• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.407-419
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• 2006

본 논문은 다시점 동영상 부호화를 위한 적응적인 조명변화 보상 방법을 제안한다. 다시점 비디오에서 카메라의 위치에 따라 조명의 차이가 발생할 수 있으며, 여러 대의 카메라가 물리적으로 완전히 동일한 특성을 가지도록 조정되지 못하여 각 카메라에서 촬영된 영상 간에 미세한 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 위치의 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 제안하는 조명변화 보상 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, 조명변화 보상을 수행하지 않는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약 $0.1{\sim}0.6dB$ 정도 향상되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.565-573
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• 2007

본 논문에서는 JVT에서 표준화가 진행 중인 다시점 비디오 부호화의 부호화 효율을 높이기 위해 다시점 비디오의 예측구조의 특성을 고려하여 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화에서 시간 방향과 뷰 방향의 예측을 수행하면서 서로 다른 성향의 움직임벡터가 발생된다. 또한 주변 블록에서 시간 방향과 뷰 방향 참조의 움직임벡터가 혼재하는 상황에서 동일한 성향의 움직임벡터가 선택되지 않는 경우가 발생되어 움직임벡터의 예측 효율이 저하된다. 이에 다시점 비디오 부호화의 예측구조에 따라 움직임벡터 예측값을 선택할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 움직임벡터 예측값 선택 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, JMVM 3.6에서 움직임벡터 예측값을 선택하는 방법을 사용하는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약$0.03{\sim}0.1$ dB 정도 향상되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권10B호
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• pp.1428-1435
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• 2001

본 논문에서는 이미지 데이터의 저작권 보호를 위해 영상변형, JPEG 손실 압축 및 임펄스 잡음에 효과적인 새로운 DM/SS (Direct Matrix/Spread Spectrum) 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 워터마크 영상을 저작권자의 개인 ID (IDentification)로 확산시킨 다음, 원 영상에 삽입하고 역확산시켜 복원하는 방법이다. 원터마크 영상은 2진 영상을 사용하고, 워터마크 시스템에서 요구되는 비가시성과 외부 공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인하기 위하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)과 워터마크 영상의 복원율 (reconstructive rate)을 구한다. 실험 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.75 dB로 화질저하가 거의 없었고, 확산 이득으로 인하여 32$\times$32 워터마크 영상이 삽입된 영상에서 우수한 워터마크 영상의 복원율을 얻는다는 것을 보인다. 영상변형 및 JPEG 손실 압축 하에서도 우수한 워터마크 복원 결과를 보였고, 임펄스 잡음이 첨가된 영상의 PSNR이 5.54 dB인 경우에도 효과적으로 워터마크 영상을 복원할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.335-338
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• 2021

본 논문에서는 기존 AHDRNet에 channel attention 기법을 적용했을 때 성능에 어떠한 변화가 있는지를 평가하였다. 기존 모델의 병합 망에 존재하는 DRDB(Dilated Residual Dense Block) 사이, 그리고 DRDB 내의 확장된 합성곱 레이어 (dilated convolutional layer) 뒤에 또다른 합성곱 레이어를 추가하는 방식으로 channel attention 기법을 적용하였다. 데이터셋은 Kalantari의 데이터셋을 사용하였으며, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)로 비교해본 결과 기존의 AHDRNet의 PSNR은 42.1656이며, 제안된 모델의 PSNR은 42.8135로 더 높아진 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1189-1195
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• 2014

본 연구에서는 동일한 환경에서 스마트폰 카메라에서 촬영한 여러 장의 영상들로부터 얻을 수 있는 정보를 활용하여 영상 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 이를 위해 스마트폰의 제한된 연산능력에 맞는 다중 영상 정합(registration) 알고리즘을 개발하고, 다중 영상들의 정보들을 조합하여 효과적으로 영상 잡음을 제거하는 방법을 제시한다. 제시한 알고리즘을 정량적으로 잡음 제거 성능을 측정하기 위해 PSNR 값으로 비교 시 단일 영상을 이용할 때보다 훨씬 향상된 PSNR 값 향상을 가져왔다. 실제 안드로이드 스마트폰에 해당 알고리즘을 개발하여, 실제 사용 가능한 수준의 영상 처리 속도로 만족할만한 잡음 제거 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.123-130
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• 2007

