Adaptive template filtering has been proposed recently for an enhancement of signal-to-noise ratio. In some magnetic resonance images whose gray levels have relatively small dynamic ranges, e.g., T1 imaging, however, artificial stair-like artifact is observed in edge regions. This is partially due to edge enhancement effect in such voxels that contain multiple compounds at the boundaries of tissues. The gray levels of these voxels tend to change those of near voxels that contain single compound by the adaptive filtering, which exaggerate edge discontinuities. In this paper, we propose a technique to eliminate such artifact by identifying those voxels and assigning a larger template for them. Filtered images with the proposed technique show substantial visual enhancement at the edges without degradation of peak signal-to-noise ratio compared to the original adaptive template filtering for both magnetic resonance images and phantom images
The primary purpose of port filming is to verify the treatment volume under treatment. Although the image quality with the megavoltage x-ray beam is poorer than with the diagnostic or the simulator film. This paper proposes an edge-adaptive Kalman filter for the image enhancement of port films. Suggested filtering procedure preserves edge information and eliminates edge noise and inside and outside treatment area preserving treatment boundary.
본 논문은 모바일 폰 카메라의 이미지 선명도 향상을 위한 윤곽선 강조 알고리즘 개발에 관한 것이다 자연스러운 윤곽선 강조를 위해 이미지 내부의 윤곽선의 특성을 파악하고 각각의 특성에 대하여 가장 적절한 강조 값을 적응적으로 적용할 수 있도록 하였다. 즉, 1차로 2D High Pass Filter를 윤곽선의 특성에 따라 독립적으로 적용하고 2차로 더욱 세분화된 윤곽선 판단 조건에 의해 윤곽선에 따라 적응적으로 윤곽선을 향상시킬 수 있는 과정을 추가하여 이미지의 선명도 향상 효과를 더욱 높일 수 있도록 하였다. 더불어 적응적 윤곽선 강조로 인하여 기존 알고리즘인 이미지 전체에 동일한 2D HPF를 적용해서 나타나는 ringing 현상 등의 부작용들을 상당히 개선할 수 있었다. 개발된 알고리즘의 하드웨어로의 설계 시 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 알고리즘을 최대한 간략하게 개발하였으며 제안된 알고리즘의 simulation을 통하여 기존의 알고리즘과 비교하여 개선된 결과를 확인하였다.
In this paper, we propose an adaptive histogram projection technique for dynamic range compression and an efficient detail enhancement method which is enhancing strong edge while reducing noise. First, The high dynamic range image is divided into low-pass component and high-pass component by applying 'guided image filtering'. After applying 'guided filter' to high dynamic range image, second, the low-pass component of the image is compressed into 8-bit with the adaptive histogram projection technique which is using global standard deviation value of whole image. Third, the high-pass component of the image adaptively reduces noise and intensifies the strong edges using standard deviation value in local path of the guided filter. Lastly, the monitor display image is summed up with the compressed low-pass component and the edge-intensified high-pass component. At the end of this paper, the experimental result show that the suggested technique can be applied properly to the IR images of various scenes.
본 논문에서는 최대 기울기 차이(maximum gradient difference, MGD)를 이용한 효과적인 문자 분할과 문자 영역을 강조하기 위한 적응적 오차 확산법을 제안한다. 스캔 라인을 따라 기울기를 계산하고, 잠재적 문자 영역을 융합하기 위해 국부적 윈도우 내에 MGD 값을 채운다. 노이즈 필터링을 거친 후, 배경에는 기존 오차 확산법, 문자에는 경계 향상 오차 확산법을 적용한다. 서로 다른 하프토닝 알고리즘의 사용으로 눈에 거슬리는 결함이 발생하기 때문에 경계 결함을 줄이기 위해 단계적 팽창(gradual dilation)을 적용한다. 단계적으로 팽창된 문자 영역(gradually dilated to저 region, GDTR)에 기반한 샤프닝(sharpening)은 문자 영역의 경계에서 연속적으로 점이 찍히는 것을 막을 수 있다. 제안한 적응적 오차 확산법은 일반적인 오차 필터를 이용하여 경계 향상 정도를 조절할 수 있는 칼라 하프토닝 방법이다. 경계 향상 정도와 색차를 분석하여 경계 향상 계수를 정하고, 경계 향상 오차 확산법의 사용으로 인해 점이 찍히지 않는 결함을 줄이기 위하여 추가적인 오차 요소를 반영하였다. 스캔한 영상을 제안한 방법을 이용하여 하프토닝하면 배경의 변화 없이 문자 부분이 선명한 결과를 얻을 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.35-44
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2015
The main purpose of image enhancement is to improve certain characteristics of an image to improve its visual quality. This paper proposes a method for image contrast enhancement that can be applied to both medical and natural images. The proposed algorithm is designed to achieve contrast enhancement while also preserving the local image details. To achieve this, the proposed method combines local image contrast preserving dynamic range compression and contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Global gain parameters for contrast enhancement are inadequate for preserving local image details. Therefore, in the proposed method, in order to preserve local image details, local contrast enhancement at any pixel position is performed based on the corresponding local gain parameter, which is calculated according to the current pixel neighborhood edge density. Different image quality measures are used for evaluating the performance of the proposed method. Experimental results show that the proposed method provides more information about the image details, which can help facilitate further image analysis.
