• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권12호
• /
• pp.1528-1536
• /
• 2014

Although the process about korea image restoration contents program development and liberalization have cultural and artistic worth, it is not possible to restore technically or cost enormous expense. In the study, it suggest the needs of korea image restoration contents program development through image restoration case. It is revitalize that the study in digital image restoration technical prepare the ground for passing high-qualities cultural legacy by restoring classical film. We think the development of korea image restoration software will strengthen the basis to the new creation industry of high value-added in the global cultural prosperity industry.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.121-125
• /
• 2008

멀티미디어와 관련한 소프트웨어 및 하드웨어의 기술적 발달로 인해 자료로부터 추출된 정보를 저장하거나 표현하는 수단으로써 영상이 사용되어지고 있다. 특히 유비쿼터스 환경에서는 이들 영상을 형성하고, 감지하며, 기록 및 전송하는 처리과정에서 다양한 원인으로 인해 노이즈(noise)가 부가된다. 이들 노이즈를 제거하기 위해 영상 복원에서는 각 노이즈 특성에 맞도록 적합한 필터링을 활용하게 된다. 뿐만 아니라 저해상도의 여러 영상들을 고해상도 영상으로 복원할 수 있는 방법 및 노이즈 혹은 훼손된 영상을 복원하는 다양한 방법과 기법들이 연구되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 및 의료 분야에 빈번히 발생될 수 있는 훼손된 영상으로부터 최적의 영상복원 매개변수를 적용하여 영상을 개선시키기 위한 방법으로, 사용자가 정의한 평균 필터와 위너 필터를 이용한 영상 개선 프로토타입 시스템을 구축하며, 구축된 시스템으로부터 훼손된 영상을 개선된 영상과 비교하여 노이즈의 특성과 개선된 결과를 보인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제14권1호
• /
• pp.57-63
• /
• 2016

In generally, the resolution of reconstructed three-dimensional images can be seriously degraded by undesired occlusions in the integral imaging system, because the undesired information of the occlusion overlap the three-dimensional images to be reconstructed. To solve the problem of the undesired occlusion, we present an exemplar-based image restoration method in integral imaging system. In the proposed method, a minimum spanning tree-based stereo matching method is used to remove the region of undesired occlusions in each elemental image. After that, the removed occlusion region of each elemental images are re-established by using the exemplar-based image restoration method. For further improve the performance of the image restoration, the structure tensor is used to solve the filling error cause by discontinuous structures. Finally, the resolution enhanced three-dimensional images are reconstructed by using the restored elemental images. The preliminary experiments are presented to demonstrate the feasibility of the proposed method.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권10호
• /
• pp.862-867
• /
• 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.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제15권3호
• /
• pp.172-179
• /
• 2015

Because of the development of computers and high-technology applications, all devices that we use have become more intelligent. In recent years, security and surveillance systems have become more complicated as well. Before new technologies included video surveillance systems, security cameras were used only for recording events as they occurred, and a human had to analyze the recorded data. Nowadays, computers are used for video analytics, and video surveillance systems have become more autonomous and automated. The types of security cameras have also changed, and the market offers different kinds of cameras with integrated software. Even though there is a variety of hardware, their capabilities leave a lot to be desired. Therefore, this drawback is trying to compensate by dint of computer program solutions. Image processing is a very important part of video surveillance and security systems. Capturing an image exactly as it appears in the real world is difficult if not impossible. There is always noise to deal with. This is caused by the graininess of the emulsion, low resolution of the camera sensors, motion blur caused by movements and drag, focus problems, depth-of-field issues, or the imperfect nature of the camera lens. This paper reviews image processing, pattern recognition, and image digitization techniques, which will be useful in security services, to analyze bio-images, for image restoration, and for object classification.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.1-9
• /
• 2018

본 논문에서는 손상된 흑백 얼굴 이미지를 컬러로 복원하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 오래된 증명사진처럼 손상된 흑백 사진에 컬러화 작업을 하면 손상된 영역 주변이 잘못 색칠되는 경우가 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 입력받은 사진의 손상된 영역을 먼저 복원한 후 그 결과를 바탕으로 컬러화를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법은 BEGAN(Boundary Equivalent Generative Adversarial Networks) 모델 기반 복원과 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 컬러화의 두 단계로 구성된다. 제안하는 방법은 이미지 복원을 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 모델을 사용한 기존 방법들과 달리 좀 더 선명하고 고해상도의 이미지 복원이 가능한 BEGAN 모델을 사용하고, 그 복원된 흑백 이미지를 바탕으로 컬러화 작업을 수행한다. 최종적으로 다양한 유형의 얼굴 이미지와 마스크에 대한 실험 결과를 통해 기존 연구에 비해 많은 경우에 사실적인 컬러 복원 결과를 보여줄 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.35-40
• /
• 2019

