영상 신호처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 일반적으로 salt and pepper 잡음 환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법에는 CWMF, A-TMF, AWMF 등이 있으며 이 필터들은 고밀도 잡음 환경에서 잡음제거 특성이 다소 부족하다. 따라서 본 논문에서는 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 국부 마스크를 네 방향으로 세분화하여 선형 보간법을 이용하여 원 화소를 추정하고 추정된 화소에 공간 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P = 50%)에 훼손된 House 영상에서 26.86[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 16.46[dB], 12.28[dB], 12.32[dB] 개선되었다.
Background: A typical sewage treatment plant is designed for organic and nutrient removal from municipal sewage water and not targeted to eliminate micropollutants such as pesticides, pharmaceuticals, and nano-sized metals which become a big concern for sustainable human and ecological system and are mainly discharged from sewage treatment plant. Therefore, despite contaminant removal by wastewater treatment processes, there are still remaining environmental risks by untreated pollutants in STP (sewage treatment plant) effluents. This study performed aquatic toxicity tests of raw wastewater and treated effluents in two sewage treatment plants to evaluate toxicity reduction by wastewater treatment process and analyze concentration of contaminants to reveal potential toxic factors in STP effluents. Methods: Water samples were collected from each treatment steps of two STPs, and acute and chronic toxicity tests were conducted following USEPA (United States Environmental Protection Agency) and OECD (Organization for Economic Cooperation and Development) guidelines. Endpoints were immobility for mortality and reproduction effect for estrogenicity. Results: Acute $EC_{50}s$ (median effective concentration) of influents for Seungki (SK) and Jungnang (JN) STPs are $54.13{\pm}32.64%$ and $30.38{\pm}24.96%$, respectively, and reduced to $96.49{\pm}7.84%$ and 100%. Acute toxicity reduction was clearly correlated with SS (suspended solids) concentration because of filter feeding characteristics of test organisms. Chronic toxicity tests revealed that lethal effect was reduced and low concentration of influents showed higher number of neonates. However, toxicity reduction was not related to nutrient removal. Fecundity effect positively increased in treated wastewater compared to that in raw wastewater, and no significant differences were observed compared to the control group in JN final effluent implying potential effects of estrogenic compounds in the STP effluents. Conclusions: Conventional wastewater treatment process reduced some organics and nutritional compounds from wastewater, and it results in toxicity reduction in lethal effect and positive reproductive effect but not showing correlation. Unknown estrogenic compounds could be a reason causing the increase of brood size. This study suggests that pharmaceutical residues and nanoparticles in STP effluents are one of the major micropollutants and underline as one of estrogenic effect factors.
본 논문에서는 모폴로지 연산을 기반으로 소형 표적 후보를 찾고, 변형된 가우시안 거리 함수를 이용해서 소형 표적을 검출하는 방법을 제안한다. 기존의 소형 표적 검출 방법은 예측 필터를 이용하는 방법과 모폴로지를 이용하는 방법이 있다. 예측필터를 이용하는 방법의 경우 최소 오차 수렴 시간이 오래 걸리고, 모폴로지를 이용하는 방법의 경우 클러터에 취약하고, 소형 표적의 크기를 고려하여 구조요소의 크기를 선정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 연구 방법의 단점을 보완한 강인한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 구한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 제안한 방법은 클러터에 민감하지 않고, 98%의 검출율을 보였다.
본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 동영상의 움직임 영역을 검출한 후 얼굴 영역을 추적한다. 동영상의 움직임 검출은 연속되는 2개의 프레임을 사용하여 차영상을 구한 후, 잡음을 제거하기 위한 방법으로 메디안 필터와 침식 및 팽창연산을 사용하여 움직임 영역을 검출한다. 움직임 영역에서 피부색을 추출하기 위하여 표본영상의 칼라 정보를 이용하였다. 칼라정보의 MIN-MAX값을 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 피부색 영역과 배경영역을 분리하였다. 얼굴 후보영역에 대하여 CMY 칼라 공간 C 채널에서 눈을 검출하고, YIQ 칼라 공간 Q 채널에서 입을 검출하였다. 지식기반으로 검출된 눈과 입의 특징을 찾아가며 얼굴영역을 추적하였다. 실험영상으로는 10명 각각에 대하여 150프레임의 동영상 총 1,500프레임을 입력받아 실험한 결과, 1,435프레임의 영상에 대하여 움직임 영역이 검출되어 95.7%의 프레임 검출율을 보였으며, 1,401개에 대한 얼굴을 추적 97.6%의 우수한 얼굴 추적결과를 나타내었다.
