In middle- and long-distance imaging systems, due to the atmospheric turbulence caused by temperature, wind speed, humidity, and so on, light waves propagating in the air are distorted, resulting in image-quality degradation such as geometric deformation and fuzziness. In remote sensing, astronomical observation, and traffic monitoring, image information loss due to degradation causes huge losses, so effective restoration of degraded images is very important. To restore images degraded by atmospheric turbulence, an image-restoration method based on improved compound multibranch feature fusion (CMFNetPro) was proposed. Based on the CMFNet network, an efficient channel-attention mechanism was used to replace the channel-attention mechanism to improve image quality and network efficiency. In the experiment, two-dimensional random distortion vector fields were used to construct two turbulent datasets with different degrees of distortion, based on the Google Landmarks Dataset v2 dataset. The experimental results showed that compared to the CMFNet, DeblurGAN-v2, and MIMO-UNet models, the proposed CMFNetPro network achieves better performance in both quality and training cost of turbulent-image restoration. In the mixed training, CMFNetPro was 1.2391 dB (weak turbulence), 0.8602 dB (strong turbulence) respectively higher in terms of peak signal-to-noise ratio and 0.0015 (weak turbulence), 0.0136 (strong turbulence) respectively higher in terms of structure similarity compared to CMFNet. CMFNetPro was 14.4 hours faster compared to the CMFNet. This provides a feasible scheme for turbulent-image restoration based on deep learning.
The purpose of this study is to evaluate the preference and image on landscape of before and after the restoration in the four study areas where the restoration project of Baekdudaegan ecological ridgeline was carried out and to explore the change factors of image preference according to restoration project. The study areas were Beoljae, Ihwaryeong, Bijoryeong, and Yuksimnyeong and 248 questionnaires were used for analysis. As a result of the recognition analysis on restoration project of ecological ridgeline, the awareness of the project was low at 2.63, the satisfaction of the project was 3.42, and necessity of the project was 4.07. In terms of the preference analysis for landscape photographs, the all preferences of four sites were improved after the project than before. In the result of the landscape image evaluation, images such as 'lifeless', 'uniform' and 'ugly' were high before the project, however, images such as 'clean', 'tidy', and 'stable' were high after the project. As a result of analyzing the change factors of image preference according to the restoration project, adjectives such as 'beautiful-ugly' and 'open-closed' influenced the preference change in common. These findings can be utilized as the base data for the planning direction for the construction of new ecological ridgeline or the landscape conservation of existing ecological ridgeline.
As one of the pivotal techniques of image restoration, single-channel blind source separation (SCBSS) is capable of converting a visual-only image into multi-source images. However, image degradation often results from multiple mixing methods. Therefore, this paper introduces an innovative SCBSS algorithm to effectively separate source images from a composite image in various mixed modes. The cornerstone of this approach is a novel triple generative adversarial network (TriGAN), designed based on dual learning principles. The TriGAN redefines the discriminator's function to optimize the separation process. Extensive experiments have demonstrated the algorithm's capability to distinctly separate source images from a composite image in diverse mixed modes and to facilitate effective image restoration. The effectiveness of the proposed method is quantitatively supported by achieving an average peak signal-to-noise ratio exceeding 30 dB, and the average structural similarity index surpassing 0.95 across multiple datasets.
본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 위너 필터(Wiener filter)는 원본 영상과 잡음의 파워 스펙트럼 등의 사전 정보를 요구한다. 제약된 최소자승 복원 역시 노이즈 수준에 대한 지식을 요구한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 선형 시스템의 바이어스 항목과 티코노프 정규화 시스템의 평활화 항목을 연결하는 자기 정규화 방법을 제안하고 영상 복원 문제에 적용한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.
영상을 처리하는 과정에서 광학시스템과 전자회로의 특성으로 인해 흐려지고, 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고, 영상 전체에 일률적으로 정칙화 연산자를 사용함으로써 에지의 주변영역에서는 링잉현상을 초래하고, 평면영역에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 에지영역의 특성을 고려하여 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 평면영역에서의 잡음 증폭을 억제하는 동시에 에지영역의 경계를 더욱 선명하게 복원함을 알 수 있었다.
