• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1250-1260
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• 2013

라플라스 피라미드 영상 융합 기반의 대조비 강화기법은 각 자원 영상에서 바람직한 화소를 선택하여 융합할 수 있기 때문에 영상 정보를 충실하게 표현하는 장점이 있다. 하지만 정보 평가를 화소 단위로 수행하기 때문에 영상 잡음에 취약한 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상잡음을 억제하는 개선된 영상 융합기반의 대조비 개선 방법을 제안한다. 제안된 기법은 자원 영상에 대해 블록 기반의 지역적 노출 적절성과 지역적 동질성의 차를 측정하여 이를 기반으로 가중치 맵을 생성하고 라플라스 피라미드를 구축하여 영상을 결합한다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 종래의 기법에 비해 영상 잡음을 배제된 영상을 만들어 낼 수 있음을 보였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권2호
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• pp.41-51
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• 2014

This paper describes a method to estimate the noise power using the minimum statistics approach, which was originally proposed for audio processing. The proposed minimum statistics-based method separates a noisy image into multiple frequency bands using the three-level discrete wavelet transform. By assuming that the output of the high-pass filter contains both signal detail and noise, the proposed algorithm extracts the region of pure noise from the high frequency band using an appropriate threshold. The region of pure noise, which is free from the signal detail part and the DC component, is well suited for minimum statistics condition, where the noise power can be extracted easily. The proposed algorithm reduces the computational load significantly through the use of a simple processing architecture without iteration with an estimation accuracy greater than 90% for strong noise at 0 to 40dB SNR of the input image. Furthermore, the well restored image can be obtained using the estimated noise power information in parametric image restoration algorithms, such as the classical parametric Wiener or ForWaRD image restoration filters. The experimental results show that the proposed algorithm can estimate the noise power accurately, and is particularly suitable for fast, low-cost image restoration or enhancement applications.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.49-57
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• 2012

본 논문은 디블러링(Deblurring) 계산 시간을 단축하면서 복원된 영상의 텍스처 및 에지의 선명도를 동시에 강화할 수 있는 다중 영상 기반의 고속 처리용 디블러링 기법을 제안하고자 한다. 먼저 상대적으로 긴 노출 시간에서 촬영된 번짐(Blurring) 결함이 발생한 두 장의 번짐 영상과 짧은 노출에서 촬영된 번짐이 없지만 잡음 성분이 많은 한 장의 잡음 영상을 취득한다. 그리고 처리 속도 개선을 위해 촬영된 다중 입력 영상을 두 배로 다운 샘플링 한 후, 전체 영상에서 추출된 영상 패치 또는 에지 패치에 기반한 점 확산 함수(PSF: Point Spread Function) 추정 기법을 도입해서 점 확산 함수 추정에 소요되는 계산 시간을 효과적으로 단축할 것이다. 입력 영상의 다운 샘플링으로 인해 열하된 미세한 텍스처 성분의 표현 능력을 보완하고 번짐현상이 제거된 복원 영상을 재현하기 위해 텍스처 향상을 위한 디블러링 기법을 개발 및 적용할 것이다. 마지막으로 입력 영상과 동일한 영상 크기로 복구하기 위해 잡음 영상의 선명한 에지 성분을 활용한 업 샘플링 기법을 적용할 것이다. 제안된 방법을 통해 기존의 디지털 카메라 적용에 걸림돌이 되었던 디블러링 처리 속도 시간을 단축할 수 있었고 동시에 텍스처 및 에지의 미세한 성분도 복원할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.8-22
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• 1978

근래에 발전하고 있는 Artificial Intelligence 또는 Synthetic Image 등 넓은 의미에서의 영상처리에 관하여 해석학적인 설명을 시도하였다. 일반적으로 얻어지는 "영상" 또는 "사진"에 반하여 간접적으로 얻어진 Synthetic Image의 대표적인 예로서 3차원 영상 재 구성 (3-Dimensional Image Reconstruction)을 들 수 있으며, 이의 최근 의학 및 생명 과학 분야는 물론 공학 및 물리학 분야의 비파괴 검사(NDT)등 많은 분야에의 응용에 급격한 발전을 보고 있다. 본 논문은 3차원 CT (Computerized Topography)의 기본을 이루는 3차원 영상 재구성 처리에 관한 기본적인 문제를 two-dimensional signal processing의 관점에서 다루었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.61-67
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• 2017

방사선 노출의 위험을 줄이기 위한 저선량 X-ray 영상은 양자노이즈로 인해 화질열화가 발생한다. 본 논문은 저선량 X-ray 기기를 통해 입력받은 저화질의 동영상으로부터 포아송 확률 거리(Stochastic distance)에 기반하여 동영상 X-ray 데이터의 노이즈를 3차원 Non-local Means(3D NLM) 필터를 통해 제거한다. 포아송 확률 거리는 X-ray 영상에서 3D NLM 노이즈 제거 필터의 유사성을 판별하는 척도로써 사용되어 진다. 제안하는 방법은 움직임 정보가 포함된 프레임 유사도를 사용하여 움직임 아티팩트가 최소화된 X-ray 동영상 데이터를 출력하도록 한다. 수행한 결과로 노이즈가 제거된 X-ray 영상을 생성하도록 함으로써, 영상의 열화된 화질을 개선시켜 저선량 X-ray 영상 데이터에 대한 판독 능력을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 제안하는 방법은 객관적인 기준의 수치적인 관점에서 뿐만 아니라, 실제의 X 선 영상 시퀀스의 주관적인 시각적 인식에서도 뛰어남을 확인 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.347-352
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• 2013

