• 제목/요약/키워드: Image Downsampling

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Color Morphological Pyramids를 이용한 이미지 분할 (Image Segmentation Using Color Morphological Pyramids)

  • 이석기;최은희;김석태
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제6권5호
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    • pp.789-795
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    • 2002
  • 컬러 이미지는 Gray Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 이미지 분할이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 이미지 분할을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성한 후 이를 이미지 분할한다. 이미지 분할실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.

High-Resolution Satellite Image Super-Resolution Using Image Degradation Model with MTF-Based Filters

  • Minkyung Chung;Minyoung Jung;Yongil Kim
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.395-407
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    • 2023
  • Super-resolution (SR) has great significance in image processing because it enables downstream vision tasks with high spatial resolution. Recently, SR studies have adopted deep learning networks and achieved remarkable SR performance compared to conventional example-based methods. Deep-learning-based SR models generally require low-resolution (LR) images and the corresponding high-resolution (HR) images as training dataset. Due to the difficulties in obtaining real-world LR-HR datasets, most SR models have used only HR images and generated LR images with predefined degradation such as bicubic downsampling. However, SR models trained on simple image degradation do not reflect the properties of the images and often result in deteriorated SR qualities when applied to real-world images. In this study, we propose an image degradation model for HR satellite images based on the modulation transfer function (MTF) of an imaging sensor. Because the proposed method determines the image degradation based on the sensor properties, it is more suitable for training SR models on remote sensing images. Experimental results on HR satellite image datasets demonstrated the effectiveness of applying MTF-based filters to construct a more realistic LR-HR training dataset.

H.264|AVC를 이용한 초고해상도 부호화 실험 및 고찰 (Experiment and Analysis of Ultra High Definition Video Coding by H.264|AVC)

  • 정세윤;임형준;박현욱;최진수
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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    • pp.263-266
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    • 2008
  • 최근 MPEG에서 HD (High Definition) 해상도 이상의 초고해상도 비디오를 위한 HVC 표준화에 대해 논의가 되고 있다. 본 논문에서는 HVC 표준화를 위해 기본적으로 필요한 H.264를 HD 이상의 초고해상도 부호화 적용시 문제점을 분석하기 위해 SVT 4K UHD테스트 시퀀스와 이를 SVC Downsampling 필터를 이용하여 HD, QHD, QQHD로 변환한 시퀀스들을 이용하여 부호화 실험을 수행 하였고, 실험 결과 분석을 통해 개선 방안에 대해 논하였다.

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KOMPSAT-2/3/3A호의 영상융합에 대한 품질평가 프로토콜의 비교분석 (Comparison Analysis of Quality Assessment Protocols for Image Fusion of KOMPSAT-2/3/3A)

  • 정남기;정형섭;오관영;박숭환;이승찬
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.453-469
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    • 2016
  • 최근 영상융합 기법의 품질평가를 위하여 다양한 방법이 제안되었다. 품질평가를 위한 일련의 과정들을 통틀어 프로토콜이라 정의되었으며, Wald's 프로토콜, QNR 프로토콜, Khan's 프로토콜 등의 다양한 품질평가 프로토콜이 제시되었다. 본 논문에서는 KOMPSAT-2/3/3A 위성영상을 활용하여 제시된 세 가지 품질평가 프로토콜을 각기 다른 융합 기법에 적용하였을 때 나타나는 결과를 비교하고, KOMPSAT 위성영상에의 활용가능성을 알아보는 한편 각 프로토콜의 장단점을 분석하였다. 이 때 기존의 연구와 달리 융합 영상의 품질이 시각적으로 뚜렷하게 구분되는 융합 기법을 사용하여 육안 분석을 통한 정성적 분석을 진행함과 동시에 각 품질평가 프로토콜을 통한 정량적 분석을 수행하였다. 이를 통해 분광정보 보존의 측면과 공간 정보 보존의 측면에서 정성적 결과와 정량적 결과의 유사성을 파악하였다. 분석 결과, 각 프로토콜의 과정상 특징을 반영하는 결과를 나타내었다. Wald's 프로토콜의 경우 정성적/정량적 분석 결과가 동일하였으나, 프로토콜 수행 과정이 번거로우며 특히 영상의 공간해상도를 강제로 저하시킨 후 융합을 진행하여도 그 결과가 실제 공간해상도의 융합 결과와 동일하다는 전제를 가정하고 있다는 한계점이 존재하였다. QNR 프로토콜의 경우 원 영상의 융합 결과를 평가할 수 있다는 장점이 존재하였다. 그러나 분광정보 보존 분석 시 Wavelet 융합 결과의 aliasing 현상을 반영하지 못하는 등의 불안정성이 존재하여 프로토콜을 활용할 때 주의해야하는 단점이 있었다. Khan's 프로토콜의 경우 분광정보 보존 분석의 경우에 정성적/정량적 분석 결과가 Wavelet 융합 기법에서 일치하지 않았다. 이는 품질평가 시 공간해상도를 강제로 저하시킬 때 융합 영상의 품질이 변하여 발생하는 문제였다. 공간정보 보존 분석의 경우 Wald's 프로토콜의 한계점과 QNR 프로토콜의 단점을 모두 보완하여 품질평가를 수행하는 프로토콜이라 할 수 있음을 확인하였다.

