본 논문은 CMOS Image Sensor(CIS)에 사용되는 single-slope ADC(SS-ADC)의 노이즈와 출력의 지연을 개선한 비교기 구조를 제안한다. 노이즈와 출력의 지연 특성을 개선하기 위해 비교기의 첫 번째 단의 출력 노드와 두 번째 단의 출력 노드 사이에 커패시터를 삽입하여 miller effect를 이용한 비교기 구조를 설계하였다. 제안하는 비교기 구조는 작은 capacitor를 이용하여 노이즈와 출력의 지연 및 layout 면적을 개선하였다. Single slop ADC에서 사용되는 CDS 카운터는 T-filp flop과 bitwise inversion 회로를 사용하여 설계하였고 전력 소모와 속도가 개선되었다. 또한 single slop ADC는 analog correlated double sampling(CDS)와 digital CDS를 함께 동작하는 dual CDS를 수행한다. Dual CDS를 수행함으로써 fixed pattern noise(FPN), reset noise, ADC error를 줄여 이미지 품질이 향상된다. 제안하는 comparator 구조가 사용된 single-slope ADC는 0.18㎛ CMOS 공정으로 설계되었다.
This paper shows the calculation of 3D geometric information such as height, direction and distance under the constraints of a catadioptric camera system. The catadioptric camera system satisfies the single viewpoint constraints adopting hyperboloidal mirror. To calculate the 3D information with a single omni-directional image, the points are assumed to lie in perpendicular to the ground. The infinite plane is also detected as a circle from the structure of the mirror and camera. The analytic experiments verify the correctness of theory using real images taken in indoor environments like rooms or corridors. Thus, the experimental results show the applicability to calculate the 3D geometric information using single omni-directional images.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.74-83
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2023
In this paper, we propose an image compression scheme which uses a demosaicking network and a channel-wise decoder in the decoding network. For the demosaicing network, we use as the input a colored mosaiced pattern rather than the well-known Bayer pattern. The use of a colored mosaiced pattern results in the mosaiced image containing a greater amount of information pertaining to the original image. Therefore, it contributes to result in a better color reconstruction. The channel-wise decoder is composed of multiple decoders where each decoder is responsible for each channel in the color image, i.e., the R, G, and B channels. The encoder and decoder are both implemented by wavelet based auto-encoders for better performance. Experimental results verify that the separated channel-wise decoders and the colored mosaic pattern produce a better reconstructed color image than a single decoder. When combining the colored CFA with the multi-decoder, the PSNR metric exhibits an increase of over 2dB for three-times compression and approximately 0.6dB for twelve-times compression compared to the Bayer CFA with a single decoder. Therefore, the compression rate is also increased with the proposed method than with the method using a single decoder on the Bayer patterned mosaic image.
본 논문에서는 Fingerprint 기법의 Resource로 신호의 세기가 아닌 이미지를 이용해 좌표정보를 포함하는 이미지 기반의 데이터베이스를 구축하고, 사용자로부터 입력되는 이미지와 유사도 비교를 통해 사용자의 위치추정 기법에 대해 제안한다. Fingerprint 기법은 신호 세기뿐만 아니라 환경에 대한 지역적 잡음 정보들까지 모두 추정에 반영하므로 높은 위치 추정 정확도를 제공한다. 이미지의 유사도는 SURF 알고리즘을 통해 데이터베이스와 사용자 입력 이미지의 특징점을 검출하고, 동일한 특징점 간의 매칭을 통해 비교된다. 여기에서 우리는 RANSAC 알고리즘을 함께 사용하여 검출된 특징점의 노이즈 제거를 통해 이미지 유사도 비교의 정확도를 높였다. 제안하는 기법의 검증을 위해 두 건물의 실내와 주변 실외 환경에서 이미지를 획득하여 데이터베이스를 구축하고, 임의의 위치에서 사용자의 위치를 추정하였다. 추정 된 최종 위치는 데이터베이스에 저장 된 이미지가 가지는 좌표가 사용자의 위치와 가장 근접한 좌표로 검출되는지 확인하였으며 RANSAC을 통해 특징점의 노이즈 제거 전과 제거 후에 대한 이미지 유사도 비교의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 10-bit 해상도의 Two-Step Single-Slope A/D 변환기를 이용한 고속 CMOS Image Sensor(CIS)를 제안하였다. 제안하는 A/D 변환기는 5-bit coarse ADC 와 6-bit fine ADC 로 구성되어 있으며, 기존의 Single-Slope A/D 변환기보다 10배 이상의 변환속도를 나타내었다. 또한 고속 동작에서 적은 노이즈 특성을 갖기 위해 Digital Correlated Double Sampling(D-CDS) 회로를 제안하였다. 설계된 A/D 변환기는 0.13um 1-poly 4-metal CIS 공정으로 제작되었으며 QVGA($320{\times}240$)급 해상도를 갖는다. 제작된 칩의 유효면적은 $5mm{\times}3mm$ 이며 3.3V 전원전압에서 약 35mW의 전력소모를 나타내었다. 변환속도는 10us 이었으며, 프레임율은 220 frames/s으로 측정되었다.
