영상매체가 여러 방면에서 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상처리 분야 중 에지검출은 물체 인식, 물체 분할, 의료 및 산업 전반적인 분야 등에서 많이 활용되고 있다. 에지는 영상에서 중요한 요소인 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함하고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등의 방법이 있으며, 기존의 방법들은 AWGN(Additive White Gaussian Noise)에 훼손된 영상에서 에지검출 특성이 저하된다. 따라서 본 연구는 AWGN에 훼손된 영상에서 우수한 에지검출 특성을 갖는 변형된 가중치 벡터를 이용한 알고리즘을 제안하였다.
This paper describes a new mechanism of detecting object of interest from a noisy image, without using any a-priori knowledge about the target. It employs a parallel set of filters inspired upon biological findings of mammalian vision. In our proposed system, several basic features are extracted directly from original input visual stimuli, and these features are integrated based on their local competitive relations and statistical information. Through integration process, unnecessary features for detecting the target are spontaneously decreased, while useful features are enhanced. Experiments have been performed on a set of computer generated and real images corrupted with noise.
통신 기술의 발전으로 무선 채널을 이용한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 방법이 활발히 연구되고 있다. 무선 채널을 이용한 영상 통신에서 채널상의 오류는 복원되는 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 이러한 채널상의 오류로 인한 화질 열화를 막기 위한 다양한 기법들이 활밭히 연구되고 있는데, 그 중 오류 은폐 기법은 부가 정보가 필요 없고 부호화 기법의 변형 없이 적용이 가능하여 최근에 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 동영상 압축 표준안인 H.263에 의해서 압축된 영상이 채널 오류에 의해서 손상되었을 때 주변 블록들의 경계 방향성을 고려해서 손상된 움직임 벡터를 추정하는 새로운 기법을 제안하였다. 이는 각 객체에 속하는 블록들은 유사한 움직임을 갖는다는 특성을 이용한 것으로 방향성을 고려하는데는 각 블록의 첫 번째 AC 계수를 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 모의 실헙 결과 제안된 방법은 기존의 오류 은폐 방법보다 계산량을 크게 줄이면서 PSNR 측면에서 향상된 결과를 보여준다.
가상화는 논리적인 가상환경으로 하드웨어의 물리적인 한계를 극복하기 위한 기술이다. 최근 비용 절감 및 그린 IT정책의 일환으로 가상화 환경을 도입하는 기업들이 증가하는 추세이다. 특히 데스크톱 가상화는 한 대의 물리적 컴퓨터에서 다양한 운영체제를 효율적으로 사용할 수 있기 때문에 가장 활발하게 사용되는 기술유형 중 하나이다. 가상화 기술의 핵심 요소인 가상 머신 이미지는 하드디스크 이미지와 구조적으로 다르기 때문에 조사에 어려움이 있다. 따라서 가상 머신에 대한 기술적 이해를 바탕으로 가상 머신 이미지에 적합한 조사 절차 및 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 가장 많은 사용자를 가지고 있는 VMware Workstation 가상 머신 이미지에 대한 디지털 증거 조사 절차와 손상된 이미지에 대한 조사 방안을 제안한다.
영상 처리에서 중요한 연구 분야 중 하나는 잡음 제거이다. 영상의 잡음 제거는 비정상 시퀀스 및 다양한 유형의 잡음에 의한 손상과 같은 여러 이유로 인해 해결하기 어려운 문제이기 때문이다. 인간의 시각적 인식은 에지 정보에 크게 의존한다. 따라서 잡음 제거 시 반드시 에지 정보를 보존해야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 일반적으로 정방형 메디안필터를 사용한다. 이 방법은 수학적 단순성을 가지고 있지만 에지 영역을 흐리게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 사용한 새로운 메디안 필터 윈도우를 제안하였다. 이 방법은 에지를 검출하기 위해 움직이는 가중 팔각형 창을 사용하였다. 그리고 결과를 일반 메디안 필터, 격자형 메디안 필터 그리고 본 논문에서 제안한 가중 팔각형 메디안 필터의 결과와 비교하였다. 실험 결과, 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원이 일반 메디안 필터나 격자형 메디안 필터를 사용한 결과보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
In this paper, we propose a machine learning method for random noise removal in image deblurring. The proposed method uses a logistic regression to select reliable data to use them, and, at the same time, to exclude data, which seem to be corrupted by random noise, in the deblurring process. The proposed method uses commonly available images as training data. Simulation results show an improved performance of the proposed method, as compared with the median filtering based reliable data selection method.
In this paper we propose a new algorithm which extracts spatial arrangement information of texture elements in structural textures. In the proposed algorithm, by the use of projection information in several directions obtained from the texture image we can get two directions which determine the texture structure and the parallelogram grid which isolates texture elements. The isolated texture elements are analyzed and used to synthesize texture images. Computer simulation shows that the proposed method can extract proper spatial structure of the texture element even when the texture image is highly corrupted by additive noise.
Performances of some image restoration filters are compared and evaluated on SNR gain and subjective test. Test images used here are the GIRL and PLANT images corrupted by Gaussian, uniform, BSC, and impulse noise, respectively. Experimental results show that the scalar DCT-Wiener filter among them is comparatively superior to others in Gaussian and uniform noise. On the other hand, the median filter is much better than others in BSC and impulse noise.
A new 2-D block Kalman filtering method which uses a nonlinear function is presented to generate a more accurate filtered estimate of a range image that has been corrupted by additive noise. Novel 2-D block Kalman filtering method is constructed of the conventional method and nonlinear function which utilizes to control estimation error. We show that novel 2-D Kalman filtering method using a nonlinear function is effective at reducing the additive noise, not distorting shape edges.
디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 관련 소프트웨어 및 하드웨어에 대한 관심이 높아지고 있으며, 영상 처리는 물체 인식, 물체 검출, 지문 인식 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 에지 검출은 대부분의 영상 처리 기술 등의 전처리 과정으로 국내외에서 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 우수하게 검출이 가능하나 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음 제거 특성이 미흡하여, 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 마스크의 중심 화소를 축으로 하여 4개의 영역으로 나누고, 각 영역의 대표 화소값에 따라 추정 화소를 구하며, 추정된 마스크와 새로운 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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