최근에 해상도의 손실없이 신호대잡음비를 개선시킬 수 있는 적응 템플릿 필터링이 제안되었다. 적응 템플릿 필터링은 다중 템플릿들 중에서 현재 복셀의 주변 구조와 가장 잘 매칭이 되는 템플릿을 선택하여 적응필터 링을 적용하는 방법이다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나, $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 이것은 자기 공명영상에서 복셀의 부분적인 볼륨 효과에 기인하는 것으로 여러 조직의 성분을 포함하고 있는 경계면의 복셀들에 적응 템플릿 필터링이 적용될 경우 다중성분을 가진 복셀들의 그레이레벨이 인접한 단일성분의 그레이레벨 값에 가까워져 에지가 강조되기 때문이다 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 $T_1$ 자기공명영상과 팬텀 영상에 적용한 결과 에지 artifact가 사라지는 것을 확인할 수 있었으며, 최대 신호대잡음비 면에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 명암대비(contrast)를 개선시키는 언샾 마스킹 방법을 제안한다. 언샾 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 단위의 언샾 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하고 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 각 블록에서 패턴의 방향성 정보를 얻어낸다. DCT 결과로부터 해당 블록들의 방향성 타입을 결정하고 이에 따라 언샾 마스크를 적응적으로 적용한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스처, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 블록은 잡음에 의한 영향을 줄이기 위해 언샾 마스킹을 적용하지 않으며 텍스처와 에지영역에 대해서는 고주파 성분을 강조하기 위해 블록타입에 맞는 적응적 언샾 마스킹을 적용한다. 실험을 통하여 영상에서 평탄 영역은 잡음에 의한 훼손을 줄이며 에지들이 포함된 텍스처 영역은 적응적으로 강조하여 시각적으로 우수한 명암대비 개선 결과를 얻을 수 있었다.
In this paper, we propose an enhancement of the ultrasonic image for non-destructive inspection of aircraft composite materials. The ultrasonic images are corrupted by a speckle noise which has the characteristic of granular pattern noise and is in all types of coherent imaging systems, the signal independent and multiplicative noise. In this paper, we derive a filter, called the AWLF(Adaptive Window Log Filter), from the nature of the speckle. The filter is made of the MEAN Filter in the edge region and Log Filter in the flat or noise region. To make a distinction between edge and flat region, we calculate the inclination around the local window instead of computing the local statistics of pixels such as local mean ${\bar{M}}$ and standard deviation ${\sigma}_s$. According to the obtained region, edge region is performed by the mean filter and flat region by the Log filter. Performance of the proposed filter is evaluated by the Enhanced Factor$(F_e)$ and the Speckle Index(SI).
의료영상에서 잡음을 제거하는 것과 명암대비를 좋게하는 것은 화질을 향상시키는 중요한 방법이다. 본 논문에서는 의료영상의 화질 향상을 위해 에지 기반 잡음 제거 방법과 적응적 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안한다. 첫째, 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 부밴드 각각에 대해 Haar 변환을 수행한다. 동시에 수평, 수직, 대각 방향의 Sobel 마스크를 적용하여 방향별 에지를 검출한다. 둘째, 고주파 부밴드에 대해 에지 기반 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 적응적 가중치를 이용하여 고주파 부밴드 계수 값을 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막으로 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 제안하는 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 이용하여 명암대비가 향상된 영상을 얻는다. 제안한 알고리즘을 낮은 명암대비를 갖는 의료영상에 적용했을 경우 효율적으로 에지를 보존하면서도 시각적으로 우수한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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