• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2199-2205
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• 2013

현대사회에서 영상처리는 스마트폰, 디지털 카메라, 디지털 TV 등의 여러 디지털 기기에 응용되고 있다. 영상처리 분야 중에서 에지 검출은 영상처리과정에 중요한 부분이다. 영상 에지는 배경과 물체 사이에서 화소값이 급격히 변화하는 지점이며, 크기, 위치, 방향 등의 중요한 정보를 포함한다. 기존의 에지 검출 방법은 크기가 작은 가중치 마스크를 이용하여 에지를 검출하기 때문에, AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상의 에지 검출 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 AWGN 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위해, 마스크 영역의 범위를 넓혀 각 영역에 따른 새로운 화소를 추정한 후, 추정된 마스크를 벡터로 변환하여 정렬한 후 계산된 기울기로 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권1호
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• pp.45-52
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• 2012

Thedenoising of a natural image corrupted by Gaussian noise is a long established problem in signal or image processing. Today the research is focus on the wavelet domain, especially using the wavelet threshold method. In this paper, a waveletbased image denoising modified adaptive thresholding method is proposed. The proposed method computes thethreshold adaptively based on the scale level and adaptively estimates wavelet coefficients by using a modified thresholding function that considers the dependency between the parent coefficient and child coefficient and the soft thresholding function at different scales. Experimental results show that the proposed method provides high peak signal-to-noise ratio results and preserves the detailed information of the original image well, resulting in a superior quality image.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.100-103
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• 2014

현재 에지 검출은 여러 분야에서 사용되고 있으며, 대부분의 영상처리의 전처리 과정 및 영상처리에 있어서 필수불가결한 기술이다. 이에 따라 관련 연구가 끊임없이 진행되어 오고 있다. 이러한 에지는 영상의 물체에 대한 크기, 방향, 위치 등의 중요한 영상 요소를 가지고 있다. 이를 검출하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으며, 그 중 대표적인 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 복합잡음이 첨가된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 국부 마스크의 크기와 위치에 따라 요소에 대한 중앙값 및 평균값을 이용한 에지 검출 방법을 제안하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.81-88
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• 2011

Mini Double Gears Frame is critical part of PDP and also produces couple hundred thousand every month. In the process of mass production, product inspection is very important process. Double Gear, one of the part of machine, was inspected by human eyes which caused mistakes and slow progress. To achieve the speed and accuracy the system was compensated by vision system which is inspecting automatically. The focus value is measured based on the fact that high contrast images have much high frequency edge information. High frequency term of the image is extracted using the high-pass filter and the sum of the high frequency term is used as the focus value. We used a Gaussian smoothing filter to reduce the noise and then measures the focus value using the modified Laplacian filter called a Sum modified Laplacian Focus values for the various lens positions are calculated and the position with the maximum focus value is decided as the focused position. The focus values calculated in various lens position showed the Gaussian distribution. We proposed a method to estimate the best focus position using the Gaussian curve fitting. Focus values of the uniform interval lens positions are calculated and the values are used to estimate the Gaussian distribution parameters to find the best focus position.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.36-41
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• 2018

미광증폭장비는 밤과 같이 어두운 환경에서 주로 가시광선 대역의 약한 빛을 증폭시켜 육안으로 관측할 수 있을 정도의 밝기로 만들어주는 장비이다. 이러한 방식은 어느 정도의 약한 빛이 존재하는 환경에서는 그 증폭 효과를 제대로 발휘하여 선명한 영상을 얻을 수 있지만, 달빛조차 존재하지 않는 극 저조도 환경에서는 기본적으로 증폭시킬 빛이 부족하여 출력 영상에 많은 노이즈로 인하여 화면의 선명도가 저하된다. 본 연구에서는 이러한 극 저조도 환경에서 발생하는 미광증폭 장비의 출력 노이즈를 다중 필터와 이방성 확산을 이용하여 화질을 개선하는 방법을 제안하였다. 실험을 위하여 극 저조도 조건에 맞는 환경을 구성한 상태에서 미광증폭장비의 출력 영상을 촬영한 후, 화질 개선을 위한 신호처리를 하였다. 신호처리를 위한 필터의 구성은 영상에 나타나는 주된 노이즈인 점 노이즈 제거와 가우시안 노이즈의 효과적인 제거를 위하여 메디안 필터, 위너 필터를 적용시킨 후 이방성 확산을 이용하였다. 실험 결과 화질이 개선됨을 육안으로 확인할 수 있었고, 정량 지표인 PSNR 및 SSIM으로 비교하여 측정한 방법에서도 모두 개선된 값을 보여주었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.143-147
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• 2024

