• 한국기계가공학회지
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• 제18권8호
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• pp.98-103
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• 2019

A more accurate method of feature point extraction and matching for three-dimensional reconstruction using low-resolution images of crops is proposed herein. This method is important in basic computer vision. In addition to three-dimensional reconstruction from exact matching, map-making and camera location information such as simultaneous localization and mapping can be calculated. The results of this study suggest applicable methods for low-resolution images that produce accurate results. This is expected to contribute to a system that measures crop growth condition.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.209-216
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• 2018

고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징점 자동추출과 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 수동으로 특징점을 구한 SR 결과와 같이 에지 부분이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인 할 수 있다.

• 센서학회지
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• 제19권2호
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• pp.118-123
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• 2010

This paper proposes super-resolution reconstruction algorithm for image enhancement. Super-resolution reconstruction algorithms reconstruct a high-resolution image from multi-frame low-resolution images of a scene. Conventional super- resolution reconstruction algorithms are iterative back-projection(IBP), robust super-resolution(RS)method and standard Papoulis-Gerchberg(PG)method. However, traditional methods have some problems such as rotation and ringing. So, this paper proposes modified algorithm to improve the problem. Experimental results show that this proposed algorithm solve the problem. As a result, the proposed method showed an increase in the PSNR for traditional super-resolution reconstruction algorithms.

• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.105-111
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• 2014

영상 해상도 개선은 저해상도 획득 영상의 해상도를 개선하여 고해상도 영상을 생성하는 기술이다. 영상 해상도 개선을 위해서는 저해상도 획득 영상의 열화 과정에서 발생하는 손실된 화소 정보를 정확하게 추정하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 다중 부족분 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 획득 영상의 부영상 집합에 알려진 열화 및 복원 과정을 수행하여 서로 다른 형태의 다중 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 획득 영상의 보간 영상의 결합을 통해서 결과 영상을 생성하고, 디블러링을 수행하여 최종 복원 영상을 생성한다. 객관적 화질 측정 지표인 PSNR, SSIM, FSIM으로 비교한 결과 제안한 방법이 보간만을 사용하는 방법들보다 높은 값을 가지는 것을 확인하였다. 또한 결과 영상의 시각적 비교 결과 주관적 관점의 화질도 가장 뛰어난 것을 알 수 있었고, 보간만을 사용하는 방법들보다 빠른 계산시간을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.192-201
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• 2010

본 연구에서는 영상 콘텐츠의 표현밀도를 화면의 해상도와 피사체와의 거리감으로 정의하고, 표현밀도가 보는 이에게 미치는 감정의 변화를 살펴보고자 하였다. 부산지역 대학교에 재학 중인 학생 61명에게 HDTV방송화면에서 캡처한 영상이미지를 제시하고, 즐거움, 흥분, 통제 3가지 차원의 감정측정을 위해 SAM평가를 실시하였다. 서로 다른 해상도에 대한 비교결과 저해상도보다 고해상도의 콘텐츠 이미지를 볼 때 즐거운, 흥분되는, 통제되지 않는 방향으로 나타났다. 또한 해상도가 연속해서 동일할 때보다 변화가 있을 때 감정 변화 폭이 크게 나타났는데, 고해상도를 보다가 저해상도 이미지를 볼 때 감정이 유쾌하지 않은, 차분해지는 경향을 볼 수 있었다. 그러나 통제 감정에 대해서는 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 또한 피사체와의 거리감에 대해 근거리, 중거리, 원거리를 사후다중비교 결과 근거리의 경우 다른 경우들 보다 즐거운, 흥분되는, 통제되지 않는 감정의 값이 더 높아졌다. 다변량 검증결과 해상도와 거리감에 대한 즐거움과 흥분 감정차원은 정의 상관관계를 가지고 있는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1814-1828
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• 2021

Low-light image enhancement is a key technique to overcome the quality degradation of photos taken under scotopic vision illumination conditions. The degradation includes low brightness, low contrast, and outstanding noise, which would seriously affect the vision of the human eye recognition ability and subsequent image processing. In this paper, we propose an approach based on deep learning and Retinex theory to enhance the low-light image, which includes image decomposition, illumination prediction, image reconstruction, and image optimization. The first three parts can reconstruct the enhanced image that suffers from low-resolution. To reduce the noise of the enhanced image and improve the image quality, a super-resolution algorithm based on the Laplacian pyramid network is introduced to optimize the image. The Laplacian pyramid network can improve the resolution of the enhanced image through multiple feature extraction and deconvolution operations. Furthermore, a combination loss function is explored in the network training stage to improve the efficiency of the algorithm. Extensive experiments and comprehensive evaluations demonstrate the strength of the proposed method, the result is closer to the real-world scene in lightness, color, and details. Besides, experiments also demonstrate that the proposed method with the single low-light image can achieve the same effect as multi-exposure image fusion algorithm and no ghost is introduced.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.236-244
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• 2011