In this paper, we propose a technique to reconstruct the iris image from the iris code by analyzing the process of generating the iris code and calculating it inversely. Iris recognition is an authentication method for authenticating an individual's identity by using iris information of an eye having unique information of an individual. The iris recognition extracts the features of the iris from the iris image, creates the iris code, and determines whether to authenticate using the corresponding code. The iris recognition method using the iris code is a method proposed by Daugman for the first time and is widely used as a representative method of iris recognition technology currently used commercially. In this paper, we restore the iris image with only the iris code, and test whether the reconstructed image and the original image can be recognized, and analyze restoration vulnerability of Daugman's iris code.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권11호
• /
• pp.953-960
• /
• 2007

TFT-LCD(Thin Flat Transistor Liquid Crystal Display) 패널의 불량(Mura)을 정확히 검출하기 위해서는 패널 영상에 포함된 왜곡을 반드시 보정해야 한다. 일반적인 컴퓨터 비젼 시스템의 촬상영상에 대한 왜곡 보정 알고리즘은 이미 알려져 있지만, 패널 영상에만 독특하게 나타나는 비네팅(Vignetting) 효과는 패널 고유의 특성으로 인한 배경 불균일성(Background Non-uniformity)과 결합되어 기존의 알고리즘을 바로 적용하기 어려운 문제점이 있다. 영상 복원 결과의 정확도를 높이기 위해서는 비네팅 효과를 영상 배경과 분리하여 적절히 보정해주어야만 한다. 따라서, 본 논문에서는 주성분분석(Principle Component Anlaysis)을 통해 비네팅 효과를 분석하고 이를 보정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 불량이 포함된 175개의 영상을 대상으로 복원 실험을 수행한 결과, 왜곡 영상에 포함된 불량들의 평균 밝기 오차는 37% 에서 11% 로 내려갔으며 불량에 대한 판정 실패율도 14.8%에서 2.2%로 떨어졌음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.43-48
• /
• 2018

본 연구는 핸드폰과 같은 모바일 기기로 촬영한 문서 이미지에서 조명 조건들로 인해 발생한 부드러운 그림자를 제거하는 방법을 제안한다. 본 방법은 기존의 피라미드 기반 방법이나, 경계법 방법에 비해 더 좋은 결과를 만들어 낸다. 방법의 기본아이디어는 촬영된 문서 이미지로부터 이미지 지역 통계를 활용하여 글자나 그림 등의 흥미로운 내용이 있는 부분을 분리하고, 이 분리된 부분에 대해 적응적인 밝기 및 대조 조정과 레벨 변환을 수행하여 이미지를 더욱 선명하게 하는 것이다. 또한 내용이 없는 부분에 대해서는 부드러운 채움을 위해 이미지 변형량 기반의 빈 곳 메우기 방법을 이용한다.

• Imaging Science in Dentistry
• /
• 제50권4호
• /
• pp.331-337
• /
• 2020

Purpose: As cone-beam computed tomography (CBCT) has become the most widely used 3-dimensional (3D) imaging modality in the dental field, storage space and costs for large-capacity data have become an important issue. Therefore, if 3D data can be stored at a clinically acceptable compression rate, the burden in terms of storage space and cost can be reduced and data can be managed more efficiently. In this study, a deep learning network for super-resolution was tested to restore compressed virtual CBCT images. Materials and Methods: Virtual CBCT image data were created with a publicly available online dataset (CQ500) of multidetector computed tomography images using CBCT reconstruction software (TIGRE). A very deep super-resolution (VDSR) network was trained to restore high-resolution virtual CBCT images from the low-resolution virtual CBCT images. Results: The images reconstructed by VDSR showed better image quality than bicubic interpolation in restored images at various scale ratios. The highest scale ratio with clinically acceptable reconstruction accuracy using VDSR was 2.1. Conclusion: VDSR showed promising restoration accuracy in this study. In the future, it will be necessary to experiment with new deep learning algorithms and large-scale data for clinical application of this technology.