• 한국융합학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1-6
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• 2016

본 논문에서는 영상을 분할하고, 분할된 영상의 로컬 히스토그램을 이용하여 저조도 환경의 블랙박스 영상 향상 방법을 제안한다. 기존 블랙박스 영상은 저조도 환경에서 촬영되기 때문에 향상 기법을 적용 시 과도한 향상 효과가 발생하는 단점이 있다. 제안 알고리즘은 3단계 과정으로 구성된다. 1단계는 입력 영상을 ($N{\times}M$)개 조각으로 분할하고, 분할된 부분 영상과 인접한 부분 영상을 그룹 영상으로 묶어 구분한다. 2단계는 구분된 그룹 영상을 각각의 로컬 히스토그램을 이용하여 명암 향상 처리를 수행한다. 3단계는 명암 향상 처리된 각각의 그룹 영상의 특성을 반영한 전달 함수를 이용하여 전체 영상을 재구성한다. 알고리즘 검증을 위하여 지하 주차장과 야간 운행 영상을 저조도 환경 영상으로 사용하였다. 제안 알고리즘은 다양한 저조도 환경의 블랙박스 영상을 향상시켜 차량 운행 환경 정보 획득에 유리한 영상을 제공할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.6-12
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• 2013

맘모그램은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다 유방암의 정확한 진단과 효율적인 치료를 위하여 많은 영상향상 방법들이 개발되어왔다. 본 논문은 디지털 유방 촬영상의 영상향상을 위하여 새로운 비선형 영상향상 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 밝기 정보를 향상시키기 위한 비선형 함수와 경계와 디테일 정보를 개선하기 위한 비선형 필터로 구성된다. 비선형 함수는 영상의 어두운 영역의 밝기를 향상시키고 밝은 영역의 동적범위를 넓혀주며, 비선형 필터는 영상의 특정 영역이나 객체를 효과적으로 개선시킨다. 최종 향상된 영상은 비선형 함수로 처리한 영상과 비선형 필터로 필터된 영상을 더하여 얻어진다. 제안된 비선형 영상향상 방법은 실험에서 기존 방법과 영상향상 결과를 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.209-215
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• 2020

본 논문에서는 에지 향상과 활성 윤곽선을 이용한 용접 비드 영상의 영역화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 에지 향상을 위하여 고주파 필터링과 대비개선을 수행하며, 이후 활성 윤곽선 방법을 적용하면 용접비드만의 영역을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 고주파 필터링을 통하여 에지를 검출하며, 대비 개선을 이용하여 검출된 에지를 강화한다. 이렇게 에지 정보를 향상시킨 후에 활성 윤곽선 방법을 적용하여 용접비드 영역을 추출할 수 있다. 제안 알고리즘은 용접 비드 영역화를 위한 기존의 방법들 보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 알고리즘의 객관적 신뢰성을 위해 기존의 다양한 고주파 필터링 방법들과 비교하여 용접 비드 영역화가 우수함을 확인하였다. 제안된 방법은 영역화된 용접 비드에 대해 추가적인 절차를 통하여 용접 비드의 품질 평가를 하는데 있어 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2004년도 추계 학술대회논문집
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• pp.7-14
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• 2004

It is well known that preconditioning methods are efficient for convergence acceleration at compressible low Mach number flows. In this study, the original Euler equations and three preconditioners nondimensionalized differently are implemented in two dimensional inviscid bump flows using the 3rd order MUSCL and DADI schemes as flux discretization and time integration respectively. The multigrid and local time stepping methods are also used to accelerate the convergence. The test case indicates that a properly modified local preconditioning technique involving concepts of a global preconditioning one produces Mach number independent convergence. Besides, an asymptotic analysis for properties of preconditioning methods is added.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.113-116
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• 2001

The conventional K-means algorithm is widely used in vector quantizer design and clustering analysis. Recently modified K-means algorithm has been proposed where the codevector updating step is as fallows: new codevector = current codevector + scale factor (new centroid - current codevector). This algorithm uses a fixed value for the scale factor. In this paper, we propose a new algorithm for the enhancement of learning time in fuzzy c-means a1gorithm. Experimental results show that the proposed method produces codebooks about 5 to 6 times faster than the conventional K-means algorithm with almost the same Performance.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.104-111
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• 2010

