT MultiSpectral Scanner data. The loss of information is evaluated by peak signal to noise ratio (PSNR) and classification capability.
본 논문은 칼라 필터 배열(color filter array : CFA) 영상에서 채널 간 상관관계를 이용한 새로운 에지 방향 컬러 보간 방법을 제시하였다. 고정 채널 간 컬러 차 가정에 따라 휘도와 색차간의 차가 큰 경우 에지 영역이라 판단한다. 에지 방향 판별을 정확히 하기 위해 수평, 수직 방향으로 컬러 차 영상을 구하고, 구한 영상에서 변화량을 계산하여 에지 방향 판별 기준으로 사용한다. 에지 판별 기준을 사용하여, 에지 방향에 따라 컬러 보간을 수행한다. 평탄 영역은 이웃 화소와의 유사성에 따라 가중치를 다르게 줘서, 이웃 화소의 가중치 합으로 구한다 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
논문은 웨이블릿(wavelet) 변환된 각 프레임의 모든 부대역의 블록들에 대해 계층적 움직임을 추정할때 고해상도 계층에서는 기저대역에서 추정된 전역 움직임 벡터를 기초로 하여 국부 움직임을 추정한다. 이때 복원 영상에 미치는 영향이 가장 큰 기저대역에 대하여 반화소를 사용하면 더욱 최적의 움직임 벡터를 추정할 수 있으나 계산량이 증가하는 단점이 있다. 블록내에 인접한 화소들 간에는 상관관계가 높다는 사실을 이용하여 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선별적인 보간을 행하여 반화소 움직임을 탐색하여 계산량을 줄였다. 그리고 더욱 향상된 화질을 얻기 위해서 에지 성분이 많은 고해상도 계층에서 저해상도 계층으로의 선택적 국부 움직임을 추정하였다. 모의 실험 결과 기존의 웨이블릿 변환을 이용한 움직임 추정 및 보상 방법보다 향상된 화질을 나타내었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.396-397
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2010
본 논문에서는 스테레오 비디오의 오류 복원 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시간적 시점간 상관관계를 동시에 고려하여 오류 블록을 복원한다. 시간적 상관관계가 있는 블록들의 디스패리티 벡터 유사성을 통해 움직임 벡터와 디스패리티 벡터를 예측하고, 시점간 상관관계가 있는 블록들의 움직임 벡터 유사성을 통해 디스패리티 벡터와 움직임 벡터를 예측한다. 예측된 벡터들로부터, 오류 블록의 인접 화소 값들과 가장 유사한 값을 갖는 시간 시점 후보 블록들을 찾고, 시간 시점후보 블록들을 조합하여 오류 블록을 복원한다. 제안하는 알고리즘이 스테레오 비디오를 위한 효과적인 오류 은닉 방법으로서 높은 복원 효율을 나타냄을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인한다.
종합 영상정보 매체인 멀티미디어의 효율적인 활용을 위해 다양한 정보들을 영상과 음향 등을 결합하여 전송하거나 저장하고 있다 본 논문에서는 양자화 파라미터를 사용하여 DCT 계수 값을 변화시켜 움직임 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제안하였다. DCT 중 DC 계수를 제외한 고주파 성분의 계수에서 원영상의 8*8 블록 내 각 화소들의 평균값을 구하고 그 블록의 평균값과 그 블록 내의 각 화소간의 차를 구하여 이를 절대값으로 변환하고 그 합을 구하였다. DABP 값과 DCT 계수와의 상관관계를 구명하여 블록계수로 하였으며 이 블록계수를 사용하여 DCT 고주파 성분을 조정하므로 영상의 화질을 향상시켰다.
본 논문에서는 조명의 변화에 의해 컬러 영상의 컬러 성분이 달라지더라도 영상 내 컬러간의 편차값을 나타내는 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유벡터(eigenvector)와 영상 내 화소들의 컬러 성분과의 상관관계는 거의 변화하지 않는 특징을 이용한 조명 변화에 강인한 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에서 컬러 성분들의 공분산 행렬과 공분산 행렬의 고유치(eigenvalue), 고유벡터를 계산한 후, 가장 큰 고유치에 관계된 고유벡터로 화소를 투영시키고, 투영된 벡터의 크기 성분으로 영상을 재구성한다. 재구성된 영상으로부터 7개의 불변 모멘트(moment)를 계산하고, 공분산의 가장 큰 고유치를 가중치로 부과하여 특징벡터를 추출한다. 7개의 불변 모멘트로부터 구한 특징벡터는 영상 내 물체의 이동, 영상의 회전, 크기 변화뿐만 아니라, 조명의 변화에 의해 컬러가 변화할 경우에도 유사한 영상을 잘 검색한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 히스토그램 인터섹션에 비해 적은 특징량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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pp.137-144
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2010
Ground digital image data obtained by using DSLR camera can be used to the ground photogrammetry and spatial modeling. Intensity of each pixel in digital video images is the most important parameter to generate digital image. Therefore, it is needed to estimate the parameters and spectral characteristics of digital cameras in order to take more definite intensity data. In this study, using the Sony DSC-F828 DSLR camera, seven digital images are obtained by the continuous shooting. (frame rate, 0.38 seconds). And then extract the value of the intensity from RGB band of each digital color photographs to confirm difference of intensity between frames. The purpose of this study is to confirm spectral characteristics and changes and to estimate correlation through the analysis of statistical in each pixel of R, G, B band.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.5
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pp.72-83
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2011
In this paper, we propose a method to detect and recover the occluded parts of face images using the correlation between pairs of pixels. In a training stage, correlation coefficients between every pairs of pixels are calculated using the occlusion-free face images. Once a new occluded face image is shown, the occluded area is detected and recovered using the correlation coefficients obtained in the training stage. We compare the performance of the proposed method with the conventional method based on PCA. The results show that the proposed method detects and recovers occluded area with much smaller noises than the conventional PCA based method. Moreover, recovered images by the proposed method were more smooth with reduced blurring effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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