LCD는 BLU를 통해 빛을 공급받고 공급 받은 빛은 각각의 칼라필터에 의해 색을 부여받으며 상판과 하판 glass 사이의 액정을 제어함으로서 빛의 양을 조절한다. 하지만 액정의 구조적 물리적 특성상 빛을 완벽히 차단하는 것은 현재 불가능하므로 광학 sheet와 액정을 통과하면서 많은 양의 손실을 겪게된다. 이는 에너지 효율과도 관련이 있으며 더 나아가 Contrast에도 큰 영향을 미치게 되어 다른 디스플레이 장치에 비해 Contrast ratio가 상당히 낮아질 수 있다. 이에 따른 해결 기술이 많이 개발되고 있으나 근본적인 해결책이 될 수 없었다. 그 중 한가기 예가 LCD에 적용되는 Dimming 기술로서 본 논문은 소비전력을 감소시키면서 영상의 화질을 적절히 표현하기 위하여 LCD의 광원으로 사용되는 LED BLU에서 분할구동(Local Dimming)을 하기위해 요구되는 영상처리 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 고속 신호처리가 가능한 FPGA를 이용하여 영상신호로부터 분할된 영역의 최대 밝기신호를 추출하고, BLU의 분할된 영역을 추출된 밝기로 개별 점등하는 동시에 분할영역의 밝기에 상응하는 영상신호를 생성 LCD Panel에 공급함으로써 명암비가 향상된 영상을 표현한다.
Image restoration technique using dual sensor is presented in this paper. Digital Radiography image (1024xlO24) is obtained by conventional resolution sensor. We also obtain local DR image data by high resolution sensor. Two dimensional maximum entropy power spectrum estimation (2-D ME PSE) is applied to low resolution image and high resolution image for the purpose of the power spectrum estimation of each image. A class of linear algebraic restoration filter, parametric projection filter (PPF), is derived from the power spectrums of each image. It is shown that the noise energy may be considerably reduced through the PPF.
Most image restoration problems are ill-posed and need to e regularized. A difficult task in image regularization is to avoid smoothing of image edges. In this paper, were proposed an edge-preserving image restoration algorithm using block-based edge classification. In order to exploit the local image characteristics, we classify image blocks into edge and no-edge blocks. We then apply an adaptive constrained least squares (CLS) algorithm to eliminate noise around the edges. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can preserve image edges during the regularization process.
Due to the block-based discrete cosine transform (BDCT), JPEG compressed images usually exhibit blocking artifacts. When the bit rates are very low, blocking artifacts will seriously affect the image's visual quality. A bilateral filter has the features for edge-preserving when it smooths images, so we propose an adaptive-weighted bilateral filter based on the features. In this paper, an image-deblocking scheme using this kind of adaptive-weighted bilateral filter is proposed to remove and reduce blocking artifacts. Two parameters of the proposed adaptive-weighted bilateral filter are adaptive-weighted so that it can avoid over-blurring unsmooth regions while eliminating blocking artifacts in smooth regions. This is achieved in two aspects: by using local entropy to control the level of filtering of each single pixel point within the image, and by using an improved blind image quality assessment (BIQA) to control the strength of filtering different images whose blocking artifacts are different. It is proved by our experimental results that our proposed image-deblocking scheme provides good performance on eliminating blocking artifacts and can avoid the over-blurring of unsmooth regions.
In this paper we propose a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. Simulation results illustrate the above method provides 77.5 percent precision rate without relevance feedback and increased precision rate using relevance feedback for overall queries. We also present a new indexing method that supports fast retrieval in large image databases. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.9 percent of the images from direct comparison.
Finding a planar surface on 3D space is very important for efficient and safe operation of a mobile robot. In this paper, we propose a method using a plane detection cell (PDC) and iterative randomized Hough transform (IRHT) for finding the planar region from a 3D range image. First, the local planar region is detected by a PDC from the target area of the range image. Each plane is then segmented by analyzing the accumulated peaks from voting the local direction and position information of the local PDC in Hough space to reduce effect of noises and outliers and improve the efficiency of the HT. When segmenting each plane region, the IRHT repeatedly decreases the size of the planar region used for voting in the Hough parameter space in order to reduce the effect of noise and solve the local maxima problem in the parameter space. In general, range images have many planes of different normal directions. Hence, we first detected the largest plane region and then the remained region is again processed. Through this procedure, we can segment all planar regions of interest in the range image.
