• 제목/요약/키워드: Blur Parameter

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움직임 열화 현상이 발생하고 노이즈가 첨가된 영상의 분석과 파라메터 추출 알고리즘 (Analysis and parameter extraction algorithm of noisy motion blurred image)

  • 최병철;최지웅;강문기
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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    • pp.87-90
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    • 1998
  • 움직임 열화(motion blur)현상은 카메라와 피사체간의 상대적임 움직임에 발생되는 영상의 번짐 현상으로, 본 논문에서는 새롭게 제시한, 노이즈의 분산을 산출해 내기 위한 노이즈 지배영역과, 움직임 열화와 각도와 길이를 추정해내기 위한 신호 지배영역을 통하여 움직임 열화의 파라메터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 새롭게 제안한 가변가중치(weight)를 적용한 최소자승법(Least Man Square)은 극점 자취의 방향 추정에 있어 정밀한 측정이 가능케 한다. 열화의 방향이 얻어지면, 1차원 셉스트럼(Cepstrum)방법으로 빠르게 움직임 열화의 길이를 구할 수 있게 된다. 이러한 방법으로 얻어진 정보들을 이용하여, 실제 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.

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야생 환경과의 동화율 개선을 위한 GAN 알고리즘 기반 위장 패턴 생성 파라미터 최적화 시스템 (GAN-based camouflage pattern generation parameter optimization system for improving assimilation rate with environment)

  • 박준혁;박승민;조대수
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.511-512
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    • 2022
  • 동물무늬는 서식지에 따라 야생에서 천적으로부터 살아남을 수 있는 중요한 역할을 한다. 동물무늬의 역할 중 하나인 자연과 야생 환경에서 천적의 눈을 피해 위장하는 기능이 있기 때문인데 본 논문에서는 기존 위장무늬의 개선을 위한 GAN 알고리즘 기반 위장 패턴 생성모델을 제안한다. 이 모델은 단순히 색상만을 사용하여 위장무늬의 윤곽선을 Blur 처리를 해서 사람의 관측을 흐리게 만드는 기존의 모델의 단순함을 보완하여 GAN 알고리즘의 활용기술인 Deep Dream을 활용하여 경사 상승법을 통해 특정 층의 필터 값을 조절하여 원하는 부분에 대한 구분되는 패턴을 생성할 수 있어 색뿐만 아니라 위장의 기능이 있는 동물무늬와 섞어 자연과 야생 환경에서 더욱 동화율이 높아진 위장 패턴을 생성하고자 한다.

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프레임 간 선명도 균일화를 위한 선명도 메트릭 기반의 동영상 디블러링 알고리즘 (A Video Deblurring Algorithm based on Sharpness Metric for Uniform Sharpness between Frames)

  • 이병주;이동복;송병철
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권4호
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    • pp.127-136
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    • 2013
  • 본 논문은 동영상 프레임 간 선명도를 균일하게 유지하면서 블러를 제거하는 기법을 제안한다. 고정된 변수들을 이용하는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 디블러링 기법은 영상에 따라 디블러 변수들을 조절함으로써 선명도를 균일하게 만들어 준다. 먼저, 입력 프레임의 초기 블러 커널을 추정하고, 디컨볼루션을 수행한 뒤, 선명도를 측정한다. 그리고 균일한 선명도를 유지할 수 있도록 측정된 선명도에 기반하여 정규화 변수와 커널을 조절하고, 다시 디컨볼루션을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 상당히 균일한 선명도를 유지하면서 디블러링을 수행함을 확인할 수 있다.

PM2.5 Estimation Based on Image Analysis

  • Li, Xiaoli;Zhang, Shan;Wang, Kang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권2호
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    • pp.907-923
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    • 2020
  • For the severe haze situation in the Beijing-Tianjin-Hebei region, conventional fine particulate matter (PM2.5) concentration prediction methods based on pollutant data face problems such as incomplete data, which may lead to poor prediction performance. Therefore, this paper proposes a method of predicting the PM2.5 concentration based on image analysis technology that combines image data, which can reflect the original weather conditions, with currently popular machine learning methods. First, based on local parameter estimation, autoregressive (AR) model analysis and local estimation of the increase in image blur, we extract features from the weather images using an approach inspired by free energy and a no-reference robust metric model. Next, we compare the coefficient energy and contrast difference of each pixel in the AR model and then use the percentages to calculate the image sharpness to derive the overall mass fraction. Furthermore, the results are compared. The relationship between residual value and PM2.5 concentration is fitted by generalized Gauss distribution (GGD) model. Finally, nonlinear mapping is performed via the wavelet neural network (WNN) method to obtain the PM2.5 concentration. Experimental results obtained on real data show that the proposed method offers an improved prediction accuracy and lower root mean square error (RMSE).

