• 제목/요약/키워드: Edge restoration

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블록기반의 윤곽선 분류를 이용한 윤곽선 보존 영상복원 기법 (Edge-Preserving Image Restoration Using Block-Based Edge Classification)

  • 이상광;호요성
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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    • pp.33-36
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    • 1998
  • Most image restoration problems are ill-posed and need to e regularized. A difficult task in image regularization is to avoid smoothing of image edges. In this paper, were proposed an edge-preserving image restoration algorithm using block-based edge classification. In order to exploit the local image characteristics, we classify image blocks into edge and no-edge blocks. We then apply an adaptive constrained least squares (CLS) algorithm to eliminate noise around the edges. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can preserve image edges during the regularization process.

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적응적인 방향성 정칙화 연산자를 이용한 반복 영상복원 (Iterative Image Restoration using Adaptive Directional Regularization)

  • 김용훈;신현진;이태홍
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권10호
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    • pp.862-867
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    • 2006
  • 영상을 처리하는 과정에서 광학시스템과 전자회로의 특성으로 인해 흐려지고, 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고, 영상 전체에 일률적으로 정칙화 연산자를 사용함으로써 에지의 주변영역에서는 링잉현상을 초래하고, 평면영역에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 에지영역의 특성을 고려하여 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 평면영역에서의 잡음 증폭을 억제하는 동시에 에지영역의 경계를 더욱 선명하게 복원함을 알 수 있었다.

영상의 모서리 방향을 이용한 전송 오차의 복원 (A restoration of the transfer error that used edge direction of an image)

  • 이창희;류희삼;나극환
    • 전자공학회논문지 IE
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    • 제44권1호
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    • pp.15-19
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    • 2007
  • 본 연구는 전송 오차의 이미지 복원에 관한 방법으로 정지영상 또는 내부프레임 정정을 위한 모서리 방향 보간법에 기초한 오차 복원 기술의 개선을 목표로 한다. 여기서 제안된 방법은 블록의 모서리 방향 검출 방법은 스웨터의 손상된 부분을 남아 있는 부분과 맞추어가는 모서리 방향을 이용하는 것에 근거한다 처리 후 데이터 정보에 남은 에러 픽셀을 마지막 단계로 비선형 미디안 필터를 사용하여 보간 하였다. 실험 결과는 제안된 방법의 높은 회복 성향과 낮은 계산 시간은 실시간 영상 처리의 실현 가능성을 나타낸다.

EDGE를 보존하는 적응 영상 복원 (Adaptive Edge-preserving Image Restoration)

  • 김남철;이재덕
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.726-731
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    • 1986
  • An effective filtering algorithm which can reduce noise and preserve edges for the restoration of an image degraded by additive white Gaussian noise is presented. The algorithm proposed in this paper is an extension of Lee's algorithm modified to use local gradient information as well as local statistics. It does not require image modeling, and removes noise along the orientaiton of edges so that it does not blur the edge.

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이중적 정칙화 연산자를 사용한 영상복원 (The Image Restoration using Dual Adaptive Regularization Operators)

  • 김승묵;전우상;이태홍
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권1B호
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    • pp.141-147
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    • 2000
  • 선형적인 움직임에 의하여 흐려지고 가산잡음으로 훼손된 영상을 복원할 경우, 잡음을 평활화하면 동시에 윤곽도 같이 평활화 되며, 윤곽을 복원하면 잡음도 동시에 강조되는 이중성을 지닌다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 평면에선는{{{{ {I-H}^{ } }} }}연산잔가 효과적이고 윤곽에서는 Laplacian 연산자가 효과가 있는 점을 이용하여 훼손된 영상의 평면영역에서는{{{{ {I-H}^{ } }} }}정칙화 연산자를 윤곽영역에서는 Laplacian 정칙화 연산자를 적응적으로 적용하는 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제시한 복원방법을 실험결과를 통해 기존의 방법과 비교해보면 평면에서의 잡음의 평활화가 개선되고 윤곽에서의 리플잡음이 줄었음을 알 수 있다. 또한 이것은 우리의 시각이 가지는 평면에서의 잡음의 가시도에 따른 시각적인 효과가 개선되었음을 알 수 있었으며, 기존의 방법에 비해 더욱 우수한 ISNR을 얻을 수 있었다.

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CLS 기반 공간 적응적 영상복원 (Spatially Adaptive CLS Based Image Restoration)

  • 백준기;문준일;김상구
    • 한국통신학회논문지
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    • 제21권10호
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    • pp.2541-2551
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    • 1996
  • 인간의 시각체계는 영상의 밝기의 정도가 균일한 연에서는 잡음에 민감하지만, 변화하는 부분에서는 에지(edge)의 정도가 심할수록 잡음에 둔감하고, 에지부분에서 멀어질수록 잡음에 대한 민감도가 급격하게 증가한다. 이러한 인간의 시각 특성에 기반을 둔 여러가지 영상복원 방식이 제안되고 있는데, 본 논문에서는 영상을 복원함에 있어서 윤곽 부분에서는 변화하는 부분의 선명도를 높이고, 영상이 평탄한 부분에서는 잡음 성분을 많이 억제 시켜서 영상을 주관적으로 향상시키는 적응적 영상복원 방식을 소개한다. 이 방법은 에지 검출을 하기 위해서 각 화소를 기준으로 지역 분산값(local variance)을 사용하여 시각 함수(visibility function)를 구하고, 이 값에 따라 정규화 매개변수를 변환시켜 적응적으로 영상을 복원한다. 즉 영상을 평탄한 부분에서 에지부분까지 몇 단계로 나누어서 각각의 단계에 해당하는 유한 임펄스 CLS 필터를 구현해서 영상을 복원한다.

