• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.179.1-179
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• 2001

Successive image contrast enhancement was used to direct digital radiography system. This system was accurately required acquisition signal in each pixel. But, applied high electric field in a-Se thin film for x-ray conversion layer was caused to acquisition signal distortion, then bring low image contrast. The purpose of this study was to reduce the signal distortion, carried out different electrode size.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.24-29
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• 2014

X-선 유방촬영술은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다. 유방암의 조기 발견과 진단의 효율성을 증가시키기 위하여 많은 영상향상 방법들이 연구개발 되었다. 본 논문은 디지털 맘모그램을 위하여 라플라시안 피라미드에서 대비척도를 이용한 다중 스케일 대비 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상을 가우시안 피라미드와 라플라시안 피라미드로 분해하고, 분해된 다해상도 영상의 피라미드 계수들은 저주파수 성분들과 고주파수 성분들의 비율로 대역 제한된 국부 대비척도를 정의한다. 대비 향상을 위하여 정의된 대비척도를 이용하여 분해된 피라미드 계수들을 수정하고, 수정된 계수들로 피라미드 복원 과정을 거처 최종 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법의 성능은 실험을 통하여 기존 방법들과 향상결과를 비교하고, 대비 측정 알고리즘을 이용한 정량적인 평가결과에서 우수한 성능을 확인하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권6호
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• pp.951-958
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• 2021

Objective: To evaluate the usefulness of virtual monochromatic images (VMIs) obtained using dual-layer dual-energy CT (DL-DECT) for evaluating brain tumors. Materials and Methods: This retrospective study included 32 patients with brain tumors who had undergone non-contrast head CT using DL-DECT. Among them, 15 had glioblastoma (GBM), 7 had malignant lymphoma, 5 had high-grade glioma other than GBM, 3 had low-grade glioma, and 2 had metastatic tumors. Conventional polychromatic images and VMIs (40-200 keV at 10 keV intervals) were generated. We compared CT attenuation, image noise, contrast, and contrast-to-noise ratio (CNR) between tumor and white matter (WM) or grey matter (GM) between VMIs showing the highest CNR (optimized VMI) and conventional CT images using the paired t test. Two radiologists subjectively assessed the contrast, margin, noise, artifact, and diagnostic confidence of optimized VMIs and conventional images on a 4-point scale. Results: The image noise of VMIs at all energy levels tested was significantly lower than that of conventional CT images (p < 0.05). The 40-keV VMIs yielded the best CNR. Furthermore, both contrast and CNR between the tumor and WM were significantly higher in the 40 keV images than in the conventional CT images (p < 0.001); however, the contrast and CNR between tumor and GM were not significantly different (p = 0.47 and p = 0.31, respectively). The subjective scores assigned to contrast, margin, and diagnostic confidence were significantly higher for 40 keV images than for conventional CT images (p < 0.01). Conclusion: In head CT for patients with brain tumors, compared with conventional CT images, 40 keV VMIs from DL-DECT yielded superior tumor contrast and diagnostic confidence, especially for brain tumors located in the WM.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1274
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• 2014

이진 영상은 모양, 위치, 수, 정보 등 원본 영상의 정보를 최대한 보존하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백영상이다. 영상의 이진화 처리는 영상처리 분야에서 문자인식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할을 위한 일반적인 도구로 사용된다. 퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 다양한 영상에 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.39-47
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• 2016

In this paper, we propose an approach for real time computation of rayleigh CLAHE using a FPGA. The contrast enhancement technique should be applied in thermal equipment having a low contrast image. And thermal equipment must be processed in real time. The CLAHE is an improved algorithm based Histogram Equalization, but the HW design is complex. A value greater than a given threshold in CLAHE should be equally distributed on the other histogram bin, this process requires iterations for the distribution. But implementation of this processing in the FPGA is constrained, so this section was implemented on the assumption of the histogram distribution or modified the operation process or implemented separately in the CPU. In this paper, we designed a distinct redistribution operation in two stages. So FPGA was designed for easy, this was designed to be distributed evenly without the assumptions and constraints. In addition, we have designed a CLAHE with the rayleigh distribution to the FPGA. The simulation shows that the proposed method provides a better image quality in the thermal image.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.651-661
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• 2008