공액경사법을 이용한 정칙화 반복 복원 방법 (Regularized Iterative Image Restoration by using Method of Conjugate Gradient)

  • 홍성용
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제3권2호
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    • pp.139-146
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    • 1998
  • 비촛점흐려짐과 가산잡음에 의해 훼손된 영상을 정칙화 공액경사법을 이용하여 복원하는 방법을 제안하였다. 기존의 반복복원방법에 비하여 공액경사법은 초선형적인 수렴속도로 해에 수렴할 뿐 아니라 한정된 반복 횟수 내에 원래의 해에 수렴할 수 있다는 장점을지닌다. 본 논문은 반복복원시 잡음의 증폭을 억제하기 위하여 정칙화 공액 경사법에 구속조건을 적용함으로써 적응적으로 윤곽부분과 평면부분의 복원을 행하는 정칙화 공액경사법을 제안하였다. 제안한 방법은 기존의 방법에 비해, 윤곽부분에서는 1에 근사한 구속조건의값을 적용함으로서 윤곽의 복원을 행하고, 평면부분에서는 0에 근사하는 구속조건을 정칙화 공액경사법에 적용함으로써 잡음을 증폭을 억제할 수 있다는 장점을 지닌다.

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구속 조건을 사용한 공액 경사법에 의한 정칙화 반복 복원 처리 (Regularized iterative image resotoration by using method of conjugate gradient with constrain)

  • 김승묵;홍성용;이태홍
    • 한국통신학회논문지
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    • 제22권9호
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    • pp.1985-1997
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    • 1997
  • 공액 경사법을 이용한 정칙화 반복 복원 방법에 관하여 논하였다. 기존의 반복 복원 방법에 비하여, 공액 경사법을 이용한 반복 복원 방법은 초선형적인 속도로 해에 수렴한다는 장점을 지닌다. 그러나, 이와 같은 성질로 인해 잡음과 흐려짐현상으로 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 잡음의 증폭이나 파문현상과 같은 결합을 갖게된다. 본 논문은 구속 조건을 적용한 정칙화 공액 경사법을 제안한다. 정칙화 공액 경사법에 정칙화 구속 조건과 정칙화 변수를 적용함으로서, 영상에서 윤곽 부분의 평활화없이 파문 현상을 감소시킬 수 있을 뿐 아니라, 가산 잡음의 증폭을 억제할 수 있다는 장점을 지닌다. 실험 결과를 통하여 기존의 정칙화 반복 복원 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 수렴비에 우수함을 증명하였다.

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파라메트릭 디자인 방법론을 적용한 바이오모픽 의상조각 모델링 프로세스와 구성요소 분석 (A study of parametric design methodology for 3D modeling parameters of biomorphic clothing sculpture)

  • 유영선;조민진
    • 한국의상디자인학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.109-122
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    • 2019
  • The purpose of this study is to examine the clothing component information and attributes as the control parameters for the 3D modeling process of the biomorphic clothing sculpture using a parametric methodology. The 3D modeling parameters of biomorphic clothing sculpture were identified as exaggerated silhouette, surface texture, and digital color. The types of exaggerated silhouettes were shoulder and hip exaggeration, shoulder exaggeration, hip exaggeration, vertical exaggeration, and horizontal exaggeration. The types of surface texture were embossed, lacy, furry, and complex textures. The types of digital color were chrome, blur, blend, and acid colors. The characteristics of morphological representation due to the attributes of these control variables were identified as morphological variation, organic morphology, organizational morphology, and realistic morphology. As a result, it was found that the parameter attributes were applied to the biomorphic clothing sculpture parametric design process and developed into various shapes.

윤곽 방향성을 고려한 적응적 영상복원 (Adaptive Image Restoration Considering the Edge Direction)

  • 전우상;이명섭;장호
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권1호
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    • pp.1-6
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    • 2009
  • 움직임에 의해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 것은 매우 어렵다. 기존의 방법들은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상 전체에 일률적으로 복원처리를 행함으로써 윤곽부분에서 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 적응적으로 처리되는 반복 정칙화 방법을 제안한다. 그것과 더불어 적응 정칙화 파라메타와 이완 파라메타를 적용하는 알고리즘도 함께 제안한다. 결론적으로, 이 방법은 기존의 방법과 비교할 때, 평면부분에서 잡음증폭을 억제하고, 시각적으로 중요한 윤곽부분의 리플잡음을 억제함으로써 윤곽부분 복원에 더욱 효율적임을 실험을 통하여 확인할 수 있었으며 또한 ISNR 면에서도 우수하였다는 것을 확인할 수 있다.