Images were taken under various weather such as rain, haze, snow often show low visibility, which can dramatically decrease accuracy of some tasks in computer vision: object detection, segmentation. Besides, previous work to enhance image usually downsample the image to receive consistency features but have not yet good upsample algorithm to recover original size. So, in this research, we jointly implement removal streak in heavy rain image and super resolution using a deep network. We put forth a 2-stage network: a multi-model network followed by a refinement network. The first stage using rain formula in the single image and two operation layers (addition, multiplication) removes rain streak and noise to get clean image in low resolution. The second stage uses refinement network to recover damaged background information as well as upsample, and receive high resolution image. Our method improves visual quality image, gains accuracy in human action recognition task in datasets. Extensive experiments show that our network outperforms the state of the art (SoTA) methods.
초해상도 영상복원은 동일 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도의 영상으로 재구성하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 위성영상, 비디오 감시, 영상 강조 및 복원, 영상 모자이킹, 의료 영상과 같이 여러 장의 프레임 영상을 획득할 수 있는 분야에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 지상을 촬영한 비디오 영상 열에 공간영역 초해상도 기법을 적용하였다. 실험에 사용된 영상은 높은 중복도로 촬영된 연속적인 비디오 영상에서 부표본화되었으며, 저해상도 영상과 고해상도 영상간의 관측 모델을 구성하고 초해상도 영상복원 기법중의 하나인 MAP 알고리즘을 적용하였다. MAP 기법을 이용하여 여러 장의 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 복원하였으며, 그 결과를 기존의 영상보간 방법들과 비교하였다.
1984년 처음 SR 알고리즘이 제안된 이후, 많은 SR 복원 알고리즘이 제안되었다 SR의 접근방법 중에서도 공간적 접근방법은 저해상도 이미지의 픽셀 값을 고해상도 이미지 격자에 매핑 함으로써 이루어진다. 이때, 저해상도 이미지들 간의 각각 다른 노이즈와 다른 PSF(Point Spread Function) 함수, 왜곡으로 인해 매핑 시 문제가 된다. 때문에 저해상도 이미지들의 노이즈 성분을 최소화하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 노이즈 성분을 최소화하는 방법으로 L1 norm의 방법을 사용하고 이와 동시에 이미지의 경계를 보완해주는 Huber norm을 사용하는 SR의 구조를 제안한다. 실험에서는 타 알고리즘과의 비교를 통해 제안한 알고리즘이 저해상도 이미지 상에 존재하는 노이즈를 줄이고 이미지 경계부분의 보완을 확인하였다.
이미지는 해상도가 높을수록 이미지를 시청하는 사람들의 만족도가 높아지며 초고해상도 이미지화는 컴퓨터 비전이나 영상처리 분야 중에서도 연구 가치가 꽤 높아지고 있다. 본 연구에서는 주로 딥 러닝 초 해상도 모델을 사용하여 저해상도 이미지 LR의 주요 특징을 추출한다. 추출된 특징을 학습 및 재구성하고, 고해상도 이미지 HR을 생성하는 재구성 기반 알고리즘에 중점을 둔다. 본 논문에서는 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR에 대하여 알아보도록 한다. SRCNN과 VDSR모델의 구조 및 알고리즘 프로세스를 간략하게 소개하고 개선된 성능평가 함수에서도 다중 채널과 특수한 형태에 대하여 알아보도록 하며, 실험을 통하여 각 알고리즘의 성능을 이해하도록 한다. 실험에서는 SRCNN 및 VDSR 모델의 결과와 피크 신호 대 잡음 비 및 이미지 구조 유사도를 비교하는 실험을 수행하여 결과를 한눈에 볼 수 있도록 하였다.
상업위성에서 공급되는 고해상도영상의 활용을 증대하기 위한 영상합성에 대한 관심이 증가하고 있다. 합성에 사용된 고해상도 흑백영상과 저해상도 다중분광영상은 항공기탑재 다중분광 주사기에 의해 촬영된 네 밴드의 영상을 이용하여 모의 제작하였다. 모의 합성된 2rl 해상도의 흑백 영상과 Bnl 해상도의 네 밴드 영상에 대하여 다섯 가지 합성방법(MWD, ItIS, PCA, HPF, CN, PCA) 을 적용하였다. 합성된 영상에 대해서 원래 영상들이 가지고 있던 공간해상도와 분광정보 측면의 특성을 분석하고자, 육안판독, 통계치비교, semivariogram, 분광반사특성 등을 비교하였다. MWD 변환방법에 의하여 합성된 영상이 공간해상도 및 분광정보 측면에서 모두 합성에 사용된 원래 영상과 근접한 결과를 보였다.