성능이 저하된 IVR 장치의 지속적 사용은 환자 및 시술자의 방사선 피폭을 증가시킬 뿐 아니라, 잘못된 영상정보를 제공함으로써 환자에게 심각한 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 이번 연구에서는 IVR장치의 성능평가를 위한 적절한 시험방법 및 검사기준을 마련하고자 하였다. IVR장치의 국내현황 및 규격을 조사하였으며, 표준팬텀을 이용하여 국내 IVR장치의 성능을 현장 측정함으로써, 국내 실정에 맞는 적절한 IVR 장치의 화질 및 성능평가 기준을 설정하였다. 장치의 기본적 성능에 관한 검사를 위해 관전압시험, 관전류 시험, 반가층 시험을 실시하며, NEMA stndard XR-21 Phantom을 표준팬텀으로 사용하여 화질 및 선량 평가를 하도록 하였다. 표준팬텀을 이용한 검사항목은 image-field geometry, spatial resolution, low-contrast iodine detectability, wire resolution, phantom entrance dose이다. 또한 매일, 매주, 1개월, 3개월, 6개월 및 1년 주기의 평가항목을 설정하였다. 장치의 성능기준은 진단용방사선안전관리 규정을 준용하여 kVp시험은 평균오차 ${\pm}10%$, mA시험은 평균오차 ${\pm}15%$, 반가층시험은 80kVp에서 최소 2.3mmAl으로 설정하였다. 표준팬텀의 검사기준은 image-field geometry에서 최소 acceptable이 나와야 하며, spatial resolution은 Image Intensifier 나 detector 크기기준으로 34-40cm은 0.8 lp/mm, 28-33cm은 1.0lp/mm, 22-27cm은 1.2 lp/mm이상이 나와야 한다. low contrast iodine detectability는 최소농도 200mg/cc 이상 보여야 하며, phantom entrance dose는 10R/min을 초과해서는 안 된다. Wire resolution은 정지 상태에서 최소 0.012인치까지 보여야 하며, 움직일 때 최소 0.022인치까지 보여야 한다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2004년도 Asia Display / IMID 04
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• pp.119-123
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• 2004

This paper describes low temperature poly-Si (LTPS) TFT system on glass (SOG) technology developed in NEC. High resolution SOG-LCDs such as a 230 ppi reflective type LCD, a 2.5", 333 ppi 2D/3D autostereoscopic LCD, and a 2.1" single voltage driven full integration LCD for mobile applications and a 0.9", XGA light valve for projectors are reviewed from the perspective of the high resolution technologies

• Imaging Science in Dentistry
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• 제48권1호
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• pp.11-19
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• 2018

Purpose: This study compared the diagnostic accuracy of cone-beam computed tomography (CBCT) scans obtained with 2 CBCT systems with high- and low-resolution modes for the detection of root perforations in endodontically treated mandibular molars. Materials and Methods: The root canals of 72 mandibular molars were cleaned and shaped. Perforations measuring 0.2, 0.3, and 0.4 mm in diameter were created at the furcation area of 48 roots, simulating strip perforations, or on the external surfaces of 48 roots, simulating root perforations. Forty-eight roots remained intact(control group). The roots were filled using gutta-percha (Gapadent, Tianjin, China) and AH26 sealer (Dentsply Maillefer, Ballaigues, Switzerland). The CBCT scans were obtained using the NewTom 3G (QR srl, Verona, Italy) and Cranex 3D (Soredex, Helsinki, Finland) CBCT systems in high- and low-resolution modes, and were evaluated by 2 observers. The chi-square test was used to assess the nominal variables. Results: In strip perforations, the accuracies of low- and high-resolution modes were 75% and 83% for NewTom 3G and 67% and 69% for Cranex 3D. In root perforations, the accuracies of low- and high-resolution modes were 79% and 83% for NewTom 3G and was 56% and 73% for Cranex 3D. Conclusion: The accuracy of the 2 CBCT systems was different for the detection of strip and root perforations. The Cranex 3D had non-significantly higher accuracy than the NewTom 3G. In both scanners, the high-resolution mode yielded significantly higher accuracy than the low-resolution mode. The diagnostic accuracy of CBCT scans was not affected by the perforation diameter.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.242-251
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• 2020

최근 단일 영상 초해상도에 깊은 합성 곱 신경망을 적용한 알고리듬이 많이 연구되었다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들은 네트워크의 후반부에 해상도를 업샘플링 하는 구조를 가진다. 이러한 구조는 저해상도에서 고해상도로 한 번에 매핑을 하기에 많은 정보를 예측하는 높은 확대율에서 비효율적인 구조를 가진다. 본 논문에서는 반복적인 업-다운 샘플링 구조를 기반으로 하여 채널 집중 잔여 밀집 블록을 이용한 단일 영상 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 저해상도와 고해상도의 매핑 관계를 효율적으로 예측하여 높은 확대율에서 기존의 알고리듬에 비해 최대 0.14dB 성능 향상과 개선된 주관적 화질을 보여준다.