Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.2
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pp.61-68
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2012
This paper describes a normalized numeric image descriptor used to assess the luminance and contrast of the image. The proposed image descriptor used the each pixel data as weighted value of the probability density function (PDF) and defined by normalization in order to objective represent. The proposed image numeric descriptor can be used to the adaptive gamma process because it suggests the objective basis of the gamma value selection.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.114-116
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2016
본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.154-156
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2015
본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.85-88
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2016
대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
The correlation between black hole mass and galaxy stellar velocity dispersion gives an important clue on the black hole growth and galaxy evolution. In the case of AGN, however, it is extremely difficult to measure stellar velocity dispersions in the optical spectra since AGN continuum dilutes stellar absorption features. In contrast, stellar velocity dispersions of active galaxies can be measured in the near-IR, where AGN-to-star flux ratio is much smaller, particularly with the laser-guide-star adaptive optics. However, it is crucial to test whether the stellar velocity dispersion measured from the near-IR spectra is consistent with that measured from the optical spectra. Using the TripleSpec at the Palomar 5-m Telescope, we obtained high quality spectra ranging from 1 to 2.4 micron for a sample of 35 nearby galaxies, for which dynamical black hole masses and optical stellar velocity dispersion measurements are available, in order to calibrate the stellar velocity dispersion in the near-IR. In this poster, we present the initial results based on 10 galaxies, with the stellar velocity dispersion measured in the H-band.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.11-14
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2003
본 논문에서는 실시간 고해상도 FPD(Flat Panel Display)에서 동영상의 화질 향상을 위해 입력되는 영상신호의 평균과 분산을 이용함으로써 화면의 밝기상태에 따라 적응적으로 콘트라스트를 향상시켰다. 또한, 영상의 깎기에 따른 가중치 결정은 표본(픽셀) 수가 적절히 많으면, 그 분포는 정규분포를 따른다는 "중심극한이론(Central Limit Theorem)"을 적용하여 고해상도 입력 영상에 대한 히스토그램의 분포가 정규분포와 유사하다고 가정하였으며 영상의 밝기 종류를 총 4가지로 구분하여 영상의 밝기 종류에 따라 최적의 가중치로 콘트라스트를 향상시켰다. 제안한 방법은 C언어로 시뮬레이션 하였으며 시뮬레이션 결과 향상된 영상을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.527-530
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2001
영상이 시각적인 해석을 위해 처리될 때, 퍼지 이론이 영상 대비 강화에 많이 사용되고 있다. 적응적 퍼지 클러스터링 기법을 사용하여 자동적으로 영상의 명암도에 대한 다중 클래스를 형성하고 여기에 각각의 명암도를 속성 공간으로 전환시키는 퍼지함수를 사용하여 각 픽셀의 명암도에 부합하는 퍼지 소속도를 구한다. 영상 대비 향상을 위하여 구한 퍼지 소속도에 강화 연산자를 반복적 적용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 히스토그램 평활화와 비교하기 위해 흑백 영상에 적용하였다.
LCD backlight boosting and the integration of boosting and dimming are proposed based on image analysis to maximize perceptual image qualities and to reduce display system power. Based on the histogram of the image data, methods for selecting an image suitable for boosting and for adjusting the optimum backlight brightness are proposed. A comprehensive combined optimization method of LCD backlight boosting, dimming and bypass based on image characteristics is also described. Perceptual image quality enhancement and power consumption are evaluated based on well known image databases. Average subjective image quality is improved by 24.8%, RMS contrast is improved more than 20%, and average power consumption is reduced by 15.94% compared to conventional uniform boosting.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.731-734
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2004
본 논문은 입력영상의 화질 향상을 위하여 기존의 스트레칭 알고리즘을 이용하여 개선된 콘트라스트 알고리즘을 제안하였다. 입력영상의 픽셀(pixel)을 DR(Difference Range)의 범위에 따라 정해진 가중치를 적용하여 새로운 픽셀을 출력한다. 특별한 사용자 정의(User Define)없이 실시간적으로 화질을 개선할 수 있는 장점이 있다. 또한, 하드웨어 적인 측면에서 곱셈 과 나눗셈 연산을 배럴쉬프트(Barrel Shift)를 이용하여 하드웨어 복잡도를 감소 시켰다. 제안한 방식의 알고리즘의 검증을 위하여 C를 이용한 시각적 검증과 하드웨어 측면에서의 검증을 VHDL을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
Distributed compressed sensing (DCS) states that we can recover the sparse signals from very few linear measurements. Various studies about DCS have been carried out recently. In many practical applications, there is no prior information except for standard sparsity on signals. The typical example is the sparse signals have block-sparse structures whose non-zero coefficients occurring in clusters, while the cluster pattern is usually unavailable as the prior information. To discuss this issue, a new algorithm, called backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit for block distributed compressed sensing (DCSBBAOMP), is proposed. In contrast to existing block methods which consider the single-channel signal reconstruction, the DCSBBAOMP resorts to the multi-channel signals reconstruction. Moreover, this algorithm is an iterative approach, which consists of forward selection and backward removal stages in each iteration. An advantage of this method is that perfect reconstruction performance can be achieved without prior information on the block-sparsity structure. Numerical experiments are provided to illustrate the desirable performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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