본 논문은 웨이블릿 패킷 변환과 AA(절대평균)임계값 설정 기반에 의한 영상의 노이즈를 제거하여 영상을 복원하는 연구이다. 웨이블릿 패킷 변환은 웨이블릿 변환보다 고주파부분에서 노이즈 제거가 효과적이다. 또한 기존에 사용된 임계값 결정은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상되고, 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원 영상의 PSNR이 저하된다. 반면 AA임계값 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 10%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 5% PSNR이 증가하였다.
With the advent of deep learning, a lot of attempts have been made in computer vision to substitute deep learning models for conventional algorithms. Among them, image classification, object detection, and image restoration have received a lot of attention from researchers. However, most of the contributions were refined in one of the fields only. We propose a new paradigm of model structure. End-to-end model which we will introduce classifies noise of an image and restores accordingly. Through this, the model enhances universality and efficiency. Our proposed model is an 'One-For-All' model which classifies weather condition in an image and returns clean image accordingly. By separating weather conditions, restoration model became more compact as well as effective in reducing raindrops, snowflakes, or haze in an image which degrade the quality of the image.
Earthquake disaster frequently happens in Shizuoka Prefecture and it is commonly predicted that a giant earthquake(Tokai Earthquake) could occur in the near future. When a giant earthquake happens, extensive damage of lifelines will be expected. It is considered that the collection of damage information and the establishment of a communication network system are very important in order to restore lifelines quickly. And geographic information system(GIS) might playa very important role to grasp the spatial information of lifeline damage in a natural disaster. The authors' group had a research project to study a lifeline restoration support system with image processing and ad hoc networking in a natural disaster. The objectives of this presentation are to introduce our project and to show some results of our study. The authors finally constructed the GIS for the integration of damage information acquired by image processing and ad hoc networking.
An image restoration problem with Poisson noise arises in many applications of medical imaging, astronomy, and microscopy. To overcome ill-posedness, Total Variation (TV) model is commonly used owing to edge preserving property. Since staircase artifacts are observed in restored smooth regions, higher-order TV regularization is introduced. However, sharpness of edges in the image is also attenuated. To compromise benefits of TV and higher-order TV, the weighted sum of the non-convex TV and non-convex higher order TV is used as a regularizer in the proposed variational model. The proposed model is non-convex and non-smooth, and so it is very challenging to solve the model. We propose an iterative reweighted algorithm with the proximal linearized alternating direction method of multipliers to solve the proposed model and study convergence properties of the algorithm.
The industry of cultural digital contents has been regarded as the main next generation industry. Recently techniques for restoring cultural assets and the multiple usage of those have been developed in our country. Using computer graphics and image processing techniques, many cultural assets have been restored. If the focus for researches and supports to cultural assets restoration grows rapidly, we will create cultural and economical added-values and get the benefit of that technology. In this paper, we introduce the techniques for restoring cultural assets focused on computer graphics and image processing techniques.
본 논문은 지문영상의 복원 알고리즘과 특징점 추출에 관한 것이다. 지문영상의 복원은 잡음등에 의한 왜곡을 보정시키고, 지문에 갖는 여러가지의 특징을 보존 시키는데 그 목적이 있다. 복원 과정에서 세션영상의 방향정보와 원래영상의 명암값을 이용하였으며, 특징점의 추출을 하기 위해서 샘플 메트릭스를 사용, 지문의 중심점을 추출하였다.
본 논문은 통합 베이즈 티코노프 정규화 방법을 총변이 정규화에 대한 해법으로 제시한다. 통합된 방법은 총변이 항을 가중된 티코노프 정규화 항으로 변형하여 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 정규화 모수를 구하고 이를 바탕으로 새로운 가중인수를 구하는 것을 복원된 영상이 수렴하기까지 반복한다. 실험결과는 영상 복원 문제에 대하여 제안하는 방법의 효능을 보여준다.
In this paper, we propose an efficient reference-based compression artifact reduction network for 360-degree images in an equi-rectangular projection (ERP) domain. In our insight, conventional image restoration methods cannot be applied straightforwardly to 360-degree images due to the spherical distortion. To address this problem, we propose an adaptive disparity estimator using a deformable convolution to exploit correlation among 360-degree images. With the help of the proposed convolution, the disparity estimator establishes the spatial correspondence successfully between the ERPs and extract matched textures to be used for image restoration. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides reliable high-quality textures from the reference and improves the quality of the restored image as compared to the state-of-the-art single image restoration methods.
점확산 함수(point spread function: PSF)의 정확한 주정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주체중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 새로운 알로리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 완전 디지털 자동초점 시스템을 제안한다. 자동초점시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 에지 분류을 통한 PSF측정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상을 다수의 소 영상 혹은 블록으로 분할한 뒤, 에지를 포함하고 있는 블록들로부터 단위계단응답을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 영상복원을 수행함으로써 맞는 영상을 구한다.
디지털 영상은 획득 및 전송과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되며, 이러한 잡음들 중, AWGN과 임펄스 잡음이 가장 대표적이다. 기존의 영상복원 알고리즘들은 대부분 단일 잡음환경하에서 처리되며, 상이한 잡음모델에 대해서는 우수하지 못한 처리결과를 나타내었다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음과 AWGN을 분리하여 제거하기 위한 영상복원 알고리즘을 제안하였다 이때, 공간영역에서 마스크 내의 중심화소와 인접한 화소들의 크기차와 공간거리를 파라미터로 사용하여 복합적인 잡음성분을 제거하였다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 방법은 임펄스 잡음과 AWGN을 제거하는 동시에 에지와 같은 영상의 상세정보를 우수하게 보존하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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