• 한국통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1803-1813
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• 1997

영상 복원의 목적은 훼손 요인을 제거하여 원 영상에 가장 근접하게 만드는 것이다. 이는 정칙화 반복 복원 방법을 통해 이루어 질 수 있다. 영상 복원 방법에서 좋은 종료 규칙은 보다 우수한 화질의 복원 영상과 보다 적은 계산량이라는 두가지 목적을 모두 만족시킬 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 반복 복원 방법의 다항식적인 표현을 이용한 종료 규칙을 제안한다. 이 규칙에서는 각 반복 복원 단계에서의 복원 영상과 원 영상의 추정 오차를 구해낸 뒤, 이를 선호에 의한 오차와 잡음에 의한 오차로 구분하여, 이 들간의 비율을 달리 작용한다. 이로써 보다 우수한 복원 영상을 보다 적은 계산량에 의해 얻을 수 있다. 이를 위해 잡음 억제 변수(Noise Suppression Parameter)라는 새로운 변수를 정의 하며, 또한 임의의 잡음 정도에 대하여 적정 지점에서 반복을 중지시킬 수 있도록 하는 잡음 억제 변수의 추정식을 제안한다. 제안한 종료 규칙으로 실험한 결과 잡음이 상대적으로 많은 경우에는 최소의 mse를 갖는 지점에서, 잡음이 상대적으로 적은 경우에는 적당히 제한된 반복 횟수를 갖는 지점에서 반복을 멈추었으며 기존의 종료 규칙에 비하여 뛰어난 성능을 나타내었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권1호
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• pp.48-58
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• 2022

Blind restoration for motion-blurred images is always the research hotspot, and the key for the blind restoration is the accurate blur kernel (BK) estimation. Therefore, to achieve high-quality blind image restoration, this thesis presents a novel windowed-total-variation method. The proposed method is based on the spatial scale of edges but not amplitude, and the proposed method thus can extract useful image edges for accurate BK estimation, and then recover high-quality clear images. A large number of experiments prove the superiority.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.223-227
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• 1996

In this paper we propose an adaptive fast image restoration filter, which is suitable for reducing the blocking artifacts in the compressed image in real-time. The proposed restoration filter is based on the observation that quantization operation in a series of coding process is a nonlinear and many-to-one mapping operator. And then we propose an approximated version of constrained optimization technique as a restoration process for removing the nonlinear and space varying degradation operator. We also propose a novel block classification method for adaptively choosing the direction of a highpass filter, which serves as a constraint in the optimization process. The proposed classification method adopts the bias-corrected maximized likelihood, which is used to determine the number of regions in the image for the unsupervised segmentation. The proposed restoration filter can be realized either in the discrete Fourier transform domain or in the spatial domain in the form of a truncated finite impulse response (FIR) filter structure for real-time processing. In order to demonstrate the validity of the proposed restoration filter experimental results will be shown.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.861-871
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• 2019

Landsat 위성영상은 재난 피해 지역에 대해 주기적이며 광역적인 관측이 가능하여 재난 피해분석, 재난 모니터링 등 활용도가 증가하고 있다. 하지만 광학위성영상 특성상 구름으로 인한 결측된 영역으로 인해 주기적인 재난 모니터링에는 한계가 있어 결측된 영역의 복원 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Landsat 8호 영상 취득 시 제공되는 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름그림자를 탐지 및 제거하고, STARFM 알고리즘을 통해 제거된 영역의 영상 복원을 수행하였다. 복원된 영상은 기존의 영상 복원 방법으로 복원된 영상과 MLC 기법을 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과, STARFM으로 인한 복원방법이 전체정확도 89.40%로, 기존의 영상 복원 방법보다 효율적인 복원방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 통해 향후 Landsat 위성영상을 이용한 재난분석 수행 시 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제29권5호
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• pp.471-478
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• 2011

고해상도 위성영상융합은 다중분광영상의 공간해상도를 향상시키기 위한 영상처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 고해상도 위성영상의 융합과정은 크게 다중분광영상의 크기 조절을 위한 업샘플링 과정과 흑백영상을 이용한 고주파 정보 주입과정으로 나눌 수 있다. 하지만 다중분광영상의 공간해상도를 강제적으로 키우는 업샘플링 과정에서 영상열화 현상이 수반되고 이는 이후 융합과정에서 분광정보를 왜곡시키는 하나의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 최적화 기법에 근간을 둔 영상복원기법들을 위성영상 융합과정에 도입하여 이들의 효용성과 활용가능성을 평가하고자 하였다. 영상복원 기법들이 미치는 영향을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 공삼차 보간법을 이용한 방법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 동일한 조건하에서 생성된 융합영상에 대한 분광왜곡 측정치를 이용하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.150-158
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• 2013