하위 레벨 보간을 이용한 손실 정보 추정과 영상 해상도 향상 기법 (Loss Information Estimation and Image Resolution Enhancement Technique using Low)

  • 김원희;김종남
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권11호
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    • pp.18-26
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    • 2009
  • 영상 해상도 향상 알고리즘은 영상 확대 및 영상 복원을 위한 기반 기술로 사용되며, 해상도 향상 과정에서 문제점은 흐려짐 현상이나 블록 현상으로 인한 화질 열화의 발생이다. 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 손실 정보 추정과 영상 해상도 향상 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득한 저해상도 영상의 다운샘플링-보간 과정을 이용해서 손실 정보를 계산하고, 손실 정보의 보간을 통해서 손실 정보를 추정하며, 가중치 계수와 결합한 추정 손실 정보를 고해상도로 보간 된 영상에 적용한다. 동일한 영상을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 PSNR에서 평균 2.3dB 이상 향상된 것을 검증하였고, 윤곽선 및 문자의 인식 정도에 대한 주관적인 화질 비교 결과도 개선되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 영상 개선을 필요로 하는 다양한 비디오 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.

딥러닝 기반 영상 다운샘플링 기술 분석 (A Survey on Deep Learning-based Image Downsampling)

  • 정재련;정승원
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.235-236
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    • 2019
  • 본 논문에서는 초해상도, 압축 열화 제거 등 영상 화질 복원 연구에서 영상의 다운샘플링에 딥러닝을 적용한 연구들에 대해 소개한다. 첫 번째 연구는 두 개의 컨볼루셔널 신경망과 영상 압축 코덱을 이용하여 압축 영상의 화질을 향상시켰다. 두 번째 연구는 초해상도 문제를 해결함에 있어 다운샘플링 역시 딥러닝을 통해 학습하여 복원 영상의 화질을 향상시켰다. 두 연구를 통해 영상 화질 개선 문제 해결에 있어 적절한 딥러닝 학습 방법을 영상 다운샘플링에 적용하여 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있다.

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컬리 모폴로지 피라미드를 이용한 컬러 이미지의 에지 검출 (Edge Detection in Color Image Using Color Morphology Pyramid)

  • 남태희;이석기
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.65-69
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    • 2001
  • 컬러 이미지는 Gray 이미지와는 다르게 색상으로 표현하는 정보가 많이 포함되어있으며 이미지 내 각 픽셀의 색상과 픽셀 값이 적녹청(RGB) 3개 값의 조합으로 결정된다.본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴고지의 유용성평가를 위해 이미지에서 기본적이고도 중요한 에지 검출을 보인다. 이미지 피라미드 구조는최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 2$^{-1}$(ι= 1, 2, . . . ,N)이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, CMY, XYZ 등 컬러공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서, 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식이 사용되어 새 레벨의 이미지를 생성하며 이를 에지로 검출한다.

에지를 이용한 문서영상의 기울기 보정 (Skew Correction of Document Images using Edge)

  • 주재현;오정수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.1487-1494
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    • 2012
  • 본 논문에서 선명 화질은 물론 저화질 문서영상에서 에지를 이용해 문서영상의 기울기를 검출하고, 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 문자영역을 선택하여 에지를 검출하고, 이들을 다양한 방향으로 투영하여 투영 히스토그램들을 생성한다. 그리고 히스토그램들에서 에지 집중도를 평가하여 문서영상의 기울기를 검출하고 기울어진 문서 영상을 보정한다. 고속 기울기 검출을 위해 부표본화와 3단 coarse-to-fine 탐색 알고리즘을 사용한다. 선명 화질과 저화질 영상의 기울기 검출에서 제안된 알고리즘의 최대 검출 오차와 평균오차가 기존 유사 알고리즘의 50% 정도이고, 기울기 검출 시간은 25%정도로 감소된다. 모바일기기로 취득된 밝기 불균일 영상에서는 기존 알고리즘은 적절한 2진 영상을 얻을 수 없어 기울기 검출이 어려우나 제안된 알고리즘의 평균 검출 오차 0.1o 이하로 기울기를 검출한다.

다중 영상 기반의 고속 처리용 디블러링 기법 (Fast Multiple-Image-Based Deblurring Method)

  • 손창환;박형민
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권4호
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    • pp.49-57
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    • 2012
  • 본 논문은 디블러링(Deblurring) 계산 시간을 단축하면서 복원된 영상의 텍스처 및 에지의 선명도를 동시에 강화할 수 있는 다중 영상 기반의 고속 처리용 디블러링 기법을 제안하고자 한다. 먼저 상대적으로 긴 노출 시간에서 촬영된 번짐(Blurring) 결함이 발생한 두 장의 번짐 영상과 짧은 노출에서 촬영된 번짐이 없지만 잡음 성분이 많은 한 장의 잡음 영상을 취득한다. 그리고 처리 속도 개선을 위해 촬영된 다중 입력 영상을 두 배로 다운 샘플링 한 후, 전체 영상에서 추출된 영상 패치 또는 에지 패치에 기반한 점 확산 함수(PSF: Point Spread Function) 추정 기법을 도입해서 점 확산 함수 추정에 소요되는 계산 시간을 효과적으로 단축할 것이다. 입력 영상의 다운 샘플링으로 인해 열하된 미세한 텍스처 성분의 표현 능력을 보완하고 번짐현상이 제거된 복원 영상을 재현하기 위해 텍스처 향상을 위한 디블러링 기법을 개발 및 적용할 것이다. 마지막으로 입력 영상과 동일한 영상 크기로 복구하기 위해 잡음 영상의 선명한 에지 성분을 활용한 업 샘플링 기법을 적용할 것이다. 제안된 방법을 통해 기존의 디지털 카메라 적용에 걸림돌이 되었던 디블러링 처리 속도 시간을 단축할 수 있었고 동시에 텍스처 및 에지의 미세한 성분도 복원할 수 있었다.