오차확산 하프토닝 기법은 연속계조 영상을 이진영상으로 생성시 우수한 재현성을 보인다. 그러나 표시오차의 특성분석에서 경계정보의 재현성이 다소 떨어지는 특성을 보인다. 이러한 경계정보의 재현성 개선하기 위해 전처리 필터를 적용하는 오차확산 기법을 제안한다. 제안한 전처리 필터는 원영상의 수평 및 수직 방향의 미분값, 필터의 가중치 함수로 구성된다. 첫째, 원영상의 수평 및 수직 방향의 미분값은 현재 화소를 중심으로 하여 $3{\times}3$ 인접화소에 Sobel 연산자를 적용시켜 얻는다. 둘째, 필터의 가중치 함수는 미분값의 크기를 포함하는 함수와 미분값의 부호로 구성된다. 제안한 기법을 적용한 하프토닝 영상은 경계가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보인다. 원영상과 오차확산된 하프토닝 영상과의 차이(표시오차)를 환상 평균 전력 스펙트럼 밀도를 이용하여 기존의 경계강조 오차확산 알고리즘과 비교한다.
Park, Kyung-Nam;Lee, Gun-Woo;Kwon, Kee-Koo;Kim, Bong-Seok;Lee, Kuhn-Il
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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pp.1007-1010
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2002
In this paper, we present a new blocking artifact reduction algorithm using interpolation and signal adaptive filter (SAF) based on the edge map. Generally, block-based coding, such as JPEG and MPEG, is the most popular image compression method. However, for high compression it produces noticeable blocking and ringing artifacts in the decoded image. In proposed method, all the block is classified into low and high frequency blocks in block classification procedure. And edge map is obtained by using Sobel operator on decoded image. And according to the block property we applied blocking artifacts reduction algorithm. Namely, four neighbor low frequency block is participated in interpolation based on edge map. And ringing artifacts is removed by applying a signal adaptive filter around the edge using edge map in high frequency block. The computer simulation results confirmed a better performance by the proposed method in both the subjective and objective image qualities.
본 논문에서는 원영상과 잡음영상에서 Waerden 통계량을 이용하여 효율적인 에지 검출을 제안한다. 에지는 영상의 밝기값이 낮은 값에서 높은 값으로 또는 높은 값에서 낮은 값으로 급격히 변하는 경계에 존재한다. 통계적 에지 검출 방법으로 통계가설 검정인 비모수 Wilcoxon 검정과 모수 T검정을 설명한다. 특정한 유의수준 α 에 의해 결정되어 지는 임계값을 사용하며, 반면 Bovik, Huang 과 Munson 은 임계값에 대한 검정 통계량의 가능한 범위를 생각한다. 에지 검출의 실험 결과로부터 T와 Wilcoxon 방법은 잡음 영상에 민감하게 반응하는데 반하여 제안한 Waerden 방법은 유의수준 α=0.0005 에서 잡음영상과 잡음이 없는 영상 모두에서 로버스트 하다. 통계적인 검정 방법들과 Sobel, LoG, Canny연산자를 이용한 에지검출 방법을 비교해보면, Waerden 방법이 잡음 영상과 잡음 없는 영상 모두에 훨씬 더 효율적으로 에지를 검출한다.
본 논문에서는 문자가 가지고 있는 특성을 이용하여 에지 투영을 기반으로 자동차 번호판 영역을 추출하는 기법을 제안하였다. 차량의 번호판 영역을 추출하기 위하여, 바탕과 문자부분의 명암비가 매우 크다는 점을 이용한다. 또한, 에지영상을 바탕으로 투영기법을 적용하여 문자 영역을 추출한다. 특히, 새로운 번호판 규격은 가로방향으로 많은 수의 숫자를 가지기 때문에 가로 방향으로 투영된 데이터는 일정한 폭의 누적 값을 가지며, 이러한 점을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 또한 세로방향의 경우 형태 정합에 의해 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 특히, 새로운 번호판 규격에 더욱 효과적이다. 본 알고리즘에 대한 모의실험 결과에서, 여러 가지 번호판에 대해 90% 성공률을 나타냄을 보여준다.
본 논문에서는 시간적, 공간적 경계 정보를 이용한 이동 객체의 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 이동 객체의 경우 객체의 윤곽선(contour)을 구성하는 경계(edge) 픽셀에서 시간 축과 공간 축을 중심으로 큰 변화량(gradient)을 가진다. 따라서 시간 축과 공간 축을 중심으로 변화량이 큰 경계 픽셀을 구하면 이동 객체의 윤곽선을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 임의의 픽셀에 대하여 시간 축을 중심으로 한 경계 정보를 구하기 위해 Temporal Edge라는 새로운 형태의 변화량 계산 방법을 제안한다. Temporal Edge는 시간 t와, t-2에서 입력된 두 그레이 스케일 영상의 차를 시간 축을 기준으로 x방향, y방향으로 Sobel Mask를 적용하여 구한다. 검출된 Temporal Edge를 이용하여 이동 객체의 윤곽선이 존재하는 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역을 중심으로 공간적 경계 정보를 구하여 이동 객체의 대강의 윤곽선을 검출 한다. 후처리 과정에서 검출된 대강의 윤곽선으로부터 배경 경계와 노이즈 픽셀을 제거한 후 최종적으로 이동 객체의 윤곽선을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 배경 차 방법과는 다르게 별도의 배경 영상을 만들지 않기 때문에 배경 차 방법이 가지는 문제점을 극복하였으며, 빠른 연산 속도로 실시간 적용이 가능하다. 실험을 통하여 야간에도 강인한 윤곽선을 검출할 수 있음을 확인하였고, 엔트로피 방법과의 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 보였다.