This study proposed a modified anisotropic diffusion restoration for image classification. The anisotropic diffusion restoration uses a probabilistic model based on Markov random field, which represents geographical connectedness existing in many remotely sensed images, and restores them through an iterative diffusion processing. In every iteration, the bonding-strength coefficient associated with the spatial connectedness is adaptively estimated as a function of brightness gradient. The gradient function involves a constant called "temperature", which determines the amount of discontinuity and is continuously decreased in the iterations. In this study, the proposed method has been extensively evaluated using simulated images that were generated from various patterns. These patterns represent the types of natural and artificial land-use. The simulated images were restored by the modified anisotropic diffusion technique, and then classified by a multistage hierarchical clustering classification. The classification results were compared to them of the non-restored simulation images. The restoration with an appropriate temperature considerably reduces error in classification, especially for noisy images. This study made experiments on the satellite images remotely sensed on the Korean peninsula. The experimental results show that the proposed approach is also very effective on image classification in remote sensing.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.336-340
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2011
Many approaches to image restoration are aimed at removing either gauss or impulse noise. This is because both types of degradation processes are distinct in nature, and hence they are easier to manage when considered separately. Nevertheless, it is possible to find them operating on the same image, which produces a hard damage. This happens when an image, already contaminated by Gaussian noise in the image acquisition procedure, undergoes impulsive corruption during its digital transmission. Here we proposed an algorithm first judge the type of the noise according to the difference values of pixel's neighborhood region and impulse noise's characteristic. Then removes the gauss noise by modified weighted mean filter and removes the impulse noise by modified nonlinear filter. The result of computer simulation on test images indicates that the proposed method is superior to traditional filtering algorithms. The proposed method can not only remove mixed noise effectively, but also preserve image details.
In this paper, we propose a method of applying a lifting-based wavelet domain e-median filter (LBWDEMF) for image restoration. LBWDEMF helps in reducing the number of computations. An e-median filter is a type of modified median filter that processes each pixel of the output of a standard median filter in a binary manner, keeping the output of the median filter unchanged or replacing it with the original pixel value. Binary decision-making is controlled by comparing the absolute difference of the median filter output and the original image to a preset threshold. In addition, the advantage of LBWDEMF is that probabilities of encountering root images are spread over sub-band images, and therefore the e-median filter is unlikely to encounter root images at an early stage of iterations and generates a better result as iteration increases. The proposed method transforms an image into the wavelet domain using lifting-based wavelet filters, then applies an e-median filter in the wavelet domain, transforms the result into the spatial domain, and finally goes through one spatial domain e-median filter to produce the final restored image. Moreover, in order to validate the effectiveness of the proposed method we compare the result obtained using the proposed method to those using a spatial domain median filter (SDMF), spatial domain e-median filter (SDEMF), and wavelet thresholding method. Experimental results show that the proposed method is superior to SDMF, SDEMF, and wavelet thresholding in terms of image restoration.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.80-85
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2008
Images are often corrupted by noises during signal acquisition and transmission. Among those noises, additive white Gaussian noise (AWGN) and impulse noise are most representative. For different types of noise have different characters, how to remove them separately from degraded image is one of the most fundamental problems. Thus, a modified image restoration algorithm is proposed in this paper, which can not only remove impulse noise of random values, but also remove the AWGN selectively. The noise detection step is by calculating the intensity difference and the spatial distance between pixels in a mask. To divide two different noises, the method is based on three weighted parameters. And the weighted parameters in the filtering mask depend on spatial distances, positions of impulse noise and standard deviation of AWGN. We also use the peak signal-to-noise ratio (PSNR) to evaluate restoration performance, and simulation results demonstrate that the proposed method performs better than conventional median-type filters, in preserving edge details.
In this paper, we first propose a new total variation-based regularization model for image restoration. We next propose a fixed-point-like method for solving the new image restoration model, and then we provide convergence analysis for the fixed-point-like method. To evaluate the feasibility and efficiency of the fixed-point-like method for the new proposed total variation-based regularization model, we provide numerical experiments for several test problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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