• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권3호
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• pp.173-180
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• 2003

The modified Wiener filtering method is proposed for effective noise suppression in edge region of images corrupted by additive white gaussian noise. Although the pixels classified as a edge region in the conventional Wiener filter have lots of noise components, the conventional Wiener filler cannot remove noise effectively due to the preserving of edges. To reduce noise well in edge region, we modify filter coefficients of the conventional Wiener filter The modified filter coefficients increase in noise suppression effect In edge region, while they preserve edges for strong edge region. From simulation $(256{\time}256$ size, 256 graylevel images) filtered images by the proposed method show much improved subjective image quality with some improved peak signal-to-noise ratio compared to those by the conventional Wiener filtering.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권2호
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• pp.118-126
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• 2004

The modified Wiener filtering method is proposed for effective noise suppression in edge region of images corrupted by additive white gaussian noise. Although the pixels classified as a edge region in the conventional Wiener filter have lots of noise components, the conventional Wiener filter cannot remove noise effectively due to the preserving of edges. To reduce noise well in edge region, we modify filter coefficients of the conventional Wiener filter. The modified filter coefficients increase in noise suppression effect in edge region, while they preserve edges for strong edge region. From simulation (256${\times}$256 size, 256 graylevel images) filtered images by the proposed method show much improved subjective image quality with higher peak signal-to-noise ratio compared to those by the conventional Wiener filtering.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.1378-1388
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 저 비트율로 압축된 영상을 복원했을 때 나타나는 화질열화를 개선하는 방법을 제안한다. DCT의 압축에서 화질열화는 블록화 현상(blocking artiiacts)과 잡음(noise) 등이 있었으나 웨이블릿 변환은 블록화 현상이 나타나지 않고 윤곽선(edge) 부근에 링잉현상(ringing artifacts)이 나타나게 되었다. 제안된 방법에서는 윤곽선 부근의 링잉현상이 나타나는 부분과 나타나지 않는 부분을 분류하고 각 영역에 적응적 필터를 적용하여 영상을 개선시켰다. 인간 시각에 거슬리는 윤곽선 영역은 캐니 마스크(Canny mask)를 적용하여 강한 윤곽선 영역을 찾아내고, 또한 주변 영역을 탐색하여 평탄한 영역(fiat region)과 텍스쳐 영역(texture region)으로 분류하고, 각 영역에 맞는 필터 를 적용하게 된다. 실험결과, 링잉현상이 나타나는 저 비트율 압축 영상에서 제안된 방법의 PSNR 값은 0.05db정도 낮아졌지만, 강한 경계 영역과 평탄한 영역의 영상에서는 0.023db정도 높아겼다. 또한 인간 시각의 주관적 관점에서 볼 때 평탄한 영역에서의 링잉현상이 보다 개선된 화질을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.111-119
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• 2009

본 논문에서는 영상의 영역별 특성을 고려한 영상의 보간 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상은 에지 영역과 평탄한 저주파 영역으로 나뉜다. 그리고 에지 영역은 다시 방향성이 존재하는 에지 영역과 텍스처와 같이 에지의 방향성이 존재하지 않는 복잡한 고주파 영역으로 구분된다. 평탄한 저주파 영역에서는 쌍선형보간법 (Bilinear Interpolation), 방향성이 없는 복잡한 고주파 영역은 3차 컨벌루션 보간법 (Cubic Convolution Interpolation), 방향성이 있는 에지 영역은 NEDI (New Edge directed Interpolation)를 각각 적용한다. 다양한 영상에 대한 실험결과 제안한 방법이 기존이 방법보다 주관적 화질이 뛰어나고 우수한 성능을 발휘하는 것을 확인하였다.