의료영상에서 잡음을 제거하는 것과 명암대비를 좋게하는 것은 화질을 향상시키는 중요한 방법이다. 본 논문에서는 의료영상의 화질 향상을 위해 에지 기반 잡음 제거 방법과 적응적 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안한다. 첫째, 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 부밴드 각각에 대해 Haar 변환을 수행한다. 동시에 수평, 수직, 대각 방향의 Sobel 마스크를 적용하여 방향별 에지를 검출한다. 둘째, 고주파 부밴드에 대해 에지 기반 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 적응적 가중치를 이용하여 고주파 부밴드 계수 값을 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막으로 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 제안하는 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 이용하여 명암대비가 향상된 영상을 얻는다. 제안한 알고리즘을 낮은 명암대비를 갖는 의료영상에 적용했을 경우 효율적으로 에지를 보존하면서도 시각적으로 우수한 결과를 얻었다.
오차 확산 방법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적 특성을 고려하여 에지 강조 가중치를 다르게 적용하는 방법을 제안한다. 제안방법은 국부적 특성의 척도로 3$\times$3 소벨연산자를 이용한 에지 정보를 사용했다. 먼저 원영상을 소벨연산자를 이용해 에지를 검출한다. 검출된 에지 정보의 정규화 값을 입력으로 하는 정현파 함수로 에지 정보에 따라 에지 정보 가중치 함수를 구한다. 구해진 에지 정보 가중치 함수와 입력 화소 값을 곱하여 에지 강조 가중치를 구하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수와 해프톤 영상의 역해프톤 영상을 이용하여 기존의 방법과 비교했다. 제안방법을 적용한 결과 영상은 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이고 미세한 에지도 잘 표현되어졌다. 또한 기존의 방법에 비해 에지의 재현성이 개선되었다.
관상동맥 중재술은 관상동맥 조영술과 동시에 치료를 시행하는 방법으로 심도관 검사의 핵심으로 자리잡았다. 관상동맥중재술 시에는 혈관의 협착지점에 스텐트를 삽입하여야 하기 때문에 혈관의 손상이나 파열에 주의하여야 한다. 이에 시술자는 혈관의 손상이나 파열의 문제를 해결하기 위해 혈관의 경로를 정확하게 인식하여야 한다. 하지만 영상의 화질에 따른 문제들로 인하여 혈관의 경로추출에 오류를 범할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 화질에 영향을 미치는 영상잡음에 대한 성능평가를 위하여 전처리 과정으로 미디언 필터링을 실시하였고 비교 실험을 위해 소벨 에지 추출 기법을 이용하여 퍼지 에지 추출 기법의 성능을 실험하였다. 그 결과 미디언 필터링을 적용한 퍼지 에지추출 기법의 영상이 잡음 제거와 신호의 검출 성능이 우수하게 나타났다.
Canlin Li;Shun Song;Pengcheng Gao;Wei Huang;Lihua Bi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.980-997
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2024
To improve the brightness of images and reveal hidden information in dark areas is the main objective of low-light image enhancement (LLIE). LLIE methods based on deep learning show good performance. However, there are some limitations to these methods, such as the complex network model requires highly configurable environments, and deficient enhancement of edge details leads to blurring of the target content. Single-scale feature extraction results in the insufficient recovery of the hidden content of the enhanced images. This paper proposed an edge detection-based multi-scale feature enhancement network for LLIE (EDMFEN). To reduce the loss of edge details in the enhanced images, an edge extraction module consisting of a Sobel operator is introduced to obtain edge information by computing gradients of images. In addition, a multi-scale feature enhancement module (MSFEM) consisting of multi-scale feature extraction block (MSFEB) and a spatial attention mechanism is proposed to thoroughly recover the hidden content of the enhanced images and obtain richer features. Since the fused features may contain some useless information, the MSFEB is introduced so as to obtain the image features with different perceptual fields. To use the multi-scale features more effectively, a spatial attention mechanism module is used to retain the key features and improve the model performance after fusing multi-scale features. Experimental results on two datasets and five baseline datasets show that EDMFEN has good performance when compared with the stateof-the-art LLIE methods.
지금까지의 정보검색 연구에서 데이터 융합 기법을 이용한 문서 검색은 하나의 알고리즘에 의한 검색에 비하여 많은 경우에 효율성이 높은 결과를 얻을 수 있었다. 하지만 이미지 검색에서 상이한 알고리즘을 이용한 다수의 검색 결과를 합쳐 하나의 검색결과를 얻는 데이터 융합 기법의 사용은 많지 않았다. 이 연구에서는 소벨 연산자를 이용한 윤곽선 검출과 자기조직화 지도 알고리즘에 의한 두 검색 결과를 융합하여 각각의 알고리즘에 의한 검색결과 보다 높은 효율성을 보여주는 방법을 제시하였다. 이 연구에서는 상용 클립아트 이미지를 이용하여 사람의 주관적인 적합성 판단을 배제한 검색 실험 데이터를 만들어 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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