Image noise classification is a classical problem in the field of image processing, machine learning, deep learning and computer vision. In this paper, image noise classification is performed using deep learning. Keras deep learning library of TensorFlow is used for this purpose. 6900 images images are selected from the Kaggle database for the classification purpose. Dataset for labeled noisy images of multiple type was generated with the help of Matlab from a dataset of non-noisy images. Labeled dataset comprised of Salt & Pepper, Gaussian and Sinusoidal noise. Different training and tests sets were partitioned to train and test the model for image classification. In deep neural networks CNN (Convolutional Neural Network) is used due to its in-depth and hidden patterns and features learning in the images to be classified. This deep learning of features and patterns in images make CNN outperform the other classical methods in many classification problems.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-8
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• 2010

영상에 존재하는 잡음을 제거하는 방법은 공간영역과 변환영역에서 많은 연구가 되어 왔다. 초기에는 공간영역에서 저역통과필터를 많이 사용하였으나, 최근에는 변환영역에서 이산 웨이브릿 변환이 탁월한 에너지 집중도와 다분해능 성질에 기인하여 영상압축 뿐만 아니라 잡음제거에도 많이 사용되고 있다. 본 논문은 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 소프트 문턱치 기법으로 영상 잡음제거 응용에 적용하고자 한다. 기존 소프트 문턱치 기법을 이용하는 우수한 웨이브릿 변환과 PSNR 성능을 비교하고, 잡음 제거된 결과 영상을 시각적으로도 비교한다. 4가지 Gaussian 분포 잡음을 첨가한 여러 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 PSNR 성능에서 최대 1.18dB 우수하고, 시각적 인지에서도 분명한 차이를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.787-789
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• 2014

영상처리는 현재 스마트폰, 스마트 TV, 휴대용 PC 등 여러 분야에서 활용되고 있으며, 에지 검출은 대부분의 응용에서 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 에지를 검출하기 위한 관련 연구는 끊임없이 진행 중에 있다. 대표적인 에지 검출 방법은 Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등의 방법이 있으며, 이러한 방법들은 Salt & Pepper 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 Salt & Pepper 잡음 환경에서 국부 마스크의 요소들을 이용하여 우수한 특성의 에지 검출 특성을 가지는 알고리즘을 제안하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.26-32
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• 2011

This paper proposes a new method to process panoramic image stitching using SURF(Speeded Up Robust Features). Panoramic image stitching is considered a problem of the correspondence matching. In computer vision, it is difficult to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. However, SURF algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform). In this work, we also describe an efficient approach to decreasing computation time through the homography estimation using RANSAC(random sample consensus). RANSAC is a robust estimation procedure that uses a minimal set of randomly sampled correspondences to estimate image transformation parameters. Experimental results show that our method is robust to rotation, zoom, Gaussian noise and illumination change of the input images and computation time is greatly reduced.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.813-820
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• 2004

본 논문에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 ICA를 이용하여 기하학적 변형에 강건한 디지털 영상의 워터마킹을 제안하였다. 석기서 할선법의 고정점 알고리즘은 빠르면서도 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, ICA의 이용은 검출 및 추출 과정에서 워터마크의 위치나 크기 등과 원본 및 키 영상에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}25$ 픽셀의 원 영상(레나), 키 영상, 그리고 문자 워터마크 및 가우스잡음 워터마크에 각각 적용한 결과, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 ICA 워터마킹보다 빠른 추출시간과 개선된 추출성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 할선법의 고정점 알고리즘 ICA에 의한 워터마킹은 크기와 회전 및 자름과 같은 기하학적 변형에 견고한 성능이 있음을 확인하였다. 특히 영상들 상호 간에 상관성이 적은 가우스잡음 워터마크가 문자 워터마크에 비해 우수한 추출성능이 있음도 확인하였다. 한편 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식도 요구되지 않았다.