본 논문은 DCT 압축 영역에서 공간 주파수 특성을 이용한 적응 영상향상 방법에 관한 것이다. 영상의 동적범위를 압축하기 위해 Retinex 이론을 이용하여 영상의 조명성분인 dc 계수들을 조절하였으며, 대비를 개선하기 위해 인간의 시각 체계와 계수들의 공간 주파수 특성을 이용하여 ac 계수들을 수정하였다. 세로 방향, 가로 방향, 그리고 혼합된 공간 주파수 성분으로 분류된 ac계수들은 영상향상에 발생하는 블록화 현상을 최소화하기 위하여 적응적으로 수정하였다. 제안된 방법은 영상의 동적 범위 압축과 적응적 대비 개선을 이용하여 기존 방법보다 블록화 현상이 없는 효과적인 영상 향상의 결과를 가져왔다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.51-60
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• 2024

저조도 환경에서 영상 이미지의 콘트라스트가 낮고 식별이 어려운 문제를 목표로 사람의 시각 감지 기반의 콘트라스트 적응 보상 증진 알고리즘을 제안한다. 첫째, 저조도 환경에서 평균 밝기, 평균 대역폭 요인의 영상 이미지 특징 요인을 추출하고, 원본 영상의 회색/색도 차이에 따라 사람의 시각적 콘트라스트 해상도 보상의 수학적 모델을 설정하며, 실제 컬러의 3원색에 대해 각각 비례 적분하여 보상한다. 다음으로 보상 정도가 명시각 차이를 적절하게 구별할 수 있는 것보다 낮을 때 보상 임계값 선형 보상이 명시각에서 전체 대역폭으로 설정된다. 마지막으로 주관적인 이미지 품질 평가와 이미지 특성 요인을 결합하여 비례 계수를 보상하는 자동 최적화 모델을 구축한다. 실험 테스트 결과는 영상 이미지 적응 증진 알고리즘이 우수한 증진 효과와 우수한 실시간 성능을 가지며 다크 비전 정보를 효과적으로 마이닝할 수 있으며 다양한 시나리오에서 널리 사용될 수 있음을 보여준다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제4권4호
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• pp.395-401
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• 2001

The characteristics of heat transfer and pressure drop through tubes has been investigated experimentally for a compound heat transfer enhancement. The test tubes were spirally indented tubes with wire coil inserts which had a various combinations of pitch and helix angles. Pure water was used as working fluids for the experiments, Heat transfer coefficients and friction factors of the test tubes were evaluated from the values of measured temperatures, flow rates and pressure drops. An performance evaluation was performed to find an optimal combination of spirally indented tubes with wire coil inserts. When the helix angle of wire coil insert are $71^{\circ}-72^{\circ}$, the best heat transfer enhancement was shown. The friction factor was 9 - 13 times higher than those in smooth tubes, and the heat transfer was enhanced a maximum of 500%.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제13권1호
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• pp.23-30
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• 2010

This paper presents a histogram equalization based on the nonlinear transformation function for enhancing the quality of medical images. The nonlinear transformation function is applied to adaptively equalize the brightness of the image according to its intensity level frequency. The logistic function is used as a nonlinear transformation function, which is calculated by only using the intensity level with maximum frequency and the maximum intensity level in an histogram, and the total number of pixels. The proposed method has been applied for equalizing 8 medical images with a different resolution and histogram distribution. The experimental results show that the proposed method has the superior enhancement performances compared with the conventional histogram equalization. And the proposed histogram equalization can be used in various multimedia systems in real-time.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.217-220
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• 2000

This paper describes the application of a neural network based adaptive line enhancer (ALE) for enhancement of the weak QRS complex corrupted with background noise. Modified fully-connected recurrent neural network is used as a nonlinear adaptive filter in the ALE. The connecting weights between network nodes as well as the parameters of the node activation function are updated at each iteration using the gradient descent algorithm. The real ECG signal buried with moderate and severe background noise is applied to the ALE. Simulation results show that the neural network based ALE performs well the enhancement of the QRS complex from noisy ECG signals.