In this paper, We studied the possibility of SoC(System On Chip) design using infrared image processing IP(Intellectual Property). And, we studied NUC(Non Uniformity Correction), BPR(Bad Pixel Recovery), and CEM(Contrast Enhancement) processing, the infrared image processing algorithm implemented by IP. We showed the logic and timing diagram implemented through the hardware block designed based on each algorithm. Each algorithm was coded as RTL(Register Transfer Level) using Verilog HDL(Hardware Description Language), ALTERA QUARTUS synthesis, and programed in FPGA(Field Programmable Gated Array). In addition, we have verified that the image data is processed at each algorithm without any problems by integrating the infrared image processing algorithm. Particularly, using the directly manufactured electronic board, Processor, SRAM, and FLASH are interconnected and tested and the verification result is presented so that the SoC type can be realized later. The infrared image processing IP proposed and verified in this study is expected to be of high value in the future SoC semiconductor fabrication. In addition, we have laid the basis for future application in the camera SoC industry.
시청자에게 입체감과 몰입감을 줄 수 있는 3차원 영상의 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 장면의 깊이를 측정하는 깊이 센서에서 획득된 깊이 영상은 매우 작은 해상도를 가진다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 이러한 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 불연속 정보를 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링하는 방법을 설명한다. 깊이 영상을 업샘플링할 때 가장 민감하게 다루어야 할 깊이 불연속 부분을 고해상도 색상과 저해상도 깊이 영상으로부터 찾아낸다. 그리고 깊이 불연속 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation) 방법을 이용하여 해상도가 확대된 깊이 영상을 획득한다. 제안하는 방법은 필터 기반이나 에너지 함수 기반의 다른 방법들보다 우수한 성능을 나타내었다.
Im, Myung-Shin;Ko, Jong-Wan;Cho, Yun-Seok;Choi, Chang-Su;Jeon, Yi-Seul;Lee, In-Duk;Ibrahimov, Mansur
천문학회지
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제43권3호
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pp.75-93
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2010
We present the characteristics of the Seoul National University 4k Camera (SNUCAM) and report its performance on the 1.5m telescope at the Maidanak observatory in Uzbekistan. SNUCAM is a CCD camera with a pixel scale of 0.266" in $4096{\times}4096$ format, covering $18.1'{\times}18.1'$ field of view on the 1.5m. The camera is currently equipped with Bessell UBVRI, $H{\alpha}$, SDSS ugriz, and Y-band filters, allowing us to carry out a variety of scientific programs ranging from exoplanet studies to survey of quasars at high redshift. We examine properties of SNUCAM such as the bias level and its temporal variation, the dark current, the readout noise, the gain, the linearity, the fringe patterns, the amplifier bias, and the bad pixels. From our observations, we also constructed the master fringe frames in I-, z-, and Y-band. We outline some of the current scientific programs being carried out with SNUCAM, and demonstrate that SNUCAM on the 1.5m can deliver excellent images that reach to the $5-{\sigma}$ detection limits of R~25.5 mag and z~22.7 mag in 1 hour total integration.
다시점 영상 시스템은 실감나는 3차원 입체감을 제공하고, 사용자로 하여금 자유로운 시점을 선택할 수 있게 한다. 하지만 한 번에 많은 양의 데이터를 전송하는 것은 어려운 일이므로 두 시점 흑은 세 시점의 영상을 전송하고, 깊이 정보를 이용하여 중간 시점의 영상을 합성하여 제공한다. 본 논문에서는 양안식 영상으로부터 고품질의 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 스테레오 정합은 폐색 영역을 비롯한 모든 화소들의 정확한 변위 값을 찾을 수 없기 때문에, 배경 값을 이용하여 폐색 영역의 화소들을 처리하는 방법을 제안한다. 또한 합성 영상의 품질을 저하시키는 변위 영상 내의 물체 경계선 불일치 문제점 해결을 위해 결합형 양방향 필터를 적용한다. 마지막으로 불량 화소와 빈 공간때문에 발생하는 오류를 줄이기 위해 신뢰 영상을 이용하여 중간 시점의 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용할 때 기존의 방법보다 합성 성능이 뛰어남을 확인했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1499-1513
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2014
This paper proposes a novel blind image watermarking scheme exploiting Block Truncation Coding (BTC). Most of existing BTC-based watermarking or data hiding methods embed information in BTC compressed images by modifying the BTC encoding stage or BTC-compressed data, resulting in watermarked images with bad quality. Other than existing BTC-based watermarking schemes, our scheme does not really perform the BTC compression on images during the embedding process but uses the parity of BTC quantization data to guide the watermark embedding and extraction processes. In our scheme, we use a binary image as the original watermark. During the embedding process, the original cover image is first partitioned into non-overlapping $4{\times}4$ blocks. Then, BTC is performed on each block to obtain its BTC quantized high mean and low mean. According to the parity of high mean and the parity of low mean, two watermark bits are embedded in each block by modifying the pixel values in the block to make sure that the parity of high mean and the parity of low mean in the modified block are equal to the two watermark bits. During the extraction process, BTC is first performed on each block to obtain its high mean and low mean. By checking the parity of high mean and the parity of low mean, we can extract the two watermark bits in each block. The experimental results show that the proposed watermarking method is fragile to most image processing operations and various kinds of attacks while preserving the invisibility very well, thus the proposed scheme can be used for image authentication.