SAR 영상은 스펙클 잡음의 승법(multiplicative) 특성으로 인하여 영상 분석하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 사용하여 SAR 영상의 스펙클 잡음을 제거하고자 한다. 이를 위해 잡음영상에 대해 로그를 취해 얻은 가법(additive) 잡음 영상에서 웨이블렛 분해 한 후 잡음 성분을 제거하고 원영상을 얻기 위해 지수형태를 취한다. 웨이블렛 변환에서 임계치 처리는 소프트 임계법을 사용하고 VisuShrink, SureShrink, BayesShrink 그리고 수정된 BayesShrink 방법으로 임계값을 선택한다. 영상실험을 통하여 이들 임계값 선택 방법들 간의 비교는 수정된 BayesShrink 방법이 다른 방법들보다 좋은 영상의 질을 유지하고 있으며 또한 PSNR 면에서 좋은 잡음제거 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-29
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• 2024

CT 촬영 시 방사선량을 줄이면 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하 될 뿐아니라 잡음(noise) 발생으로 인해 진단의 효용성이 떨어진다. 따라서, CT 영상에서의 잡음제거는 영상복원 분야에 있어 매우 중요하고 필수적인 처리 과정이다. 영상 영역에서 잡음과 원래 신호를 분리하여 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 GAN 모델 즉, WT-GAN(wavelet transform-based GAN) 모델을 이용하여 CT 영상에서 효과적으로 잡음 제거하고자 한다. 여기서 사용된 GAN 모델은 U-Net 구조의 생성자와 PatchGAN 구조의 판별자를 통해 잡음제거 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안된 WT-GAN 모델의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian noise), 포아송 잡음 (Poisson noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-GAN 모델은 전통적인 필터 즉, BM3D 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모델인 DnCNN, CDAE 모형 그리고 U-Net GAN 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.43-53
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• 2001

JPEG의 부호화 기법에서 DCT의 단점인 블록효과를 제거하기 위해 웨이브릿 변환을 사용하였다. 기존의 JPEG과 호환성 유지하기 위하여, JPEG 부호화 기법과 동일한 기법을 사용할 수 있는 부호화기를 제안한다. 이를 위하여 웨이브릿 변환영역에서 각 대역의 신호를 8×8로 재구성하였고, 각 대역의 에러분석과 인간 시각특성을 고려하여 양자화 가중치를 구하여 양자화 하였다. 실험을 통하여 웨이브릿을 사용한 제안한 기법이 기존의 JPEG 보다 (Peak Signal to Noise Ratio), WMSE(Weighted Mean Square Error) 척도에서 다소 우수함을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권1호
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• pp.89-102
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• 2013

The paper presents a fuzzy based impulse noise filter for both gray scale and color images. The proposed approach is based on the technique of boundary discriminative noise detection. The algorithm is a multi-step process comprising detection, filtering and color correction stages. The detection procedure classifies the pixels as corrupted and uncorrupted by computing decision boundaries, which are fuzzified to improve the outputs obtained. In the case of color images, a correction term is added by examining the interactions between the color components for further improvement. Quantitative and qualitative analysis, performed on standard gray scale and color image, shows improved performance of the proposed technique over existing state-of-the-art algorithms in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and color difference metrics. The analysis proves the applicability of the proposed algorithm to random valued impulse noise.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.191-199
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• 2023

본 연구는 높은 관전압과 낮은 관전류로 인한 복부 영상 노이즈 발생을 BSRGAN (Deep Bline Image Super-Resolution Generative Adversarial)기법으로 보정하고, 최소화된 방사선량을 가진 촬영 조건을 제시하는 것을 목표로 하였다. 먼저 각 촬영 조건에 따른 입사표면 선량(entrance surface doses, ESD)을 측정하였고, 해당 촬영 조건들의 복부 영상을 획득한 후 그 획득한 모든 복부 영상들은 BSRGAN 기법을 통해 재구성하였다. 영상 분석방법으로는 복부의 기준 촬영 조건인 80 kVp, 320 mA의 영상과 비교 분석하였고, 그 방법으로는 평균제곱오차(mean squared error, MSE), 최대 신호 대 잡음비(peak signal-to-noise ratio, PSNR), 그리고 구조적 유사도 지수 측정(structural similarity index measure, SSIM)을 사용하였다. 또한, BSRGAN 기법으로 재구성된 복부 영상효과를 검증하기 위해 절편 신호강도 분석은 실행되었다. MSE가 가장 낮은 조사조건은 90 kVp, 125 mA와 100 kVp, 100 mA (약 0.285)이었고, PSNR은 37.694와 SSIM은 0.999로 나타났다. 그 촬영 조건들은 ESD를 약 52 ~ 53%를 감소시켰다. 게다가, 최적화된 조건들의 신호 강도의 변화는 기준 복부 영상보다 오히려 감소하였다. 이 결과는 방사선량을 크게 줄임과 동시에 기준 복부 영상과 유사한 영상을 획득할 수 있음을 의미하며, 이는 방사선방호의 원리인 ALARA 개념을 충분히 반영할 수 있음을 시사한다.