As one of the pivotal techniques of image restoration, single-channel blind source separation (SCBSS) is capable of converting a visual-only image into multi-source images. However, image degradation often results from multiple mixing methods. Therefore, this paper introduces an innovative SCBSS algorithm to effectively separate source images from a composite image in various mixed modes. The cornerstone of this approach is a novel triple generative adversarial network (TriGAN), designed based on dual learning principles. The TriGAN redefines the discriminator's function to optimize the separation process. Extensive experiments have demonstrated the algorithm's capability to distinctly separate source images from a composite image in diverse mixed modes and to facilitate effective image restoration. The effectiveness of the proposed method is quantitatively supported by achieving an average peak signal-to-noise ratio exceeding 30 dB, and the average structural similarity index surpassing 0.95 across multiple datasets.
In this paper, a Efficient method for the mixed image separation is presented using independent component analysis and the new fast expectation-maximization(EM) algorithm. In general, the independent component analysis (ICA) is one of the widely used statistical signal processing scheme in various applications. However, it has been known that ICA does not establish good performance in source separation by itself. So, Innovation process which is one of the methods that were employed in image separation using ICA, which produces improved the mixed image separation. Unfortunately, the innovation process needs long processing time compared with ICA or EM. Thus, in order to overcome this limitation, we proposed new method which combined ICA with the New fast EM algorithm instead of using the innovation process. Proposed method improves the performance and reduces the total processing time for the Image separation. We compared our proposed method with ICA combined with innovation process. The experimental results show the effectiveness of the proposed method by applying it to image separation problems.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제26권3호
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pp.156-184
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2022
In this article, we propose a novel variational model for restoring color images corrupted by mixed multiplicative Gamma noise and additive Gaussian noise. The model involves a data-fidelity term that characterizes the mixed noise as an infimal convolution of two noise distributions and the saturation-value total variation (SVTV) regularization. The data-fidelity term facilitates suitable separation of the multiplicative Gamma and Gaussian noise components, promoting simultaneous elimination of the mixed noise. Furthermore, the SVTV regularization enables adequate denoising of homogeneous regions, while maintaining edges and details and diminishing the color artifacts induced by noise. To solve the proposed nonconvex model, we exploit an alternating minimization approach, and then the alternating direction method of multipliers is adopted for solving subproblems. This contributes to an efficient iterative algorithm. The experimental results demonstrate the superior performance of the proposed model compared to other existing or related models, with regard to visual inspection and image quality measurements.
이 논문에서는, 독립성분해석기법과 EM기법을 이용한 새로운 혼합영상분리 방법을 제안한다. 독립성분해석기법은 통계적으로 독립된 랜덤변수들의 선형조합으로 측정대상 랜덤신호를 표기하는 여러 통계신호처리 기법 중의 하나로, 정보의 분리, 특징 추출 통의 응용분야에 적용되고 있다. 기술적으로는, 독립성분기법은 주성분 분리기법의 확장이라 볼 수 있고, 근래에 혼합정보의 분리에 관련하여 많이 연구되고 있다. 현재까지의 연구 결과로는 혼합영상의 분리에 있어 독립성분해석기법만으로는 혼합영상분리의 해를 얻지 못하고 있다. 이러한 독립성분해석기법의 약점을 보완하는 방범으로, 최근에 이노베이션 프로세서를 전처리로 하는 독립성분해석기법을 혼합한 시스템을 이용한 혼합영상 분리가 시도되었다. 이노베이션 프로세서를 전처리로 첨가한 혼합영상분리의 과정도 독립성분해석기법만을 사용한 경우보다는 향상된 혼합영상분리를 하지만, 분류된 영상들이 원래의 혼합 전의 영상과 많이 다른 결과를 내고 있다. 기존의 방법들인 독립성분해석기법이나 이노베이션이 전처리로 적용된 경우에도 혼합이전의 영상간의 상관관계가 클 경우, 혼합영상의 분류가 잔 이루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 약점을 보완하기 위하여. EM이론을 기존의 시스템에 전처리로 첨가하여 혼합 영상의 분리를 향상시키고자 하였다. 실험 결과에서는 최근에 연구된 이노베이션의 방법보다 EM을 적용시킨 경우가 향상된 혼합영상의 분리의 결과를 보여 주고 있다.
본 논문에서는 선형적으로 흔합된 영상신호에 잡음이 첨가된 영상을 대상으로 뉴우턴법과 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 적용하여 분리성능을 비교${\cdot}$검토하였다. 여기서 뉴우턴법의 고정점 알고리즘은 기울기 변화에 따른 속성을 이용하며, 할선법의 고정점 알고리즘은 접선의 변화를 이용하는 속성을 가진다. 실험에 이용된 신호는 2개의 $512\times512$ 픽셀 2차원 영상이며, 가우스 분포와 라플라스 분포의 잡음을 각각 이용하였다. 실험 결과, 원 영상을 분리하는 시간에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 독립성분분석이 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석보다 보다 빠르며, 복원성능에서는 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석이 더욱 우수한 특성이 있음을 알 수 있었다. 한편, 잡음이 많이 첨가될수록 뉴우턴법의 FP-ICA와 할선법의 FP-ICA사이의 추출속도와 분리성능은 더욱 더 큰 차이가 있음도 알 수 있었다.