본 논문에서는 변형된 오차확산 (ED: error diffusion)을 이용한 새로운 컬러 영상의 콘트라스트 개선 (CE: contrast enhancement) 알고리즘을 제안하였다. 기존의 컬러 히스토그램 평활화 (HE: histogram equalization)를 하면 콘트라스트가 개선된 영상에 잘못된 윤곽선 (false contour)과 같은 왜곡 현상들 (artifacts)이 생긴다. 변형된 ED를 이용한 제안하는 CE 알고리즘은 HE 부분과 ED의 두 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째 부분에서는 기존의 HE 방법으로 낮은 콘트라스트를 갖는 입력 영상의 콘트라스트를 개선하였고 두 번째 부분에서는 제안한 변형된 ED를 사용하였다. 두 번째 부분의 입력들은 낮은 콘트라스트를 갖는 원래의 컬러 입력 영상과 HE 영상의 평균과 차 영상이다. 이 때 원래의 컬러 입력 영상과 HE 영상 간의 차는 스케일링되어 ED에 의해 주변으로 확산된다. 제안한 방법에서 변형된 ED 기법은 HE 영상에서 생긴 왜곡 현상을 줄이고 더 많은 수의 컬러 값을 사용할 수 있도록 한다. 낮은 콘트라스트를 갖는 많은 영상들에 대해 실험한 결과에서, 제안한 CE 알고리즘의 결과가 probability mass function 뿐만 아니라 시각적인 측면에서 더 좋은 화질을 가짐을 보였다. 제안한 CE 알고리즘은 낮은 콘트라스트의 컬러 입력 영상을 CE 하면서 동시에 왜곡 현상을 줄이기 위한 다양한 디스플레이 장치에서의 후처리 기법으로 사용될 수 있다.

• 대한가정학회지
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• 제35권2호
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• pp.159-172
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• 1997

The purpose of this study was to investigate visual evaluation according to various methods of motif presentation and the value contrast between the motif and background. The instruments developed for this purpose were two sets of stimuli and a response scale. the first set consisted of pattern stimuli. they were eight photographs of floral patterns constructed by using six different motif presentation methods and two different value contrasts. The second set had eight clothing stimuli, photographs of clothings with the above floral patterns. The 7-point sementic differential scale of 19 bipolar adjectives was used as the response scale. The data was analyzed by factor analysis, ANOVA and T-test. The major findings from this study were as follows; 1. Four factors emerged to account for the dimensional structure of the floral pattern image. These factors were attractiveness, tenderness, attention, and maturity. among them attractiveness and tenderness were the major dimensions 2. The patterns and the clothings had no significant difference from each other in terms of attractiveness and tenderness, but in terms of maturity and attention. The pattern presented a cute and sober image, but the clothing presented mature and gorgeous image. 3. methods of motif presentation had significant effects on all the factors. The pattern by shading method gave the most attractive and soft image, the one by line the most soberest, the one by area the most gorgeous, the one by collage the most unattractive, hardest, and cutest, and the one by mosaics the maturest. 4. The value contrast between the motif and background had no significant effects on attractiveness and maturity, but on tenderness and attention. The patterns with a high valued background presented a soft image, but the one with a low valued background a hard image. The patterns with a low valued area presented gorgeous image.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.27-33
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• 2018

In this paper, we propose an efficient edge preserving smoothing filter for Infrared image that can reduce noise while preserving edge information. Infrared images suffer from low signal-to-noise ratio, low edge detail information and low contrast. So, detail enhancement and noise reduction play crucial roles in infrared image processing. We first apply a guided image filter as a local analysis. After the filtering process, we optimization globally using relativity of guided image filter. Our method outperforms the previous methods in removing the noise while preserving edge information and detail enhancement.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.1004-1019
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• 2021

To solve the problems of the low image contrast, fuzzy edge details and edge details missing in noisy image fusion, this study proposes a noisy infrared and visible light image fusion algorithm based on non-subsample contourlet transform (NSCT) and an improved bilateral filter, which uses NSCT to decompose an image into a low-frequency component and high-frequency component. High-frequency noise and edge information are mainly distributed in the high-frequency component, and the improved bilateral filtering method is used to process the high-frequency component of two images, filtering the noise of the images and calculating the image detail of the infrared image's high-frequency component. It can extract the edge details of the infrared image and visible image as much as possible by superimposing the high-frequency component of infrared image and visible image. At the same time, edge information is enhanced and the visual effect is clearer. For the fusion rule of low-frequency coefficient, the local area standard variance coefficient method is adopted. At last, we decompose the high- and low-frequency coefficient to obtain the fusion image according to the inverse transformation of NSCT. The fusion results show that the edge, contour, texture and other details are maintained and enhanced while the noise is filtered, and the fusion image with a clear edge is obtained. The algorithm could better filter noise and obtain clear fused images in noisy infrared and visible light image fusion.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.126-136
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• 2007

현재 카메라들은 역광 환경에서 노출 시간 조절만으로 인간의 눈으로 볼 수 있는 것과 동일한 화질의 영상을 얻을 수 없으므로 역광 보정을 위한 화질 개선 방법이 필요하다. 기존의 화질 개선 방법으로는 Land의 인간의 시각적인 모델을 바탕으로 한 Retintex 알고리즘이 대표적이다. 그러나 처리 시간이 길고 역광 사진에 적용하는 경우 어두운 영역을 보정하기 위해 밝은 영역이 포화되어 버리는 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 빠른 처리를 위해 연산량을 감소하고 어두운 영역과 밝은 영역의 균형 있는 Contrast 향상을 위하여 Retinex 알고리즘을 개선하여 새로운 알고리즘을 제안하고 K-Retinex 알고리즘이라 명명한다. 그리고 처리 시간과 영역별 표준 편차, Contrast Per Pixel 측정을 통해 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하였다.