• 한국해양공학회지
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• 제36권1호
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• pp.32-40
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• 2022

Underwater optical images face various limitations that degrade the image quality compared with optical images taken in our atmosphere. Attenuation according to the wavelength of light and reflection by very small floating objects cause low contrast, blurry clarity, and color degradation in underwater images. We constructed an image data of the Korean sea and enhanced it by learning the characteristics of underwater images using the deep learning techniques of CycleGAN (cycle-consistent adversarial network), UGAN (underwater GAN), FUnIE-GAN (fast underwater image enhancement GAN). In addition, the underwater optical image was enhanced using the image processing technique of Image Fusion. For a quantitative performance comparison, UIQM (underwater image quality measure), which evaluates the performance of the enhancement in terms of colorfulness, sharpness, and contrast, and UCIQE (underwater color image quality evaluation), which evaluates the performance in terms of chroma, luminance, and saturation were calculated. For 100 underwater images taken in Korean seas, the average UIQMs of CycleGAN, UGAN, and FUnIE-GAN were 3.91, 3.42, and 2.66, respectively, and the average UCIQEs were measured to be 29.9, 26.77, and 22.88, respectively. The average UIQM and UCIQE of Image Fusion were 3.63 and 23.59, respectively. CycleGAN and UGAN qualitatively and quantitatively improved the image quality in various underwater environments, and FUnIE-GAN had performance differences depending on the underwater environment. Image Fusion showed good performance in terms of color correction and sharpness enhancement. It is expected that this method can be used for monitoring underwater works and the autonomous operation of unmanned vehicles by improving the visibility of underwater situations more accurately.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.51-57
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• 2005

본 논문에서는 실시간 처리론 위한 적응형 콘트라스트 조정 기법을 제안하였다. 제안된 방식은 과도한 영상의 밝기 변화를 제어하기 위하여 활률밀도함수(PDF: Probability Density Function)를 이용하였다. 또한 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향을 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)의 샘플 값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안된 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제9권1호
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• pp.61-66
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• 1988

Because the amount of radiation emerging from the thorax behind the lungs is often literally thousands of times that exiting behind the mediastinum, the dynamic range of X-ray chest image is very large. In order to solve the dynamic range problem, we propose a signal adaptive algorithm which enhances the local contrast and contracts the enhancement of quantum noise by local mean/valiance estimator.

• 전기학회논문지P
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• 제57권1호
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• pp.22-29
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• 2008

In this paper, we propose an adaptive color enhancement algorithm. It is used for the flat panel displays (FPDs) such as LCD, PDP, and so on. The proposed algorithm consists of an adaptive linear approximation CDF(Cumulative Density Function) algorithm and an adaptive saturation enhancement algorithm. The one is for contrast enhancement which prevents an image from the distortion by luminance transient of an input image. The other is the algorithm which improves the saturation without the contour artifact and over-saturation, whose problems are generated during the enhancing saturation. In addition, it allows to achieve the high quality image using the saturation enhancement method for a preferred color of original image. Visual test and standard deviation of their histograms have been applied to evaluate the resultant output images of the proposed algorithm.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.525-532
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• 2018

최근 센서 네트워크 기술의 발달과 카메라 기술의 발달로 이 두 기술을 접목한 비주얼 센서 기술을 이용하여 사람이 접근하기 어려운 지역의 환경을 효과적으로 모니터링하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 비주얼 센서에서 획득된 영상은 자연 현상을 그대로 반영하기 때문에 날씨나 시간에 따라 영상의 품질이 나빠질 수 있다. 이 논문에서는 비주얼 센서에서 획득되는 영상의 특성을 이용하여 영상의 대비를 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 비주얼 센서가 촬영하는 대상에 대해서 관심 영역을 설정하고 관심 영역의 컬러 값의 변화를 영상의 밝기 값에 따라 분석한다. 그리고 분석한 결과와 동일한 대상의 고대비 영상을 이용하여 저대비 영상의 대비를 개선한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 저대비 영상의 컬러 성분들을 복원하여 영상의 대비를 개선하는 것을 보여준다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제17권1호
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• pp.86-90
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• 2013

Various methods have been proposed for enhancing the contrast of laser speckle contrast image (LSCI) in subcutaneous blood flow measurements. However, the LSCI still suffers from low image contrast due to tissue turbidity. Herein, a physicochemical tissue optical clearing (PCTOC) method was employed to enhance the contrast of LSCI. Ex vivo and in vivo experiments were performed with porcine skin samples and male ICR mice, respectively. The ex vivo LSCIs were obtained before and 90 min after the application of the PCTOC and in vivo LSCIs were obtained for 60 min after the application of the PCTOC. In order to obtain the skin recovery images, saline was applied for 30 min after the application of the PCTOC was completed. The visible appearance of the tubing under ex vivo samples and the in vivo vasculature gradually enhanced over time. The LSCI increased as a function of time after the application of the PCTOC in both ex vivo and in vivo experiments, and properly recovered to initial conditions after the application of saline in the in vivo experiment. The LSCI combined with the PCTOC was greatly enhanced even in deep vasculature. It is expected that similar results will be obtained in in vivo human studies.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.329-335
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• 2010