국내에서 하수관로 탐사장치는 200만 화소 이상의 고해상도 디지털 카메라를 이용한 제품이 개발되어 있으나 30만 화소 이하의 장치가 대부분 사용되고 있다. 특히, 10만화소 이하의 장치가 아직도 많이 사용되고 있어, 영상처리를 위한 환경이 매우 열악하다. 본 연구에서 다루는 하수관 영상은 매우 저해상도($240{\times}320$ = 76,800화소)로 균열탐지가 매우 어렵다. 국내에서 이러한 저해상도 하수관거 영상이 대부분이기 때문에, 이를 연구대상으로 선택하였다. 이러한 저해상도 영상으로 하수 관거의 균열을 자동으로 탐지하는 기법을 디지털 영상처리 기술을 이용하여 연구하였다. 총8단계를 거쳐 균열을 자동으로 탐지하는 프로그램을 개발하였으며, 기본적으로 Matlab 프로그램의 함수를 이용하였다. 2단계에서 최적의 임계값을 찾는 알고리즘과 5단계에서 균열을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 2단계는 자막이 흰색이기 때문에 자막이 없는 원래 영상보다 Otsu's 임계값(threshold)이 높게 계산이 되는 점에 착안하여 Otsu 임계값을 시작으로 0.01씩 감소시키면서 최적의 임계값을 찾는 방법 알고리즘이며, 5단계는 길이가 10mm(40픽셀) 이상이고 폭이 1mm(4픽셀) 이상으로 판단하여, 균열을 탐지하는 알고리즘이다. 해석 결과 매우 저해상도 영상임에도 불구하고 균열 탐지 결과가 우수한 것으로 판단된다.
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.
Currently available image fusion methods are not efficient for fusing the Landsat 7 images. Significant color distortion is one of the major problems. In this paper, using the well-known wavelet based method for data fusion between high-resolution panchromatic and low-resolution multispectral satellite images, we performed Landsat 7 image fusion. Based on the experimental results obtained from this study, we analyzed some reasons for color distortion. A new approach using the biorthogonal wavelets based method for data fusion is presented. This new method has reached an optimum fusion result - with the same spectral resolution as the multispectral image and the same spatial resolution as the panchromatic image with minimum artifacts.
Recently, various techniques are being applied through the development of medical AI, and research has been conducted on the application of super-resolution AI models. In this study, evaluate the results of the application of the super-resolution AI model to brain CT as the basic data for future research. Acquiring CT images of the brain, algorithm for brain and bone windowing setting, and the resolution was downscaled to 5 types resolution image based on the original resolution image, and then upscaled to resolution to create an LR image and used for network input with the original imaging. The SRCNN model was applied to each of these images and analyzed using PSNR, SSIM, Loss. As a result of quantitative index analysis, the results were the best at 256×256, the brain and bone window setting PSNR were the same at 33.72, 35.2, and SSIM at 0.98 respectively, and the loss was 0.0004 and 0.0003, respectively, showing relatively excellent performance in the bone window setting CT image. The possibility of future studies aimed image quality and exposure dose is confirmed, and additional studies that need to be verified are also presented, which can be used as basic data for the above studies.
In this paper, a new hierarchical motion estiamtion scheme using the wavelet transformed multi-resolution image layers is proposed. Compared with the full search motion estimation method, the existing hierarchical methods remarkably reduce the amount of the computation but their efficiencies are depreciated by the local minima problem. In order to solve the local minima problem, the multi-resolution image layers are composed using the wavelet transform and the number of layers participated in the motion estimation for a block is determined by considering of its low band energy and higher band energy on the first wavelet transformed layer. The ratio between higher band energy and low band energy of each block is evaluated and in the case of the blocks which include relatively large higher band energy, the motion estimation is carried out in the high resolution layer. Otherwise, all layers are used. The final motion vectors are obtained in the first wavelet transformed layer. So less bits for motion vectors are transmitted, and the decomposition of received image using inverse wavelet transform decreases the blocking effect.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.