• 정보학연구
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• 제6권1호
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• pp.71-84
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• 2003

본 논문에서는 제안한 2차원 이진 코드를 이용하는 효율적인 정보 인식 시스템을 제안한다. 먼저 전체 영상내에서 이진 영상의 위치를 검색하며 검색 방법은 블록 영역 분류 기법을 이용하여 각 블록의 경계선 영역을 검색하여 이진 부호 영상의 위치를 검색한다. 각 경계선 영역은 수직 영역과 수평영역으로 구분한다. 수평영역이 발견된 경우 6블록을 연속하여 수평영역인 경우 수평영역 검색을 시작한 처음 위치에서 수직영역을 검색하여 10블록 이상의 수직영역이 발견된 경우 부호 영역을 획득한다. 실제적인 부호영역은 평균값을 기준으로 이진화 과정을 수행한 후 이진화 영상으로부터 구한 전체 모서리의 비율을 검사함으로써 원하는 부호를 획득한다. 비율이 틀린 경우 다시 검색을 시작하여 전체 과정을 한번 더 수행하게 된다. 이때의 수행과정은 이미 영역분류가 이루어진 블록별 영상으로 수행하므로 수행 시간은 전체 영상에 적용한 것보다 빠르게 수행된다는 것을 알 수 있다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 시스템은 이진 영상으로부터 다양한 정보들을 추출할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.449-452
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• 2003

This paper propose a extracting method of the region for image using segmentation and edge information. First propose algorithm extract information using canny edge detector and the image was divided by watershed segmentation. And it extract the mage with edge information by merging region. Finally we compare the proposed method with levelset method. In the result proposed method not only extract the image with accurate region but also reduce operation time.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1135-1140
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• 2007

본 논문은 자연영상에서 문자의 크기와 방향에 무관한 적응적 문자-에지 맵을 이용한 에지-기반 텍스트 영역검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, 에지 이미지로부터 에지 레이블을 얻고, 레이블 이미지로부터 문자를 찾기 위해 배열문법을 이용하여 적응적 문자-에지 맵을 적용한다. 선택된 레이블은 이웃 레이블과의 거리를 기준으로 클러스터 된다. 그 결과 텍스트 후보 영역이 얻어진다. 최종적으로, 텍스트 후보 영역은 경험적 규칙과 텍스트 영역에 대한 수평/수직 프로파일을 분석함으로서 검증된다. 실험결과 제안한 알고리즘은 다양한 문자의 크기 변화, 문자열의 방향, 그리고 복잡한 배경에서도 강인한 텍스트 영역 검출 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권3호
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• pp.84-96
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• 1997

In this paper an efficient morphologica algorithm for reducing gaussian and impulse noise in gray-scale image is presented. Based on the edge information the input image is partitioned into a flat region and an edge region, then different algorithms are selectively applied to each region. in case of impulse noise, MGR (morphologica grayscale reconstruction) algorithm with directional SE (structuring element) is applied to the flat region. For theedge region opening-closing (closing-opening) is used instead of dialation (erosion), so that the remaining noise around large objects can be removed. In case of gaussian noise, 5*5 OCCO(opening closing closing opening) and 3*3 DMF(directional morphological filter ) are used for the flat region and the edgeregion, respectively. In order to remove discontinuity at the edge boundary, the algorithm uses 3*3 OCCO around the edge region to reconstruct the final image. Experimetnal results have shown that the proposed algorithm achieves a high performance in terms of noise removal, detail preservation, and NMSE.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1167-1174
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• 2006

자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1C호
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• pp.140-148
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• 2004

자연 영상은 일반적으로 에지와 평탄 영역으로 구분된다. 에지 영역 또한 길고 강한 에지, 텍스처 등과 같이 다양한 형태를 가진다. 기존의 deinterlacing 기법들은 주로 하나의 보간 알고리즘을 전체 영상에 적용하기 때문에 영상의 다양한 형태를 반영하기에는 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 영상의 영역별 특징을 주출하여 영상의 특성을 반영할 수 있늘 deinterlacing 기법을 제안한다. 제안 방법은 영상을 평탄 영역, 복잡한 에지, 긴 에지로 구분하여 각 영역에 대하여 그 특징에 맞는 보간 알고리즘을 적용한다. 즉, 긴 에지에 대해서는 긴 에지를 잘 보간하는 $NEDI(New Edge Directed Interpolation)^{[1]}$ 방법을 개선하여 적용하고, 복잡한 에지에는 고주파를 강조하는 선형 $필터^{[2]}$를 사용하고, 평탄 영역에는 쌍선형 보간(bilinear interpolation)을 적용하는 방법을 사용한다. 모의 실험에서 제안된 방법은 영상의 영역에 따른 특성을 반영하지 않은 기존 알고리즘들보다 PSNR과 주관적 화질에서 개선된 성능을 보였다.