본 논문에서는 절단된 제약적 최소 제곱 필터를 이용하여 방향 적응적으로 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상복원 필터는 공간영역에서 이론적으로 영상 전체의 크기를 갖는 제약적 최소 제곱(constrained least squares; CLS) 필터를 Maxwell-Boltzmann 커널을 사용하여 절단한 유한 임펄스 응답(finite impulse response; FIR) 필터의 구조로 실시간 영상복원을 가능하게 한다. 또한 화소 단위로 공분산 행렬을 분석하여 방향성을 추정하여, 화소마다 필터의 계수를 적응적으로 생성하여 방향 적응적으로 영상을 복원한다. 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 선명하고 부작용(artifacts)이 적은 결과를 얻는 것을 검증하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제14권1호
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• pp.57-63
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• 2016

In generally, the resolution of reconstructed three-dimensional images can be seriously degraded by undesired occlusions in the integral imaging system, because the undesired information of the occlusion overlap the three-dimensional images to be reconstructed. To solve the problem of the undesired occlusion, we present an exemplar-based image restoration method in integral imaging system. In the proposed method, a minimum spanning tree-based stereo matching method is used to remove the region of undesired occlusions in each elemental image. After that, the removed occlusion region of each elemental images are re-established by using the exemplar-based image restoration method. For further improve the performance of the image restoration, the structure tensor is used to solve the filling error cause by discontinuous structures. Finally, the resolution enhanced three-dimensional images are reconstructed by using the restored elemental images. The preliminary experiments are presented to demonstrate the feasibility of the proposed method.

• Current Optics and Photonics
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• 제1권4호
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• pp.336-343
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• 2017

A wide field-of-view (FOV) image contains more visual information than a conventional image. This study proposes a new type of hyperbolic mirror for wide FOV image acquisition. The proposed mirror consists of a hyperbolic cylindrical section and a bowl-shaped hyperbolic omnidirectional section. Using an imaging system with this mirror, it is possible to achieve a $213.8^{\circ}$ horizontal and a $126.94^{\circ}$ vertical maximum FOV. Parameters of each section of the mirror are designed to be continuous at the junction of the two parts, and the resultant image is seamless. The image-acquisition model is obtained using ray-tracing optics. To rectify the geometrical distortion of the original image due to the mirror, an image-restoration algorithm based on conformal projection is presented in this study. The performance of the proposed imaging system with the hyperbolic mirror and its image-restoration algorithm are verified by experiments.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.29-38
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• 2022

Although image compression is one of the essential technologies to transmit image data on a variety of surveillance and mobile healthcare applications, it causes unnecessary compression artifacts such as blocking and ringing artifacts by the lossy compression in the limited network bandwidth. Recently, image restoration methods using convolutional neural network (CNN) show the significant improvement of image quality from the compressed images. In this paper, we propose Image Denoising Convolutional Neural Networks (IDCNN) to reduce the compression artifacts for the purpose of improving the performance of object classification. In order to evaluate the classification accuracy, we used the ImageNet test dataset consisting of 50,000 natural images and measured the classification performance in terms of Top-1 and Top-5 accuracy. Experimental results show that the proposed IDCNN can improve Top-1 and Top-5 accuracy as high as 2.46% and 2.42%, respectively.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.503-510
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• 2018

손상된 영상의 복원은 디지털 영상 처리기술이 등장하기 이전부터 시도되었던 근원적 문제이다. 컴퓨터의 연산 능력과 다양한 기술의 발전에 따라 손상된 영상을 복원하는 다양한 연구가 소개되었으나 그 결과는 사람에 의한 수동적 결과물과 비교하여 낮은 복원 결과를 보여 왔다. 최근 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network)의 발전으로 이미지 복원에 이를 적용한 다양한 연구가 소개 되고 있지만, 광범위한 영역이 손상된 경우 근접한 화소를 활용하는 방법으로 해결이 어렵다. 이와 같은 경우는 주변의 영상의 문맥적 정보를 통해 손상된 영역을 추론을 통한 복원이 필요하다. 본 논문에서는 심층 신경망 기술 중 하나인 적대적 생성신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 이용한 이미지 복원 네트워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 이미지 생성 네트워크, 생성 결과 판별 네트워크로 구성 된다. 본 논문에서는 제안하는 방안을 통해 다양한 종류의 이미지를 복원함에 있어서 훼손된 영역의 추론을 통하여 자연스러운 영상 복원뿐 아니라 원본 영상의 질감까지 복원이 가능함을 실험을 통해 확인 하였다.