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도시림 식생의 생태적 특성과 복원모델 (Ecological Characteristics and Restoration Model of Vegetation in the Urban Forest)

  • 김석규;주경중;남정칠;박승범
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제13권2호
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    • pp.80-94
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    • 2010
  • The purpose of this study is suggest to restoration model of Pinus thunbergii in Saha-gu, Busan. The result of this study is summarized as follows. As the results of this study, vegetation restoration model is presented by separating community planting and edge planting. In community planting, as a group of canopy, there are 6 species; Pinus thunbergii, Quercus acutissima, Quercus dentata, Quercus serrata, Quercus alienna, Quercus variabilis. As a group of understory, there are 5 species; Platycarya strobilacea, Prunus sargentii, Styrax japonica, Eurya japonica, Morus bombycis. Also as a group of shrub, there were 15 kinds of species; Ulmus pavifolia, Ulmus davidiana, Lindera obtusiloba, Elaeagnus macrophylla, Mallotus japonicus, Ligustrum obtusifolium, Sorbus alnifolia, Rhus trichocarpa, Zanthoxylum schinifolium, Rosa wichuraiana, Rhus chinensis, Viburnum erosum, Rhododendron mucronulatum, Rhododendron yedoense, Indigofera pseudotinctoria. And as a group of edge vegetation, there were 10 kinds of species; Japanese Angelica, Symplocos chinensis, Pittosporum tobira, Lespedeza maximowiczii, Lespedeza bicolor, Rubus coreanus, Rubus idaeus, Vitis thunbergii, Ampelopsis brevipedunculata, Rosa multiflora. Vegetation restoration models of Pinus thunbergii community were calculated the units $400m^2$ for the average populations of the woody layer is 24 in canopy layer, 35 in understory layer, 410 in shrub layer, 34% herbaceous layer ground cover. And the average of breast-high area and canopy area is $10,852cm^2$ in canopy layer, in understory layer $1,546cm^2$, in shrub layer $1,158,660cm^2$. The shortest distance between trees is calculated as 2.0m in canopy layer, 1.9m in understory layer.

가중격자형 메디안 필터를 이용한 영상복원 (Image Restoration using Weighted Cross-Shape Median Filter)

  • 나철훈;김수영;한만수;강성준
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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    • pp.711-714
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    • 2015
  • 영상 복원을 위해서 에지(edge) 검출 알고리즘을 갖는 가중 격자형 메디안필터(median filter)를 사용한 새로운 방법을 제안하였다. 에지를 검출하기 위한 시험들로 구성되어 있으며 격자형 창을 사용하였다. 잡음에 의해서 손상된 영상에 제안한 방법을 적용 하였으며 그 결과를 일반 메디안 필터와 격자형 메디안 필터의 결과들과 비교 하였다. 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중격자형 메디안 필터를 사용하는 것이 다른 메디안 필터를 사용한 결과보다 매우 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

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1/4 선택 필터를 이용한 번짐 영상의 외곽선 복원 (Edge Restoration in Blurred Image using 1/4 Selective Filter)

  • 정우진;이종민;김재영;문영식
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.103-110
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    • 2015
  • 본 논문에서는 번짐 영상의 외곽선 복원을 위한 1/4 선택 필터를 제안한다. 일반적인 열화 제거 방법들은 연산량이 많아 수행시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 따라서 속도 향상을 위해서 1/4 선택 필터를 새롭게 제안하고, 1/4 선택 필터를 이용한 번짐 영상의 외곽선 복원 방법을 제안한다. 1/4 선택 필터는 영상의 외곽선을 복원하는 기능이 있으나 세밀한 부분을 잃어버리는 단점이 있다. 이를 보완하기 위하여 영상의 주요 외곽선은 1/4 선택 필터로 복원하고 영상의 세밀한 정보는 DOG(Difference of Gaussian) 필터를 이용하여 복원하는 번짐 현상 제거 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 번짐 영상에서 외곽선을 빠르고 효과적으로 복원함을 확인하였다.

국부 훼손특성을 이용한 적응적 영상복원 (Adaptive Image Restoration Using Local Characteristics of Degradation)

  • 김태선;이태홍
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제3권4호
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    • pp.365-371
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    • 2000
  • 카메라의 렌즈 등 광학장비의 성능 제한으로 인하여 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는데 일반적으로 반복복원방법이 사용된다. 이 경우에 가속변수는 훼손영상에 관계없이 영상전체에 일률적으로 적용되기 때문에 흐려짐 훼손이 심한 윤곽부분도 훼손이 작은 평면영역과 같이 일정하게 처리되어 수렴속도가 느려지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에는 효율적이지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 흐려짐 훼손이 작은 평면영역은 가속변수를 작게 하고 훼손이 큰 윤곽영역은 가속변수를 크게 하여 영상의 국부적인 훼손특성에 따라 적응적으로 반복 복원하는 방법을 제안하였다. 제안한 복원방법 은 기존의 방법과 비교하여 수렴속도가 빨라지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에도 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며, MSE면에서도 우수하였다.

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