In this paper, a new method for the mixed image separation is presented using the independent component analysis, the innovation process, and the expectation-maximization. In general, the independent component analysis (ICA) is one of the widely used statistical signal processing scheme that represents the information from observations as a set of random variables in the form of linear combinations of another statistically independent component variables. In various useful applications, ICA provides a more meaningful representation of the data than the principal component analysis through the transformation of the data to be quasi-orthogonal to each other, which can be utilized in linear p...
올레핀/파라핀 혼합 기체의 분리를 위한 올레핀 촉진 수송 분리막의 제조를 위해 amide 작용기를 가지며 glassy한 특성을 보이는 polyvinylpyrrolidone (PVP) 고분자를 분리막의 matrix로서 사용하였다. 분리막의 기체 투과 실험은 propylene과 propane 50 : 50의 부피비로 혼합된 기체를 사용하였고, bubble meter와 gas chromatography를 사용해 투과도와 선택도를 측정하였다. 또한 SEM image와 FT-IR을 통해 막의 특성을 조사하였다. 100시간의 장시간 성능 측정 결과 선택도는 약 15, 투과도는 약 1.3 GPU 이상을 각각 유지하였다. 기존의 poly(2-ethyl-2-oxazoline) $(POZ)/AgBF_4/Al(NO_3)_3$ 분리막과 비교함으로써, 고분자 matrix로서의 PVP 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 문서 영상의 그림 영역에서 통계적 분석을 통한 단어 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 그림 영역의 구성 요소를 문자 성분과 그래픽 성분으로 분류하기 위하여 연결요소에 대한여 통계적 분석 방법인 상자그림 분석을 적용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 투영 히스토그램 분석을 통하여 문자열을 추출하고, 문자열을 단어단위 영상으로 분리하기 위하여 투영 히스토그램 분석과 갭 군집화, 특수 기호 검출 등을 수행한다. 제안 방법은 임계값의 사용 대신에 그림 영역의 구성 요소들에 대하여 통계적 분석을 수행하기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다. 또한 제안 방법의 응용 분야인 주제어 검색을 위한 오프라인의 전처리에 해당하는 문서 영상의 단어단위 영상 추출에 적용하여 제안 방법에 대한 연구의 필요성을 제시하였다.
The purpose of this study was to research into TV makeup types focusing on Korean aesthetics with recognizing importance of Korean thought amid what the global interest pays attention to South Korea thanks to the recent influence of Hanryu(Korean wave). The following are summary and result of this study. The non-dual beauty is an integrative concept of including ambivalence on the categorical difference in sex, culture and class by transcending the extreme binary division. As this is what reflected the open thought of pursuing balance of yin and yang in Korean people, it is being shown in the form of transcendence and far-outness through TV entertainment programs. Transcendence coexisted with maintaining relative relationship beyond separation in sex. Far-outness was pursuing free sensitivity immanent in the non-separated thought of transcending the past, the present and future. This trend is being indicated similarly to a change in its paradigm from separation to convergence these days. Accordingly, even makeup was showing similarity to the recent trend with being paid attention to the makeup of focusing on identity in sex and to the makeup of being coexisted the past, the present and future with the aspect of being mixed space time. The Korean aesthetics has been feeble in its influence compared to the Oriental image of focusing on China and Japan in the meantime. Hence, this study can be said to have significance in a sense of being the first consideration that compared TV makeup types of focusing on Korean aesthetics and suggested its developmental direction.
직지사 대웅전 포벽화에 대한 보존상태 진단 및 재질분석 등 과학적 조사를 통해 벽화 보존방안 마련을 위한 연구를 실시하였다. 포벽화 보존상태 평가 결과, 채색층 열화 및 벽화면 오염 등의 손상이 큰 것으로 나타났으며, 벽체 균열 및 파손 그리고 층간 분리 등 벽체의 구조적 손상이 심화된 것으로 나타났다. 광학적 조사결과 밑그림 또는 덧칠의 흔적 등 채색층에서의 특이점은 확인되지 않았다. 벽화 별 초음파 탐상 속도는 표면 위치에 따라 낮게는 약 195.8 m/s부터 높게는 392.7 m/s까지 측정되어 위치에 따른 표면 물성을 비교할 수 있었으며, 적외선 열화상 촬영에서는 벽체 층간 분리 및 채색층 박리부위가 면밀하게 검출되어 손상에 대한 객관적인 파악이 가능하였다. 재질 분석 결과 벽체는 모래와 풍화토를 사용하여 제작한 것으로 확인되었으며, 벽체층은 모래와 세립사 이하 크기의 토양을 거의 5:5로 혼합하였고, 마감층은 중립사와 세립사를 약 6:4 비율로 혼합한 것으로 나타났다. 그러나 마감층의 경우 극세립사 이하 크기의 혼합비율이 벽체층에 비해 현저히 적은 것으로 나타났다. 직지사 대웅전 포벽화는 토벽체가 갖는 구조 특성과 함께 벽체층간 밀도 차이로 인해 벽체 파손과 층간 분리현상이 발생한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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