• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권2호
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• pp.65-73
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• 2017

This paper proposes a method to improve the image quality by designing Unsharp Mask Filter (UMF) based on Retinex theory which controls the frequency pass characteristics adaptively. Conventional unsharp masking technique uses blurring image to emphasize sharpness of image. Unsharp Masking(UM) adjusts the original image and sigma to obtain a high frequency component to be emphasized by the difference between the blurred image and the high frequency component to the original image, thereby improving the contrast ratio of the image. In this paper, we design a Unsharp Mask Filter(UMF) that can process the contrast ratio improvement method of Unsharp Masking(UM) technique with one filtering. We adaptively process the contrast ratio improvement using Unsharp Mask Filter(UMF). We propose a method based on Retinex theory for adaptive processing. For adaptive filtering, we control the weights of Unsharp Mask Filter(UMF) based on the human visual system and output more effective results.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.165-170
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• 2015

언샤프 마스크 기법은 입력 영상에 그 영상의 경계를 추출 한 결과 영상을 더하여 영상의 경계를 강조하는 기법이다. 이 기법은 영상의 경계를 강화하여 화질을 개선시키지만 전체적인 대비 강화에 취약하고 잡음에 민감하여 영상을 거칠게 만든다는 단점이 있다. 멀티 채널 언샤프 마스크는 두 개 이상의 언샤프 마스크 채널을 적용하여 전체 영상에 대한 대비 강화가 가능하고 영상의 거친 느낌을 완화 할 수 있다. 그러나 이 기법은 스케일을 강하게 적용해도 경계가 약한 부분에 대한 강화에 한계가 있다는 단점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 기존 멀티 채널 언샤프 마스크의 선형적인 스케일링 방법에 지수함수를 도입하여 비선형적인 스케일링을 가능하도록 하였다. 실험결과 기존 언샤프 마스크 기법에 비해 영상강화에 세부적인 제어가 가능해서 원하는 영역에 대한 대비를 강화할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.985-988
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• 2007

본 논문에서는 unsharp masking를 이용한 영상 개선 기법을 제안한다. 이 기법은 기존의 unsharp mask을 이용한 영상 개선을 어렵게 만드는 요인 중 하나인 인자를 자동으로 설정하여 이미지를 선명하게 만드는 기법이다. 기존의 세 인자인 Threshold, Amount, Radius를 자동으로 최적화하기 위해, 영상의 각 픽셀을 세 가지 그룹으로 분류하고, 그에 따라 unsharp mask의 적용 정도를 달리한다. 사람이 직접 인자를 입력하여 개선된 영상과 제안된 기법으로 개선된 영상의 비교를 통해 영상 개선 정도를 실험, 분석하였다.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제15권4호
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• pp.230-234
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• 2014

Automatic detection of disease helps medical institutions that are introducing digital images to read images rapidly and accurately, and is thus applicable to lesion diagnosis and treatment. The aim of this study was to apply a symmetry contribution algorithm to unsharp mask filter-applied MR images and propose an analysis technique to automatically recognize brain tumor and edema. We extracted the skull region and drawed outline of the skull in database of images obtained at P University Hospital and detected an axis of symmetry with cerebral characteristics. A symmetry contribution algorithm was then applied to the images around the axis of symmetry to observe intensity changes in pixels and detect disease areas. When we did not use the unsharp mask filter, a brain tumor was detected in 60 of a total of 95 MR images. The disease detection rate for the brain was 63.16%. However, when we used the unsharp mask filter, the tumor was detected in 87 of a total of 95 MR images, with a disease detection rate of 91.58%. When the unsharp mask filter was used in the pre-process stage, the disease detection rate for the brain was higher than when it was not used. We confirmed that unsharp mask filter can be used to rapidly and accurately to read many MR images stored in a database.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.27-34
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• 2011

본 논문에서는 영상의 명암대비(contrast)를 개선시키는 언샾 마스킹 방법을 제안한다. 언샾 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 단위의 언샾 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하고 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 각 블록에서 패턴의 방향성 정보를 얻어낸다. DCT 결과로부터 해당 블록들의 방향성 타입을 결정하고 이에 따라 언샾 마스크를 적응적으로 적용한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스처, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 블록은 잡음에 의한 영향을 줄이기 위해 언샾 마스킹을 적용하지 않으며 텍스처와 에지영역에 대해서는 고주파 성분을 강조하기 위해 블록타입에 맞는 적응적 언샾 마스킹을 적용한다. 실험을 통하여 영상에서 평탄 영역은 잡음에 의한 훼손을 줄이며 에지들이 포함된 텍스처 영역은 적응적으로 강조하여 시각적으로 우수한 명암대비 개선 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.145-152
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• 2010

본 논문에서는 초점 열화를 제거하기 위해서 반복적 Unsharp mask (UM) 필터를 이용한 디지털 자동초점 기법을 제안한다. 제안한 디지털 자동초점 기술은 영상열화를 추정하기 위해서 점확산함수를 추정하지 않고 단순한 필터를 사용하기 때문에 계산량이 적은 장점을 갖는다. 본 기법은 반복적 필터 구조로 영상을 복원하기 때문에 사용자의 주관적 기준 및 영상의 객관적 지표를 사용하여 필터링의 반복 회수를 제한할 수 있다. 또한 반복적 UM 기반의 영상개선 방법이 기존의 반복적 영상복원 기술과 등가임을 보인다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능평가를 위해서 기존의 영상복원 기반의 디지털 자동초점 기술과의 비교 실험을 수행하였고, 이를 통하여 제안한 디지털 자동초점 기법이 주관적으로나 객관적으로 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.893-894
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• 2008

In this paper, we propose a sharpening approach which is based on unsharp masking through the adaptive windowing. This adaptive windowing changes the window size of the low-pass filter which is used in unsharp mask for reducing the halo artifacts.

• 한국인쇄학회지
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• 제16권3호
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• pp.81-95
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• 1998

If a image doesn't include sufficient data of output size and resolution, we will scan again the image. Interpolation generates a new pixel by methematical average of processing. In the interpolation method, there are nearest neighbor interpolation, bilinear interpolation and bicubic interpolation etc. This study was carried out for the purpose of researching compatible method to digital scan image caused by only different interpolation methods. Nearest neighbor interpolation show superior effect in the drawing image. Bilinear interpolation show reduction in detail and contrast. Bicubic interpolation show superior effect in the digital photo image USM(Unsharp Mask) application after extension by interpolation show better than extension by interpolation after USM(unsharp mask) application.

• 한국인쇄학회지
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• 제16권2호
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• pp.45-59
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• 1998

Halftonig is a technique to create the appearance of intermideate tone levels by controlling the spatial distribution of the binary pixel values. Recently, many printing devices such as image setter, inkjet printer, laser printer and facsimile, generate image, they require the technique. Ordered dither is achieved comparing the gray scale image to periodic array. This method is fast, but it occurs periodic patterns. Conentional error diffusion generates a good image. But processing speed is very slow and appeares worm artifacts in middle tone scale. To improve it, Bns(Blue noise Screen) is developed based on Gaussian distribution. In this paper, we discribe methods to design BNS based human visual characteristics and to improve blue appearing at edge area of image by USM(using unsharp mask).

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.133-137
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• 2008

본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.