기존의 안경 렌즈 흠집 검출 방법은 영상내의 미세 잡음이 제거되지 않아 렌즈 영역이 정확히 추출되지 않는 경우가 발생하여 흠집 영역을 검출할 수 없다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 적응적 이진화 기법과 Bresenham algorithm을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 이진화 기법을 적용한 후에 Bresenham algorithm을 적용하여 렌즈의 윤곽선을 검출하고 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암 대비를 높인다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역에서 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 12개의 시력 보정용 렌즈 영상 중에서 10개에서 결함을 성공적으로 추출하였다.
현재 디지털 시대의 급속 발전과 함께 영상 매체는 인터넷, 컴퓨터, 디지털 카메라 등에 활용되고 있다. 그러나 디지털 영상을 획득, 처리, 전송, 기록하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 Lagrange 보간법으로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 고밀도 잡음이 첨가되어 잡음제거가 불가능한 경우, 반복 처리하여 잡음 제거 특성을 향상시켰다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.321-340
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2016
The Compressive Video Sensing (CVS) is a useful technology for wireless systems requiring simple encoders but handling more complex decoders, and its rate-distortion performance is highly affected by the quantization of measurements and reconstruction of video frame, which motivates us to presents the Space-Time Quantization (ST-Q) and Motion-Aligned Reconstruction (MA-R) in this paper to both improve the performance of CVS system. The ST-Q removes the space-time redundancy in the measurement vector to reduce the amount of bits required to encode the video frame, and it also guarantees a low quantization error due to the fact that the high frequency of small values close to zero in the predictive residuals limits the intensity of quantizing noise. The MA-R constructs the Multi-Hypothesis (MH) matrix by selecting the temporal neighbors along the motion trajectory of current to-be-reconstructed block to improve the accuracy of prediction, and besides it reduces the computational complexity of motion estimation by the extraction of static area and 3-D Recursive Search (3DRS). Extensive experiments validate that the significant improvements is achieved by ST-Q in the rate-distortion as compared with the existing quantization methods, and the MA-R improves both the objective and the subjective quality of the reconstructed video frame. Combined with ST-Q and MA-R, the CVS system obtains a significant rate-distortion performance gain when compared with the existing CS-based video codecs.
본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.
본 논문에서는 MC-FRUC(Motion Compensated Frame Rate Up-Conversion) 에서 사용될 수 있는 주파수 영역에서의 블로킹 현상(blocking artifacts) 검출 알고리즘을 제안한다. MC-FRUC 알고리즘은 블록 단위로 움직임 벡터를 계산하여 움직임 보상을 수행함으로써 블록 경계선 주변에서 블로킹 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 블로킹 현상 검출을 위해 보간된 영상(interpolated frame)의 주파수 성분을 분석하여 블록경계에서 블록킹 현상을 감소시킨다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 FRUC 방법보다 더 나은 주관적 화질을 보인다. 제안한 방법은 또한 기존의 BDMC(Bi-Directional Motion Compensation) 대비 평균 약 0.45 dB PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)이 향상되었다.
The CQUEAN (Camera for QUasars in EArly uNiverse) is an optical CCD camera optimized for observation of high redshift objects. It is going to be attached to the cassegrain focus of 2.1m telescope at McDonald Observatory, USA. We are making a focal reducer for CQUEAN to secure a larger field of view. The focal reducer is composed of four spherical lens, and it reduces the focal length of telescope by one third. We designed the lens configuration, performed tolerance analysis, and estimated the optical performance with ZEMAX. The differences in optical performace with/without filters were also investigated. The result from ZEMAX shows that the system has ample margin of errors for median seeing of 1.2" at McDonald observatory. Even with aberration and alignment tolerance, the performance is better than the original requirement. The lenses are now being made, and the lens barrel and an adapter for assembly of the Andor CCD camera and the filter wheel is now under designing process. We expect that the manufacturing of the focal reducer system as well as its optical test will be finished by April 2010.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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