본 논문에서는 첨부 노이즈에 의해 훼손된 왜곡 영상의 공간 적응적 노이즈 검출 및 제거 기법에 대해 제안한다. 일반적인 영상이 가우시안 분포 특성을 갖는다는 가정 하에 왜곡 영상으로부터 국부 통계 특성을 산출하여 첨부 노이즈 정보를 예측하고, 예측된 노이즈 정보의 통계 특성을 활용하여 첨부 노이즈 정도를 분류하는 기법에 대해 제안한다. 더불어, 노이즈 분류에 따라 보정된 가우시안 필터의 매개변수 및 필터 윈도우 크기를 설정한 적응 노이즈 필터 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 성능이 기존 방식과 비교하여 객관적, 주관적으로 우수한 능력을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 단순 전처리 방법과 수정된 지역적 피쳐 추출기법을 이용하여 특성이 다른 적외선영상 자동 기하보정에 초점을 맞추고 있다. 입력영상은 히스토그램 평활화를 통해 중앙값과 절댓값을 이용하여 전처리를 수행하였으며, 추출 피쳐의 유사도를 거리가 아닌 각 개념으로 변경하여 적용함으로써, 영상간 밝기값 차이를 줄이는데 효과적으로 적용할 수 있도록 하였다. 기하보정 결과는 시각적인 방법과 Inverse RMSE 방식을 사용하여 평가하였으며, 영상의 특성 차이로 인해 기존의 지역적 피쳐 추출기법 적용으로 해결될 수 없었던 자동 기하보정이 본 알고리즘을 적용함으로써 높은 정합 신뢰도와 적용 편의성을 보임을 확인할 수 있었다. 이를 통해, 제안 방법이 특정 조건의 다중 센서 영상간 자동 기하보정 기법 중 하나로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
오차확산법은 연속계조 영상을 중간조 영상으로 생성시 우수한 재현성을 보인다. 그러나 표시오차의 전력스펙트럼 분석에서 경계정보의 재현성이 다소 떨어지는 특성을 보인다. 이를 개선하기 위해 원영상의 현재화소와 로컬 평균간의 차이정보를 이용하는 경계강조 오차확산법을 제안한다. 제안한 기법은 원영상이 현재화소와 로컬 평균과의 차이정보 및 이를 활용하는 필터의 가중치 함수로 구성된다. 첫째, 원영상의 차이정보는 현재 화소와 이의 인접화소(5x5)의 로컬 평균과의 차이이다. 둘째, 필터의 가중치 함수는 차이정보의 크기를 포함하는 함수와 이의 부호로 구성된다. 제안한 기법을 적용한 중간조 영상은 경계가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보인다. 환상 평균 전력 스펙트럼 밀도를 이용한 표시오차, 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 평가함수로 제안한 경계강조 오차확산법과 기존의 경계강조 오차확산법의 특성을 비교한다.
위성센서 기술이 발전함에 따라서 가시광선, 적외선, 열적외선 영역 등의 파장대를 탐지하는 다양한 센서들이 발사되고 있다. 이에 따라, 다중센서 영상의 융합 및 통합에 대한 연구들이 진행되고 있으며, 이를 위해서는 다중센서의 정합이 필수적이다. 위성영상의 정합 및 자동기하보정을 위하여 SIFT, SURF와 같은 알고리즘이 제안되었다. 그러나, 광학영상과 열적외선 상의 경우 다른 분광특성을 가지고 있기 때문에, 기존의 영상정합기법을 적용할 경우에는 높은 정확도를 확보하기 어려운 문제를 지닌다. 본 연구에서는 SURF를 이용하여 참조영상의 특징점을 추출하였으며, 추출된 특징점의 위치를 기반으로 지역적 상관도를 추정하여 정합쌍을 추출하고자 하였다. 지역적 상관도의 경우에는 퓨리에 변환을 기반으로 하는 위상 상관도 기법을 적용하였다. 가상의 고해상도 다중센서 영상과 Landsat-8, ASTER 영상을 이용한 실험결과, 기존의 SURF를 활용한 정합기법과 비교하여 본 연구에서 제안한 방법이 두 영상 간 정합쌍을 더욱 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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