임펄스 잡음 제거 기법들에서 윈도우의 크기는 매우 중요한데, 보통 잡음의 밀도에 따라 적당한 크기의 윈도우를 사용한다. 이때 윈도우가 너무 작으면 잡음을 충분히 제거하지 못하며, 너무 크면 영상 내의 에지나 미세한 형태를 제대로 복원하지 못하고 흐릿하게 만들 수 있다. 또한 잡음이 있는 중앙 화소를 복원하기 위해 이러한 윈도우 내의 모든 화소들이 이용된다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법과 달리 작은 크기의 윈도우를 사용하고 잡음이 없이 깨끗한 화소만을 사용하여 임펄스 잡음을 제거하는 새로운 반복적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모든 잡음 화소가 새로 계산된 추정치로 대체될 때까지 반복된다. 잡음 화소에 대해 최적의 값을 유추하기 위해 제안된 방법에서는 무잡음 화소를 이용한 유전자 프로그래밍 (GP) 기반의 추정자를 제안하는데, 이것은 윈도우 내의 무잡음 화소와, 산술 연산자 및 랜덤 상수들로 이루어진다. 실험을 통해 제안된 방법이 영상 내의 미세한 형태들을 잘 유지하면서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었는데, 특히 심하게 잡음이 가해진 데이터의 복원에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.553-563
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• 1996

Detecting edges is one of issues with essentialimprotance in the area of image analysis. An edge in an image is a boundary or contour at which a significant change occurs in image intensity. Edge detection has been studied in many addlications such as imagesegmentation, robot vision, and image compression. In this paper, we propose an automatic threshold selection scheme for edge detection and show its application to noise elimination. The scheme suggested here applied statistical properties of the noise estimated from a noisy image to threshold selection. Since a selected threshold value in the scheme depends on not the characgreistic of an orginal image but the statistical feature of added noise, we can remove ad-hoc manners used for selecting the threshold value as well as decide the value theoretically. Furthermore, that shceme can reduce the number of edge pixels either generated or lost by noise. an application of the scheme to noise elimination is shown here. Noise in the input image can be eliminated with considering the direction of each edge pixedl on the edge map obtained by applying the threshold selection scheme proposed in this paper. Achieving significantly improved results in terms of SNR as well as subjective quality, we can claim that the suggested method works well.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.62-65
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• 2010

Image annotations allow users to access a large image database with textual queries. But since the surrounding text of Web images is generally noisy. an efficient image annotation and retrieval system is highly desired. which requires effective image search techniques. Data mining techniques can be adopted to de-noise and figure out salient terms or phrases from the search results. Clustering algorithms make it possible to represent visual features of images with finite symbols. Annotationbased image search engines can obtains thousands of images for a given query; but their results also consist of visually noise. In this paper. we present a new algorithm Double-Circles that allows a user to remove noise results and characterize more precise representative annotations. We demonstrate our approach on images collected from Flickr image search. Experiments conducted on real Web images show the effectiveness and efficiency of the proposed model.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권3호
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• pp.719-722
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• 2019

Gamma-ray images generally suffer from a lot of noise because of low photon detection in the gamma camera system. The purpose of this study is to improve the image quality in gamma-ray images using a gamma camera system with a fast nonlocal means (FNLM) noise reduction algorithm with an acceleration function. The designed FNLM algorithm is based on local region considerations, including the Euclidean distance in the gamma-ray image and use of the encoded information. To evaluate the noise characteristics, the normalized noise power spectrum (NNPS), contrast-to-noise ratio (CNR), and coefficient of variation (COV) were used. According to the NNPS result, the lowest values can be obtained using the FNLM noise reduction algorithm. In addition, when the conventional methods and the FNLM noise reduction algorithm were compared, the average CNR and COV using the proposed algorithm were approximately 2.23 and 7.95 times better than those of the noisy image, respectively. In particular, the image-processing time of the FNLM noise reduction algorithm can achieve the fastest time compared with conventional noise reduction methods. The results of the image qualities related to noise characteristics demonstrated the superiority of the proposed FNLM noise reduction algorithm in a gamma camera system.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.54-59
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• 1993

This paper presents a method of estimating 3-D surface geometrical features that are necessary for 3-D object recognition and image interpretation. The features, such as surface needle maps and curvatures, are computed from range or intensity images. In general, the range and intensity images are prone to noises, and hence the features computed by differentiation calculi on such a noisy image are hardly applicable to industrial recognition tasks. In our approach, we try to obtain a more accurate estimate of the features by using a least-squares minimization procedure subject to local curvature consistency constraints. The algorithm is robust with respect to noises and is completely independent of the viewpoint at which the image is taken. The performance of the ajgoritlim is evaluated using both synthetic data and real intensity images.