• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.308-318
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• 2022

Noise is a serious issue. While sending images via electronic communication, Impulse noise, which is created by unsteady voltage, is one of the most common noises in digital communication. During the acquisition process, pictures were collected. It is possible to obtain accurate diagnosis images by removing these noises without affecting the edges and tiny features. The New Average High Noise Density Median Filter. (HNDMF) was proposed in this paper, and it operates in two steps for each pixel. Filter can decide whether the test pixels is degraded by SPN. In the first stage, a detector identifies corrupted pixels, in the second stage, an algorithm replaced by noise free processed pixel, the New average suggested Filter produced for this window. The paper examines the performance of Gaussian Filter (GF), Adaptive Median Filter (AMF), and PHDNF. In this paper the comparison of known image denoising is discussed and a new decision based weighted median filter used to remove impulse noise. Using Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), and Structure Similarity Index Method (SSIM) metrics, the paper examines the performance of Gaussian Filter (GF), Adaptive Median Filter (AMF), and PHDNF. A detailed simulation process is performed to ensure the betterment of the presented model on the Mini-MIAS dataset. The obtained experimental values stated that the HNDMF model has reached to a better performance with the maximum picture quality. images affected by various amounts of pretend salt and paper noise, as well as speckle noise, are calculated and provided as experimental results. According to quality metrics, the HNDMF Method produces a superior result than the existing filter method. Accurately detect and replace salt and pepper noise pixel values with mean and median value in images. The proposed method is to improve the median filter with a significant change.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.275-285
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• 2016

본 연구는 스마트 카메라를 탑재한 무인항공기를 통해 얻은 영상을 이용하여 카메라 검정 유무에 따른 정사영상의 정확도를 분석하였다. 사진측량용 무인항공 시스템이 개발되었고, 스마트 카메라영상은 image triangulation을 거쳐, 정사영상으로 생성되었다. Image triangulation은 카메라 검정에서 결정된 Interior Orientation (IO) 파라미터의 고려 유무에 따라 수행되었다. 카메라 검정 결과, RMS error가 0.57 pixel로 나타났고, 이것은 비측량용 카메라를 이용한 기존의 연구와 비교했을 때, 우수한 정확도이다. Field experiment에서 IO 파라미터를 고려한 경우, triangulation 결과는 0.1 pixel (RMSE) 이내로 나타났고, 이것은 IO 파라미터를 고려하지 않은 경우에 비해 최소 2배 이상 향상된 결과였다. 정사영상을 제작한 결과, 카메라 검정 자료를 고려한 결과는 고려하지 않은 결과에 비해 정확도가 89 % 향상되었다. UAV 시스템을 위한 탑재체로써 스마트 카메라의 활용 가능성이 높으며, 직접 또는 간접적인 기능을 충분히 담당할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.133-139
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• 2011

산림의 바이오매스 탄소저장량을 추정하는 것은 산림의 공익적인 가치를 평가하기 위해 선행되어야 하는 연구이다. 하지만 기존의 바이오매스 탄소저장량 추정에 관한 연구는 대부분 결정론적 모델이 사용되어 오차에 의한 영향을 알 수 없다는 한계를 가진다. 본 연구에서는 단양군의 지상부 바이오매스 탄소저장량 추정의 경우를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 오차에 의한 추정오차의 영향을 분석하고자 하였다. 기본적인 추정 방법으로는 kNN 알고리즘이 사용되었으며, 표본점의 위치에 우연오차 및 계통오차를 추가하여 RMSE의 변화를 통해 추정오차에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 일반적인 위성영상에서 발생 할 수 있는 0.5~1 영상소의 위치오차에 의해 추정의 평균 RMSE가 24.8 tonC/ha에서 26 tonC/ha로 증가하는 것으로 확인되었으며, 추정 오차의 범위는 23.8 tonC/ha에서 28.1 tonC/ha로 나타났다. 하지만， 대상지역의 특성에 의해 0.8 영상소 이상의 우연오차에 대해서는 더 이상의 RMSE 증가가 없이 수렴하는 것으로 확인되었다. 방향을 고려한 계통오차에 대한분석의 경우 실험자료에서 특정한 경향은 발견되지 않았다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.107-114
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• 2005

선으로 구성된 회로도나 설계도 같은 특수 목적 영상을 처리할 경우 에지가 강조된 영상을 필요로 한다. 또한 프린터, 팩시밀리, LCD TV 등과 같은 이진 출력 장치에 연속 계조 영상을 표현하기 위한 디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 방법으로 이진 영상을 생성할 경우 에지가 흐려진다. 본 논문은 회로도나 설계도 등의 영상 뿐 아니라 이진 출력 장치 등에 사용되는 이진 영상의 에지를 강조하는 방법을 제안한다. 인간의 눈은 한 화소의 명암값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것을 이용하여 제안 방법은 원화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량(LAM: local activity measure)을 사용한다. 제안된 시스템은 또한 LAM에 평균 명암도를 곱하여 얻어진 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enhancement)을 사용한다. IEE를 양자화기 입력에 더하여 이진 영상의 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성한다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도를 이용하여 제안 방법과 기존 방법의 특성을 분석한다.

