단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.
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.
본 논문에서는 파일에 결함을 주입하는 기법을 이용하여 보안 테스팅(security testing)을 수행하는 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 파일 내의 여러 필드(field)들을 묶어 블록(block)으로 처리하는 파일 포맷을 대상으로 필드를 고려하여 결함 주입 기법을 수행함으로써 소프트웨어의 취약점을 발견한다. 해당 방법론은 파일 데이터의 변경으로 발생할 수 있는 메모리 처리 관련 취약점에 초점을 맞추고 있다. 파일에 결함을 주입할 때 필드를 고려하면 파일을 파싱하는 과정에서 발생할 수 있는 파일 포맷 불일치의 에러 처리를 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 블록으로 처리하는 파일 포맷 중 대표적인 파일 포맷인 이미지 파일에 대해 해당 방법론을 적용하였다. 이와 함께 이미지 파일에 대해 자동으로 결함을 주입할 수 있는 도구인 ImageDigger를 구현하였다. ImageDigger를 이용하여 WMF, EMF 이미지 파일 포맷에 대해 결함 주입을 수행하였으며 10종류의 서비스 거부 취약점을 발견하여 원인을 분석하였다. 해당 방법론은 블록을 기반으로 파일을 처리하는 대표적인 파일 포맷인 MS Office와 이외의 파일 포맷에 대해서도 적용 가능하다.
본 논문에서는 블록 기반 DCT 부호화 방식의 단점인 블록화 현상을 제거하기 위하여 MSDS 방법을 개선한 후 처리 기법을 제안한다. MSDS방법의 문제점인 예측된 DCT 계수값의 범위를 제한하기 위하여 입력 영상의 블록 경계 화소차 분포를 규정할 수 있는 OSLD(Overlapped Sub-Laplacian Distribution)를 정의한다. 블록화 현상은 블록간의 기울기를 이용하여 불연속 정도를 측정함으로써 정량화 되고, 정량화 된 값을 최소화하도록 양자화 오류값을 예측한다. OSLD를 이용하여 각 블록들을 네 가지 형태로 분류하고 이를 에지 부류와 평탄 부류로 구분한다. 에지 부류로 판별된 블록에서는 예측된 양자화 오류의 범위가 해당되는 양자화 간격보다 크면 이 간격으로 예측된 양자화 오류를 보정한다. 본 방법을 사용하여 실험 영상에서 블록화 현상을 제거할 때 기존의 MSDS 방법에서 요구하였던 입력 영상에 따라 실험적으로 문턱값을 설정하였던 문제점을 해결하고, PSNR 값을 영상에 따라 0.1∼0.3 dB 정도 향상시키면서 시각적으로 화질을 향상시킬 수 있다.
In this paper, we describe an error concealment techniques based on image inpainting for the image impairments due to the packet loss. Image inpainting is to remove or restore the damaged sections from the images, which is usually old images, paintings, or video films. Inpainting has a long history which goes back to the era when the paintings come out. Manual inpainting is no more used, and we can use digital inpainting for the digitally impaired images and video sequences. In this paper, we review the error concealment techniques for the packet loss recovery and propose our inpainting based image impairment recovery scheme for video communication over packet networks.
In this paper. we proposed a hardware(H/W) structure which can compress the video and embed the watermark in real time operation and implemented it into a FPGA platform using VHDL(VHSIC Hardware Description Language). All the image processing element to process both compression and reconstruction in a FPGA were considered each of them was mapped into H/W with the efficient structure for FPGA. The global operations of the designed H/W consists of the image compression with the watermarking and the reconstruction, and the watermarking operation is concurrently operated with the image compression. The implemented H/W used the 59%(12943) LAB(Logic Array Block) and 9%(28352) ESB(Embedded System Block) in the APEX20KC EP20K600CB652-7 FPGA chip of ALTERA, and stably operated in the 70㎒ clock frequency over. So we verified the real time operation, 60 fields/sec(30 frames/sec).
Mucociliary transport is one of the essential defensive functions of the airway mucosa. In this paper, the objective and quantitative method of measuring CBF(Ciliary Beat Frequency) was developed based on the image processing method. Microscopic ciliary images are acquired through image processing board inside PC, and data necessary for the FFT(Fast Fourier Transform) analysis are extracted. By means of FFT analysis, maximum peak frequencies are found in each divided block of a whole acquired image. Finally using these frequencies, we compose a frequency map showing the spatial distribution of CBF's.
Kim, Donggi;Choi, Hongchul;Choi, Jaehoon;Yoo, Seong Joon;Han, Dongil
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.265-271
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2015
This study proposes an algorithm for recognizing apple trees in images and detecting apples to measure the number of apples on the trees. The proposed algorithm explores whether there are apple trees or not based on the number of image block-unit edges, and then it detects apple areas. In order to extract colors appropriate for apple areas, the CIE $L^*a^*b^*$ color space is used. In order to extract apple characteristics strong against illumination changes, modified census transform (MCT) is used. Then, using the AdaBoost learning algorithm, characteristics data on the apples are learned and generated. With the generated data, the detection of apple areas is made. The proposed algorithm has a higher detection rate than existing pixel-based image processing algorithms and minimizes false detection.
텍스쳐 분석은 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등의 많은 영상 이해 분야에서 활용되는 가장 중요한 인식 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 방법들은 다중 텍스쳐 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 인식 정보를 활용할 수 없는 분할만을 목적으로 하고 있으며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 텍스쳐 성분을 방향장(orientation-field) 특징 정보인 방향각과 방향강도로 정의하고 블록-기반 자기조직화 신경회로망에 의해서 비교사적으로 영상 내에 존재하는 텍스쳐 영역을 군화(clustering) 및 통합(merging) 처리에 의해서 식별한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 블록 기반의 불림(dilation) 및 윤곽 검출 과정을 통해서 영상에 내재하는 텍스쳐 영역을 분할함으로써 그 유효성을 보인다.
This paper proposes a new algorithm for cloudy area detection using K-Means and GHA (Generalized Hebbian Algorithm). K-Means is one of simple classification algorithm, and GHA is unsupervised neural network for data compression and pattern classification. Proposed algorithm is based on block based image processing that size is l6$\times$l6. Experimental results shows good performance of cloudy area detection except blur cloudy areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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