IoT 기술과 인공지능의 발전에 따라 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라 또는 센서에서 취득되는 과정 중 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 영상처리 과정에서 악영향을 미치기 때문에 전처리 과정으로 잡음제거가 요구되고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 잡음추정에 기반한 스위칭 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 국부마스크 내부의 화소값의 유사성에 따라 잡음추정과 에러 검출을 진행하였으며, 국부마스크에 존재하는 잡음 비율에 따라 필터를 선택하여 스위칭하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR 비교 결과 기존 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
디지털 래디오그래피 시스템을 이용하여 환자를 진료하기 위해서는 전처리 과정을 통해 DR 디텍터의 불량화소와 선을 제거하고 offset과 X선의 불균질성을 제거해야만 한다. 불균질성을 제거하기 위해 X-선의 flat field 영상이 필요하며 이는 X선관의 focal spot과 디텍터의 중심과 일치시켜 X선을 디텍터에 수직으로 입사시켜 얻는다. 이러한 영상 촬영구조는 환자를 촬영할 때에도 그대로 유지된다. 하지만 방사선 촬영 기법 중 여러 가지 요인으로 디텍터의 중심과 X선관의 중심을 일치시키지 않거나 디텍터를 기울여 촬영하는 방법들이 있다. 본 연구에서는 디텍터가 기울어져 있거나 또는 임의의 위치에서의 flat field correction 방법의 영향을 분석하고, 새로운 알고리즘을 이용하여 그 영향을 줄이고자 하였다. 본 연구의 결과로 DR 디텍터에서 X선의 flat field를 최대한 보장할 수 있을 것이다.
본 연구는 PC(polycarbonate) 기판 위에 소스(source)/드레인(drain) 전극으로 Ag 페이스트를 스크린 인쇄하여 OTFT(organic thin film transistor)를 제작하였다. 또한 이렇게 제작된 OTFT를 적용하여 OTFT-OLED(organic light emitting diode) 어레이를 제작하였으며 OTFT의 소스 및 드레인 전극과 더불어 데이터 배선전극을 Ag 페이스트를 이용하여 형성하였다. Ag 페이스트는 스크린 마스크의 mesh에 따라 325 mesh용과 500 mesh용을 사용하였으며, 325 mesh용 페이스트는 선폭 60 ${\mu}m$, 500 mesh용 페이스트는 선폭 40 ${\mu}m$까지 인쇄가 가능하였다. 그리고 면저항은 각각 $60m{\Omega}/\square,\;133.1m{\Omega}/\square$이었다. 제작된 OTFT의 성능은 이동도가 자각 0.35 $cm^2/V{\cdot}sec$와 0.12 $cm^2/V{\cdot}sec$, 문턱전압 -4.7 V와 0.9 V이었으며, 전류 점멸비는 ${\sim}10^5$이었다. OTFT-OLED 어레이는 인쇄성이 우수한 500 mesh용 Ag 페이스트를 사용하였으며 OTFT의 채널길이를 50 ${\mu}m$로 설계하여 제작하였다. OTFT-OLED 어레이의 화소는 2개의 OTFT, 1개의 캐패시터 그리고 1개의 OLED로 구성하였고, 크기는 $2mm{\times}2mm$이며, 해상도는 $16{\times}16$ 이다. 제작된 어레이는 일부 불량 화소를 포함하고 있지만 능동형 모드로 동작함을 확인할 수 있었다.
위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 특히 이러한 질 저하는 도시 지역과 같은 조밀한 구조를 가지는 scene으로부터 관측된 영상 자료의 분석에 더욱 영향을 끼친다. 본 연구는 고해상도 범색 영상 자료의 질 저하 현상을 개선시켜 영상이 포함하고 있는 복잡한 구조에 대한 자세한 분석의 정확성을 제고하기 위한 다중 단계 영상 복원 과정을 제안한다. 본 연구는 질 저하 현상을 모형화 하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성, 중심 화소와 이웃 화소 간의 거리에 비례하는 번짐을 가정하였다. 본 연구는 잡음 완화와 번짐 제거를 위해 Point-Jacobian Iteration Maximum A Posteriori (PJI-MAP) 추정 법을 제안한다. 그리고 화소 연결 후 지역 확장을 통한 영상 분할을 사용하였다. 본 연구는 지역 확장을 위하여 동질성과 대조성을 동시에 고려하는 비유사 계수를 제안하고 있다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 정량적 평가를 실시하였으며 2 개의 고해상도 범색 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1 m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat -2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역에서 수집된 KOMPSAT3 자료이다. 실험 결과는 제안된 다중 단계 복원 과정이 고해상 자료의 복잡한 구조의 자세한 분석에서 정확성 향상에 기여할 수 있다는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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