In this paper, we propose an image enhancement method based on Multi-Scale Retinex theory that designs Unsharp Masking Filter (UMF) and emphasizes the contrast ratio adaptively. Unsharp Masking (UM) technique emphasizes image sharpness and improves contrast ratio by adding high frequency component to the original image. The high frequency component is obtained by differentiating between original image and low frequency image. In this paper, we present how to design an UMF kernel and to adaptively apply it to increase the contrast ratio according to multi-scale retinex theory which resembles human visual system. Experimental results show that the proposed method has better quantitative performance indexes such as PSNR, ambe & SSIM and better qualitative feature like halo artifact suppression.
In this paper, we propose a novel hearing aid algorithm for sensorinural hearing loss restoration with multi-channel(band) dynamic range compression and psychoacoustics. In this way, we can present a normal perception condition to the impaired listener. The proposed algorithm make loudness scaling function achieve proper loudness level, and analysis masking property for the signal will be perceived to impaired listener, and then, restore normal spectral contrast using SMR(signal-to-masking ratio) defined by distance between the level of each frequency and masking threshold.
In this paper, a novel hybrid method for multi-focus image fusion is proposed. The method combines the advantages of wavelet transform-based methods and focus-measure-based methods to achieve an improved fusion result. The input images are first decomposed into different frequency sub-bands using the discrete wavelet transform (DWT). The focus measure of each sub-band is then calculated using the Laplacian of Gaussian (LoG) operator, and the sub-band with the highest focus measure is selected as the focused sub-band. The focused sub-band is sharpened using an unsharp masking filter to preserve the details in the focused part of the image.Finally, the sharpened focused sub-bands from all input images are fused using the maximum intensity fusion method to preserve the important information from all focus images. The proposed method has been evaluated using standard multi focus image fusion datasets and has shown promising results compared to existing methods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.154-154
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2021
Since the development of Bubble Image Velocimetry (BIV) technique as the complementary technique of Particle Image Velocimetry (PIV), the application of digital imaging technique in the field of hydraulic and coastal engineering increased rapidly. BIV works very well in multi-phase flow (air-water) flows where the PIV technique doesn't. However, the velocity field obtained from BIV technique often resulted in a velocity vector on the outside of the flow (false velocity) since the Field of View (FOV) usually not only cover the air-water flow but also the area outside the flow. In this study, a simple technique of post processing velocity field was developed. This technique works based on the average of the pixel value in the interrogation area. An image of multi-phase flow of wave overtopping was obtained through physical experiment using BIV technique. The velocity calculation was performed based on the similar method in PIV. A velocity masking technique developed in this study then applied to remove the false velocity vector. Result from non-masking, manually removed and auto removed false velocity vector were presented. The masking technique show a similar result as manually removed velocity vector. This method could apply in a large number of velocity field which is could increase the velocity map post-processing time.
In this paper, we propose new unsharp masking technique based on the multiscale gradient planes. The unsharp masking technique is implemented as a high-pass filter and improves the sharpness of degraded images. However, the conventional unsharp masking enhances the noise component simultaneously. To reduce the noise influence, we introduce the edge information from the difference of the gradient values between two consecutive scales of the multiscale gradient. The multiscale gradient indicates the presence of image edges as the ratio between the gradients between two different scales by its multiscale nature. The noise reduction of the proposed method does not depend on the variance of images and noises. In experiment, we demonstrate enhancement results for blurred noisy images and compare with the conventional cubic unsharp masking technique.
This paper proposes a cognitive contrast enhancement algorithm based on the non-linear masking to advance low cognitive contrast in dark regions of images. In order to improve brightness in dark regions of an image, we propose a new contrast enhancement algorithm based on the non-linear masking using regional adaptive parameters of an image. For performance evaluation of the proposed method, chromaticity and saturation comparison as a quantitative assessment and z-score comparison as a qualitative assessment were executed between test images and their simulated images by SSR, MSR, a conventional non-linear masking and the proposed method, respectively. As a result, the proposed method showed low chromaticity and saturation difference and improved cognitive contrast for the three methods.
Image Enhancement is used in various applications. Among them, unsharp masking methods can improve the contrast with a simple operation. However, it has problems of noise enhancement and halo effect caused by the use of a single filter. To solve this problems, adaptive processing using multi-scale and bilinear filters is being studied. These methods are effective for improving the halo effect, but it require a lot of calculation time. In this paper, we want to simplify adaptive filtering by generating a weight map based on local brightness. This weight map enables adaptive processing that eliminates the halo effect through a single multiplication operation. Through experiments, we confirmed the suppression of the halo effect through the result image of the proposed algorithm and existing algorithm.
This paper reports a novel masking method with various mask materials for wet etching of glass. Various mask materials such as Cr/Au, Ti/Au, Polyimide and thick SU-8 photoresist were investigated for borosilicate glass (Borofloat33) etching in concentrated hydrofluoric acid (48% HF). Polyimide and thick SU-8 photoresist are not suitable as masking material due to its poor adhesion to glass surfaces. Titanium has good adhesion is suitable as the first layer to make multi-protective layers. The best protection was obtained with a combination of Ti/Au, polyimide and Ti/Au as masking material with etch depth of $350{\mu}m$ achieved.
In this paper, we propose an unsharp masking algorithm using Laplacian as a weight map for the signal structure and a gamma transformation algorithm using image mean intensity as a weight map for mean intensity. The conventional weight map based on the patch has a disadvantage in that the brightness in the image is shifted to one side in the signal structure and the mean intensity region. So the detailed information is lost. In this paper, we improved the detail using unsharp masking of patch unit and proposed linearly combined the gamma transformed values using the average brightness values of the global and local images. Through the proposed algorithm, the detail information such as edges are preserved and the subjective image quality is improved by adjusting the brightness of the light. Experiment results show that the proposed algorithm show better performance than conventional algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.1
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pp.39-49
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2020
In this paper, we show that the Chinese standard block cipher SM4 is vulnerable to the side channel attacks and present a countermeasure to resist them. We firstly validate that the secret key of SM4 can be recovered by differential power analysis(DPA) and correlation power analysis(CPA) attacks. Therefore we analyze the vulnerable element caused by power attack and propose a first order masking-based countermeasure to defeat DPA and CPA attacks. Although the proposed countermeasure unfortunately is still vulnerable to the profiling power attacks such as deep learning-based multi layer perceptron(MLP), it can sufficiently overcome the non-profiling attacks such as DPA and CPA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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