• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.6-9
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• 2012

In this study, we compare two image denoising methods which are the Rudin-Osher-Fatemi total variation (TV) model and the nonlocal means (NLM) algorithm on medical images. To evaluate those methods, we used two well known measuring metrics. The methods are tested with a CT image, one X-Ray image, and three MRI images. Experimental result shows that the NML algorithm can give better results than the ROF TV model, but computational complexity is high.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1242-1245
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• 2018

본 논문에서, Gaussian noise를 제거할 때 발생하는 over blurring 현상을 감소시키는 network를 구현하였다. 기존 filtering 방식은 원 영상을 blurring하여 noise를 제거함으로써, edge나 corner 같은 high frequency 성분도 함께 지워지는 것을 확인할 수 있다. CNN (Convolutional Neural Network)기반 denoiser의 경우도 사소한 edge, keypoint를 noise로 인식하여 이러한 정보를 잃게 된다. 우리는 CNN을 기반으로 denoising된 high frequency 성분만을 획득하여 기존 denoiser에 추가함으로써 denoising 성능을 유지하면서 over blurring을 완화하는 network 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.605-608
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• 2007

본 논문은 절대평균 임계값을 웨이블릿 패킷에 적용하여 영상의 노이즈를 제거하기 위한 연구이다. 기존에 사용된 임계값은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상된다. 또한 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원영상의 PSNR이 저하된다. 반면 절대평균의 임계값을 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 12%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 6% PSNR이 증가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1122-1128
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• 2007

본 논문은 웨이블릿 패킷 변환과 AA(절대평균)임계값 설정 기반에 의한 영상의 노이즈를 제거하여 영상을 복원하는 연구이다. 웨이블릿 패킷 변환은 웨이블릿 변환보다 고주파부분에서 노이즈 제거가 효과적이다. 또한 기존에 사용된 임계값 결정은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상되고, 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원 영상의 PSNR이 저하된다. 반면 AA임계값 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 10%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 5% PSNR이 증가하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.22-30
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• 2024

Image compression-decompression methods have become increasingly crucial in modern times, facilitating the transfer of high-quality images while minimizing file size and internet traffic. Historically, early image compression relied on rudimentary codecs, aiming to compress and decompress data with minimal loss of image quality. Recently, a novel compression framework leveraging colorization techniques has emerged. These methods, originally developed for infusing grayscale images with color, have found application in image compression, leading to colorization-based coding. Within this framework, the encoder plays a crucial role in automatically extracting representative pixels-referred to as color seeds-and transmitting them to the decoder. The decoder, utilizing colorization methods, reconstructs color information for the remaining pixels based on the transmitted data. In this paper, we propose a novel approach to image compression, wherein we decompose the compression task into grayscale image compression and colorization tasks. Unlike conventional colorization-based coding, our method focuses on the colorization process rather than the extraction of color seeds. Moreover, we employ the Denoising Diffusion Null-Space Model (DDNM) for colorization, ensuring high-quality color restoration and contributing to superior compression rates. Experimental results demonstrate that our method achieves higher-quality decompressed images compared to standard JPEG and JPEG2000 compression schemes, particularly in high compression rate scenarios.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.910-916
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• 2019

자연 영상의 비지역적 유사성은 다양한 영상 응용 분야에서 활용되는 중요한 특성 중에 하나이다. 영상 내 객체의 에지나 텍스쳐, 무늬 등은 비지역적으로 반복되어 나타난다. 유사도가 높은 영상 블록들로 군집을 형성하면 자연스럽게 그로부터 특징을 추출할 수 있다. 또한 군집의 크기가 클수록 원치 않는 백색 잡음에 대한 대항력을 키울 수 있다. 영상 신호 처리 중 잡음 제거 관련 연구는 백색 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 본 논문에서는 백색 잡음이 포함된 영상을 유사도에 따라 적응적으로 군집화하여 잡음 신호에 대한 이득을 향상시키고, 이를 통해 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리듬을 제안한다. 다양한 영상과 잡음 강도에 대한 모의실험 결과로부터 제안된 알고리듬이 에지, 텍스쳐, 무늬 영역을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있음을 시각적으로 확인할 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 방법들과의 잡음 제거 성능 수치 비교에서도 우수한 결과를 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.436-450
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• 2017

Recently, the method based on fractional order partial differential equation has been used in image processing. Usually, the optional order of fractional differentiation is determined by a lot of experiments. In this paper, a denoising model is proposed based on adaptive fractional order anisotropic diffusion. In the proposed model, the complexity of the local image texture is reflected by the local variance, and the order of the fractional differentiation is determined adaptively. In the process of the adaptive fractional order model, the discrete Fourier transform is applied to compute the fractional order difference as well as the dynamic evolution process. Experimental results show that the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measurement (SSIM) of the proposed image denoising algorithm is better than that of other some algorithms. The proposed algorithm not only can keep the detailed image information and edge information, but also obtain a good visual effect.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.837-856
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• 2016

Underwater image enhancement has received considerable attention in last decades, due to the nature of poor visibility and low contrast of underwater images. In this paper, we propose a new automatic underwater image enhancement algorithm, which combines nonsubsampled contourlet transform (NSCT) domain enhancement techniques with the mechanism of the human visual system (HVS). We apply the multiscale retinex algorithm based on the HVS into NSCT domain in order to eliminate the non-uniform illumination, and adopt the threshold denoising technique to suppress underwater noise. Our proposed algorithm incorporates the luminance masking and contrast masking characteristics of the HVS into NSCT domain to yield the new HVS-based NSCT. Moreover, we define two nonlinear mapping functions. The first one is used to manipulate the HVS-based NSCT contrast coefficients to enhance the edges. The second one is a gain function which modifies the lowpass subband coefficients to adjust the global dynamic range. As a result, our algorithm can achieve contrast enhancement, image denoising and edge sharpening automatically and simultaneously. Experimental results illustrate that our proposed algorithm has better enhancement performance than state-of-the-art algorithms both in subjective evaluation and quantitative assessment. In addition, our algorithm can automatically achieve underwater image enhancement without any parameter tuning.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.255-265
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• 2007

웨이블릿 축소 기법으로 영상신호의 잡음을 제거할 때, 웨이블릿 계수들이 상관관계를 갖는 경우 잡음제거 효과가 저하된다. 멀티웨이블릿 변환된 계수 들은 사전 필터의 영향으로 상관관계를 갖게 된다. 이러한 문제점을 해결하기위해 V Sterela에 의해 Universal 경계 값 적용을 위한 사전 필터를 새로 설계하거나 가중 값을 적용하는 기법이 제시되었다. 본 논문에서는 멀티웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 축소 기법의 잡음제거 효과를 향상시키기 위해, 대역의 계수를 추정된 잡음편차로 나누는 계수 정규화기법을 Universal, SURE 및 GCV 경계 값에 적용하여 잡음을 제거하는 시도를 하였다. 각 경계 값들에 대한 PSNR을 비교하여 이 기법의 실용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.733-736
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• 2003

본 논문은 웨이블릿 패킷과 노이즈 분산에 의한 영상의 복원에 관한 연구이다. 영상을 노이즈제거 하기 위해 웨이블릿 패킷변환하고 임계값 설정은 노이즈의 분산에 기반한 절대평균값을 적용하였다. 실험결과 단순 웨이블릿 변환을 적용한 영상복원 결과보다 10%, 웨이블릿 패킷 기반의 노이즈 제거 기법보다 5％ 이상 개선되었다.