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.
본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음의 특성을 고려하여 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 출력 계산을 위해 블록 매칭을 사용하였으며, 센터 마스크와 매칭 마스크의 유사도 판별하여 추정치를 계산한다. 필터의 출력은 추정치와 입력 화소값을 가감하여 계산하며, 센터 마스크의 표준 편차와 잡음 상수에 따라 가중치를 부여하여 최종 출력을 구한다. 제안하는 알고리즘을 평가하기 위해 기존 방법들과 비교하여 시뮬레이션하였으며, 확대영상 및 PSNR비교를 통해 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
4차 산업혁명과 각종 통신매체의 발전에 힘입어 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 급속도로 진행되고 있다. 특히 스마트팩토리와 자율주행기술 및 지능형 CCTV와 같은 분야에서는 높은 수준의 영상처리 기술이 요구되고 있다. 이에 따라 영상을 기반으로 동작하는 시스템에서 전처리 과정에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 영상의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘이 주목받고 있다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 잡음판단과 분할마스크를 사용한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상의 화소값을 대상으로 잡음판단을 진행하여 필터링에 적합한 분할마스크를 스위칭하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 필터 알고리즘과 결과영상을 비교하여 평가하였다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 머리카락과 모자 영역의 마스크 정보를 활용하여 더 자연스러운 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)을 수행하는 모델을 제안한다. 최신 얼굴 속성 편집 연구인 STGAN은 다중 얼굴 속성을 자연스럽게 편집하는 성과를 보였다. 그러나 머리카락과 관련된 속성을 편집할 때 부자연스러운 결과를 생성할 수 있다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 기존 모델에서 부족했던 얼굴 영역의 정보를 모델에 추가로 반영하는 것이다. 이를 위해 세 가지 아이디어를 적용한다. 첫째로 마스크를 통해 머리카락 면적 속성을 추가하여 머리카락 정보를 보완한다. 둘째로 순환 일관성 손실(cycle consistency loss)을 추가하여 영상의 불필요한 변화를 억제한다. 셋째로 모자 분할 신경망을 추가하여 모자 영역 왜곡을 방지한다. 정성적 평가를 통해 제안하는 방법 적용 여부에 따른 유효성을 평가 및 분석한다. 실험 결과에서 제안하는 방법이 머리카락 및 얼굴 영역을 더 자연스럽게 생성하고, 모자 영역의 왜곡을 성공적으로 방지했다.
We have developed an electron lithography method, Electron Emission Lithography (EEL), which is capable of printing integrated circuits with an exposure time of only a few seconds. The basic design of the mask, manufactured by standard MIM technology, will be discussed. Patterns printed into e-beam resist by a 1:1 projection system show the applicability of the mask for lithography purposes. The minimum feature size projected so far is 10 um in a system capable of 100 m resolution. Further improvements in resolution to 50 nm are possible.
An image segmentation approach based on the fuzzy worm searching and MIN-MAx clusterng algorithm is proposed in this paper. This algorithm deals with fuzzy worm value and min-max node at a gross scene level, which investigates the edge information including fuzzy worm action. But current segmentation methods based edge extraction methods generally need the mask information for the algebraic model, and take long run times at mask operation, wheras the proposed algorithm has single operation ccording to active searching of fuzzy worms. In addition, we also genetic min-max clustering using genetic algorithm to complete clustering and fuzyz searching on grey-histogram of image for the optimum solution, which can automatically determine the size of rnages and has both strong robust and speedy calculation. The simulation results showed that the proposed algorithm adaptively divided the quantized images in histogram region and performed single searching methods, significantly alleviating the increase of the computational load and the memory requirements.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3298-3321
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2021
A lot of data hiding schemes have been proposed to embed secret data in the plain cover images or compressed images of various formats, including JPEG, AMBTC, VQ, etc. In this paper, we propose a production process of mosaic images based on three regular images of coffee beans. A primary image is first mimicked by the process to produce a mosaic cover image. A two-layer steganography is applied to hide secret data in the mosaic image. Based on the low visual quality of the mosaic cover image, its PSNR value can be improved about 1.5 dB after embedding 3 bpp. This is achieved by leveraging the newly proposed polarized search mask and the concepts of strong embedding and weak embedding. Applying steganography to the mosaic cover images is a completely new idea and it is promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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