• 한국통신학회논문지
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• 제32권8C호
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• pp.696-702
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• 2007

This paper proposes a regional feature preserving adaptive interpolation algorithm for natural images. The algorithm can be used in resolution enhancement, arbitrary rotation and other applications of still images. The basic idea is to first scan the sample image to initialize a 2D array which records the edge direction of all four-pixel squares, and then use the array to adapt the interpolation at a higher resolution based on the edge structures. A hybrid approach of switching between bilinear and triangulation-based interpolation is proposed to reduce the overall computational complexity. The experiments demonstrate our adaptive interpolation and show higher PSNR results of about max 2 dB than other traditional interpolation algorithms.

• 대한전기학회논문지
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• 제36권11호
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• pp.819-825
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• 1987

The ALE problem, which tries to recover a sinusoidal signal corrupted by noise, has been solved using FIR filters. Recently several methods have been proposed using a norch filter of IIR type. In this study, the notch filter was represented with a parameter and auxiliary signals were generated by using an adaptive observer. A simple method is proposed to estimate the parameter. This method is tested under various circumstances by changing the input frequency, S/N ratio, and the type of the noise. The simulation shows that this method gives much better results than the other known methods with respect to the input S/N ratio and converging times. This method is simple and does not require much conputation, so it can be easily implemented in real time applications.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2019

In this paper, we propose an effective dynamic range compression (DRC) method of infrared images. A histogram of infrared images has narrow dynamic range compared to visible images. Hence, it is important to apply the effective DRC algorithm for high performance of an infrared image analysis. The proposed algorithm for high dynamic range divides an infrared image into the overlapped blocks and calculates Shannon's entropy of overlapped blocks. After that, we classify each block according to the value of entropy and apply adaptive histogram modification method each overlapped block. We make an intensity mapping function through result of the adaptive histogram modification method which is using standard-deviation and maximum value of histogram of classified blocks. Lastly, in order to reduce block artifact, we apply hanning window to the overlapped blocks. In experimental result, the proposed method showed better performance of dynamic range compression compared to previous algorithms.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.97-104
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• 2007

적응 반향제거기는 휴대전화나 음성 인식 시스템과 같은 음성 통신 시스템에서 중요한 부분의 하나로 자리잡았다. 이러한 응용에서 반향경로는 긴 임펄스 응답을 가지게 된다. 본 논문에서는 음향반향제거를 위해 Moving-Average Least Mean Square(MVLMS) 알고리즘을 제안하였다. 유색 입력 모델을 이용한 실험 결과는 MVLMS 검출 알고리즘이 Least Mean Square 검출 알고리즘에 비해 수렴 성능이 우위에 있음을 입증하였다. MVLMS 알고리즘은 약간의 계산 복잡도 향상이 있지만, 표준 LMS 검출 알고리즘에 비해 월등한 안정성 향상을 가져온다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권2호
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• pp.199-204
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• 2007

In digital radiography, to improve the contrast of digital radiography image, the multi-scale nonlinear amplification algorithm based on unsharp masking is one of the major image enhancement algorithms. In this paper, we used the Laplacian pyramid to decompose a digital radiography(DR) image. In our simulation, the DR image was decomposed into seven layers and the coefficients of the each layer was amplified with nonlinear function. We also imported a noise containment algorithm to limit noise amplification. To enhance the contrast of image, we proposed a new adaptive non-linear gain amplification coefficients. As a result of having applied to some clinical data, a detail visibility was improved significantly without unacceptable noise boosting. Images that acquired with the proposed adaptive non-linear gain coefficients have shown superior quality to those that applied similar gain control method and expected to be accepted in the clinical applications.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.205-211
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• 2012