• 융합보안논문지
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• 제13권3호
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• pp.9-15
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• 2013

스테레오 매칭 과정에 있어서 매칭 비용을 구하는 것은 매우 중요한 과정이다. 이러한 스테레오 매칭 과정의 성능을 살펴보기 위하여 본 논문에서는 기존에 제안된 매칭 비용 함수들에 대한 기본 개념들을 소개하고 각각의 성능 및 장점을 분석하고자 한다. 가장 간단한 매칭 비용 함수는 매칭 되는 영상의 일관된 밝기를 이용하여 좌, 우 영상 간 서로 대응하는 대응점을 추정하는 과정으로, 본 논문에서 다루는 매칭 비용함수는 화소 기반과 윈도우 기반의 매칭 비용 방법으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 화소 기반의 방법으로는 절대 밝기차(the absolute intensity differences: AD)와 sampling-intensitive absolute differences of Birchfield and Tomasi (BT) 방법이 있고, 윈도우 기반의 방법으로는 차이 절대 값의 합(sum of the absolute differences: SAD), 차이 제곱 값의 합(sum of squred differences: SSD), 표준화 상호상관성(normalized cross-correlation: NCC), 제로 평균 표준화 상호 상관성(zero-mean normalized cross-correlation: ZNCC), census transform, the absolute differences census transform (AD-Census) 이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 기존에 제안된 매칭 비용 함수들을 정확도와 시간 복잡도를 측정했다. 정확도 측면에서 AD-Census 방법이 평균적으로 가장 낮은 매칭 율을 보여줬고, 제로 평균 표준화 상호 상관성 방법은 non-occlusion과 all 평가 항목에서 가장 낮은 매칭 오차율을 보여 주지만, discontinuities 평가 항목에서는 블러 효과 때문에 높은 매칭 오차율을 보여 주었다. 시간 복잡도 측면에서는 화소 기반인 절대 밝기차 방법이 낮은 복잡도를 보여 주였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1399-1404
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• 2004

컴퓨터의 발전과 정보통신기술의 발달은 멀티미디어 기술 확산과 대용량의 멀티미디어 동영상데이터 사용을 증가시켰다. 동영상데이터는 전체적인 데이터를 파악하고, 원하는 동영상을 바로 재생 가능할 뿐만 아니라 동영상 데이터의 정보가 된 리스트제공이 필요하다. 그리고 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필수적이며 꼭 필요한 기술이다. 따라서 본 연구는 동영상 데이터 내용기반 색인에 기초가 될 프레임의 컷 검출의 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상데이터 각각의 프레임을 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 색상 정보 값을 추출하여 각각 프레임에서 추출된 칼라색상의 픽셀값은 A(i, ij행렬로 j는 프레임 수, i는 프레임의 영상 높이로 저장한다. 저장되어진 픽셀값은 MSE(Mean Square Error)을 이용하여 프레임간의 특정 값의 차이를 임계 값보다 클 경우 빠르고 정확하게 컷을 검출하였다. 프레임 컷 검출에 대한 실험을 포괄적으로 하기 위해 여러 종류의 동영상 데이터를 실험 대상으로 하여 컷 검출 시스템의 성능을 비교 분석하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권1호
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• pp.15-19
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• 2007

본 연구는 전송 오차의 이미지 복원에 관한 방법으로 정지영상 또는 내부프레임 정정을 위한 모서리 방향 보간법에 기초한 오차 복원 기술의 개선을 목표로 한다. 여기서 제안된 방법은 블록의 모서리 방향 검출 방법은 스웨터의 손상된 부분을 남아 있는 부분과 맞추어가는 모서리 방향을 이용하는 것에 근거한다 처리 후 데이터 정보에 남은 에러 픽셀을 마지막 단계로 비선형 미디안 필터를 사용하여 보간 하였다. 실험 결과는 제안된 방법의 높은 회복 성향과 낮은 계산 시간은 실시간 영상 처리의 실현 가능성을 나타낸다.

• ETRI Journal
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• 제45권1호
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• pp.131-137
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• 2023

The phase reconstruction process in digital holographic microscopy involves a trade-off between the phase error and the high-spatial-frequency components. In this reconstruction process, if the narrow region of the sideband is windowed in the Fourier domain, the phase error from the DC component will be reduced, but the high-spatial-frequency components will be lost. However, if the wide region is windowed, the 3D profile will include the high-spatial-frequency components, but the phase error will increase. To solve this trade-off, we propose the high-variance pixel averaging method, which uses the variance map of the reconstructed depth profiles of the windowed sidebands of different sizes in the Fourier domain to classify the phase error and the high-spatial-frequency components. Our proposed method calculates the average of the high-variance pixels because they include the noise from the DC component. In addition, for the nonaveraged pixels, the reconstructed phase data created by the spatial frequency components of the widest window are used to include the high-spatialfrequency components. We explain the mathematical algorithm of our proposed method and compare it with conventional methods to verify its advantages.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.283-295
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• 2021

본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.242-245
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• 2000

In this paper we present new idea to highly compress the images. The previous image is transformed with wavelet and the transformed data are transmitted. The previous image is subtracted from the next image. Then difference values per pixel are scanned to search motion areas and boundaries. In the motion boundaries, motion vectors and error values are transformed with wavelet and transmitted. We also include camera motion estimation and compensation. In this method this system has advantages of more compressive data, better quality of picture and shorter processing time compared to MPEG2, MPEG4.