디지털 방사선시스템에서의 의료영상 획득의 방법은 X선을 조사하고, 반도체 디텍터(Detector)를 이용하여 직접 및 간접으로 변환하여 기존 업체마다 여러 가지 알고리즘을 적용하여 적절한 이미지 프로세싱을 거쳐서 임상의 적정한 영상을 획득한다. 방사선과에서 적절한 의료 영상 형성을 위하여 적용하는 이미지 프로세싱 파라미터(Image Processing Parameters)는 Edge, Frequency, Contrast, Latitude, LUT, Noise 등의 영상 증강의 과정은 기술력 및 업체 알고리즘에 따라 다르게 적용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 방사선 환경에서의 최종의 임상 영상을 위한 이미지 증강의 파라미터들의 적정 세팅 값의 기준을 제시하고자 한다. 그리고 각 병원들의 의료 영상을 바탕으로 이미지 프로세싱 파라미터들을 변화하여 각 파라미터들의 세부적인 기준 세팅값을 연구하며, 실제적인 파라미터 변화에 대한 적합한 의료 영상을 디지털방사선시스템의 영상 평가 방법을 도식화하여 결과를 제시하고, 향후 임상에서 적응 및 활용 가능한 객관적인 영상 파라미터에 대한 특성 평가의 응용을 정립하고자 한다. 또한 다양한 표본 병원의 디지털 방사선 환경에서 적정 파라미터 값들을 조사하여 임상에서 영상의 화질에 미치는 영향으로 특성 평가의 객관적인 기준의 변조전달함수(MTF)의 공간해상력을 제시하고 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.139-142
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• 2007

본 논문은 지역 명암대비 향상을 통한 영상의 명암대비 개선 기법을 제안한다. 전역 대비 향상 기법은 영상 전체를 고려하여 대비를 향상시키므로 영상의 특성에 따라 영상이 뿌옇게 되거나 원하지 않는 인공적인 산물이 생성될 수 있다. 그리고 지역 대비 향상 기법은 블록화 및 영상의 화질이 훼손되는 문제점이 있다. 제안하는 기법은 다양한 블록 크기를 사용하여 지역 대비를 향상시켜 지역 대비가 가장 많이 향상된 영상의 히스토그램 평활화 함수를 이용하여 전체 영상의 명암대비를 향상시키는 방법을 제안한다. 명암대비가 낮은 다양한 영상의 실험을 통해서 제안하는 명암대비 향상 기법의 우수성을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1481-1490
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• 2017

This paper presents an image quality enhancement algorithm for dark image acquired under poor lighting condition. Various retinex algorithms which are human perception-based image processing methods were proposed to solve this problem. Although MSR(Multi-Scale Retinex) among these algorithm works well under most lighting condition, it shows color degradation because their separate nonlinear processing of RGB color channels. To compensate for the loss of the color, MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration) was proposed. However, it requires high computational load and has additional parameters that need to be adjusted according to input image. In order to overcome this problem, a new retinex algorithm based on MSR is proposed in this paper. The proposed method consists of V channel MSR, saturation correction, and separate contrast enhancement process. Experimental results show that the subjective and objective image quality of the proposed method better than those of the conventional methods.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권4호
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• pp.395-401
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• 2010

영상 강조 기법은 영상의 낮은 명암 대비(contrast)를 노이즈나 블러링(blurring)의 제거, 명암 대비의 증가, 세밀함의 확장 등을 통해 시각적으로 향상시키는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기존에 제안되어 온 여러 영상 강조 기법들의 장점을 기반으로 한 Adaptive dynamic range linear stretching(ADRLS) 영상 강조 기법을 제안한다. ADRLS 기법은 입력 영상의 히스토그램 분할과 동시에 adaptive scale factor를 적용하여 다수의 서브 히스토그램을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 생성된 서브 히스토그램은 최종적으로 선형 강조(Linear Stretching, LS) 기법이 적용되어 영상 강조를 수행하게 된다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 기존의 히스토그램 선형 강조 기법, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization, HE) 기법과 비교 평가하였으며, 그 결과 기존의 기법들에 비해 영상의 과도한 밝기 변화를 억제함으로써 영상의 시각적인 특성을 유지하고, 입력 영상이 갖고 있는 히스토그램의 특성을 보존하는 효과를 보였다.