본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Haar 변환을 기반으로 적응적 문턱치와 가중치를 이용하여 의료영상의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 첫째, 화질이 저하된 의료영상에 대해 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 밴드에 대해 Haar 변환을 수행한다. 둘째, 고주파 각 밴드에 대해 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 잡음이 제거된 고주파 밴드에 대해 적응적인 가중치를 이용하여 계수를 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막 단계에서는 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 비선형 히스토그램 평활을 이용하여 화소 값의 범위를 조절하고 명암 대비가 좋은 향상된 영상을 얻는다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권3호
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• pp.110-117
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• 2014

This paper reports a depth-adaptive sharpness adjustment algorithm for stereoscopic perception improvement, and presents its field-programmable gate array (FPGA) implementation results. The first step of the proposed algorithm was to estimate the depth information of an input stereo video on a block basis. Second, the objects in the input video were segmented according to their depths. Third, the sharpness of the foreground objects was enhanced and that of the background was maintained or weakened. This paper proposes a new sharpness enhancement algorithm to suppress visually annoying artifacts, such as jagging and halos. The simulation results show that the proposed algorithm can improve stereoscopic perception without intentional depth adjustments. In addition, the hardware architecture of the proposed algorithm was designed and implemented on a general-purpose FPGA board. Real-time processing for full high-definition stereo videos was accomplished using 30,278 look-up tables, 24,553 registers, and 1,794,297 bits of memory at an operating frequency of 200MHz.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권2호
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• pp.66-75
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• 2002

본 논문에서는 역전파 신경회로망의 학습능률을 향상시키기 위한 방법으로 발생한 오차에 따라서 학습파라미터와 은닉층의 수를 적응적으로 변경시킬 수 있는 적응 역 전파 학습알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 역전파 신경회로망이 국소점으로 수렴하는 문제를 해결할 수 있고 최적의 수렴환경을 만들 수 있다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여 배타적 논리합, 3-패리티 및 7${\times}$5 영문자 폰트의 학습을 이용하였다. 실험결과, 기존에 제안된 알고리즘들에 비하여 국소점에 빠지게 되는 경우가 감소하였고 약 17.6%~64.7%정도 학습능률이 향상하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권2호
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• pp.18-25
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• 2008

TV를 포함하는 최근의 디스플레이 시스템들은 디지털화 및 대형화되는 추세이며, 이러한 시스템들의 화질은 현재의 디스플레이 시스템 시장에서 매우 중요한 상품 경쟁력의 하나로 인식되고 있다. 이에 디지털 디스플레이 시스템의 화질을 개선하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 선명도 개선 기술은 디지털 영상(혹은 동영상)의 화질개선을 위한 중요한 기술들 중 하나로서, 일반적으로 영상경계(edge)의 천이시간(transition time)을 줄여 주는 천이향상(transient improvement) 기술을 기반으로 하고 있다. 하지만, 이 기술은 흔히 천이가 향상된 영상경계 주변에 원치 않는 휘도(혹은 색차)의 변화를 가져올 수 있는 오버슈트(overshoot) 및 언더슈트(undershoot) 현상을 발생시킨다. 이에 본 논문에서는 천이향상 시 발생하는 오버슈트 및 언더슈트를 효과적으로 제거하여 시각적으로 보다 선명하고 깨끗한 디지털 영상(혹은 동영상)을 얻기 위한 새로운 방식의 비선형 필터 기반의 적응적 슈트제거 방법(nonlinear filter-based adaptive shoot elimination method)을 제안한다. 제안한 방법은 두 가지 직교 방향(orthogonal directional)의 최소/최대 비선형 필터들과 적응적 슈트제거 방식을 적용하여 시각적으로 민감한 오버슈트 및 언더슈트를 효과적으로 제거한다. 실험을 통하여, 제안한 방법이 영상경계의 천이향상 정도는 그대로 유지하면서 영상의 왜곡을 초래하는 오버슈트 및 언더슈트를 거의 완벽하게 제거한다는 것을 보여 주었다. 제안한 방법이 적용될 수 있는 제품들로는 디지털 TV, 디지털 모니터, 디지털 카메라/캠코더, 휴대형 멀티미디어 플레이어(PMP) 등이 있다.

• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.446-453
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• 2004

본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.