Haze is an extreme reason of the reduction of contrast when capturing image in the outdoor. Recently, there are several single image dehazing techniques, but they are not robust in dynamic variations of natural environment caused by the thickness, coverage of haze and appearance of sunlight. In this paper, we propose an effective and robust method to enhance luminance for image dehazing depending on histogram analysis. Compare with conventional methods, our proposal have better performance in term of contrast, and computation time.
Kim, Hye-Jin;Choi, Jae-Wan;Chang, An-Jin;Yu, Ki-Yun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.452-455
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2007
3D stereoscopic viewing of large scale imagery, such as aerial photography and satellite images, needs different parallaxes relative to the display scale. For example, when a viewer sees a stereoscopic image of aerial photography, the optimal parallax of its zoom-in image should be smaller than that of its zoom-out. Therefore, relative parallax adjustment according to the display scale is required. Merely adjusting the spacing between stereo images is not appropriate because the depths of the whole image are either exaggerated or reduced entirely. This paper focuses on the improving stereoscopic viewing with a single remote sensing image and a digital surface model (DSM). We present the parallax adjustment technique to maximize the 3D realistic effect and the visual comfort. For remote sensing data, DSM height value can be regarded as disparity. There are two possible kinds of methods to adjust the relative parallax with a single image performance. One is the DSM compression technique: the other is an adjustment of the distance between the original image and its stereo-mate. In our approach, we carried out a test to evaluate the optimal distance between a single remote sensing image and its stereo-mate, relative to the viewing scale. Several synthetic stereo-mates according to certain viewing scale were created using a parallel projection model and their anaglyphs were estimated visually. The occlusion of the synthetic stereo-mate was restored by the inpainting method using the fields of experts (FoE) model. With the experiments using QuickBird imagery, we could obtain stereoscopic images with optimized parallax at varied display scales.
Because single-photon emission computed tomography (SPECT) is one of the widely used nuclear medicine imaging systems, it is extremely important to acquire high-quality images for diagnosis. In this study, we designed a super-resolution (SR) technique using dense block-based deep convolutional neural network (CNN) and evaluated the algorithm on real SPECT phantom images. To acquire the phantom images, a real SPECT system using a99mTc source and two physical phantoms was used. To confirm the image quality, the noise properties and visual quality metric evaluation parameters were calculated. The results demonstrate that our proposed method delivers a more valid SR improvement by using dense block-based deep CNNs as compared to conventional reconstruction techniques. In particular, when the proposed method was used, the quantitative performance was improved from 1.2 to 5.0 times compared to the result of using the conventional iterative reconstruction. Here, we confirmed the effects on the image quality of the resulting SR image, and our proposed technique was shown to be effective for nuclear medicine imaging.
In computer vision, single-image super resolution has been an area of research for a significant period. Traditional techniques involve interpolation-based methods such as Nearest-neighbor, Bilinear, and Bicubic for image restoration. Although implementations of convolutional neural networks have provided outstanding results in recent years, efficiency and single model multi-scalability have been its challenges. Furthermore, previous works haven't placed enough emphasis on real-number scalability. Interpolation-based techniques, however, have no limit in terms of scalability as they are able to upscale images to any desired size. In this paper, we propose a convolutional neural network possessing the advantages of the interpolation-based techniques, which is also efficient, deeming it suitable in practical implementations. It consists of convolutional layers applied on the low-resolution space, post-up-sampling along the end hidden layers, and additional layers on high-resolution space. Up-sampling is applied on a multiple channeled feature map via bicubic interpolation using a single model. Experiments on architectural structure, layer reduction, and real-number scale training are executed with results proving efficient amongst multi-scale learning (including scale multi-path-learning) based models.
Single Photon Emission CT(SPECT)기술은 산업의 비접촉 계측 시스템 분야에 있어서 단층 영상을 얻는데 이용되고 있다. 재구성된 영상의 화질이 왜곡되는 문제점의 하나는 시준기 특성에 있다. 영상 왜곡은 시준기의 기하학적 구조에 원인이 있다. 본 논문은 시준기의 구조로 인한 영상 왜곡을 제거하는 보정법을 제시하고 기존의 보정법과 비교하였다. 보정법은 투영 데이터를 공간 주파수상에서 위치 의존적 왜곡 함수로 디콘볼루션 하여 영상 왜곡을 제거하였다. 본 논문에서 시준기의 각도, 검출기와 물체 중심의 거리에 대하여 시뮬레이션을 하고, 실험을 통하여 검증하였다. 실제산업에서의 응용을 고려하여 보정법의 유효성 및 한계를 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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