• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2826-2840
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• 2018

Traditional methods based active contours or region merging are powerless in processing images with blurring border or hair occlusion. In this paper, a structure based convolutional neural networks is proposed to solve segmentation of skin lesion image. The structure mainly consists of two networks which are segmentation net and discrimination net. The segmentation net is designed based U-net that used to generate the mask of lesion, while the discrimination net is designed with only convolutional layers that used to determine whether input image is from ground truth labels or generated images. Images were obtained from "Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection" challenge which was hosted by ISBI 2016 conference. We achieved segmentation average accuracy of 0.97, dice coefficient of 0.94 and Jaccard index of 0.89 which outperform the other existed state-of-the-art segmentation networks, including winner of ISBI 2016 challenge for skin melanoma segmentation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권5호
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• pp.2555-2575
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• 2017

This paper presents a dual exposure fusion method for image enhancement. Images taken with a short exposure time usually contain a sharp structure, but they are dark and are prone to be contaminated by noise. In contrast, long-exposure images are bright and noise-free, but usually suffer from blurring artifacts. Thus, we fuse the dual exposures to generate an enhanced image that is well-exposed, noise-free, and blur-free. To this end, we present a new scale-space patch-match method to find correspondences between the short and long exposures so that proper color components can be combined within a proposed dual non-local (DNL) means framework. We also present a residual filtering method that eliminates the structure component in the estimated noise image in order to obtain a sharper and further enhanced image. To this end, the entropy is utilized to determine the proper size of the filtering window. Experimental results show that our method generates ghost-free, noise-free, and blur-free enhanced images from the short and long exposure pairs for various dynamic scenes.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.74-86
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• 1994

In this paper a hierarchical stereo matching algorithm to obtain the disparity in wavelet transformed domain by using locally adaptive window and weights is proposed. The pyramidal structure obtained by wavelet transform is used to solve the loss of information which the conventional Gaussian or Laplacian pyramid have. The wavelet transformed images are decomposed into the blurred image the horizontal edges the vertical edges and the diagonal edges. The similarity between each wavelet channel of left and right image determines the relative importance of each primitive and make the algorithm perform the area-based and feature-based matching adaptively. The wavelet transform can extract the features that have the dense resolution as well as can avoid the duplication or loss of information. Meanwhile the variable window that needs to obtain precise and stable estimation of correspondense is decided adaptively from the disparities estimated in coarse resolution and LL(low-low) channel of wavelet transformed stereo image. Also a new relaxation algorithm that can reduce the false match without the blurring of the disparity edge is proposed. The experimental results for various images show that the proposed algorithm has good perfpormance even if the images used in experiments have the unfavorable conditions.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.447-456
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• 2005

국부 반복 복원 처리는 영상 전체를 반복 복원하는 기존의 반복 복원과는 달리, 영상을 국부적으로 구분하여, 변화량이 큰 부분은 기존의 반복 복원으로 처리하고 변화량이 적은 부분은 LOG함수의 특성을 이용하여 신장 시킨 다음 처리하고, 다시 압축시키므로, 기존의 반복 복원 처리보다도 MSE(Mean Square Error)를 월등히 줄일 수 있을 뿐 아니라 변화량이 적은 부분도 처리가 잘되고, 또 기존의 반복처리 방법이 갖는, 적은 메모리 용량의 소요, 비선형 제약조건의 사용 가능, 약간의 변형으로 언제나 수렴성을 보장하는 등의 장점을 모두 가진다. 이 방법을 영상에 적용시킨 결과, MSE의 현저한 감소, 반복횟수 감소에 따른 반복시간 단축을 확인 할 수 있었다. 그러므로, 이 방법은 MSE를 줄이고 또한 처리 시간 단축을 목적으로 하는 영상의 복원에 적용될 수 있는 매우 우수한 방법임을 알 수 있다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제46권6호
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• pp.475-484
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• 2023

This study aimed to compare filters for reducing speckle noise in ultrasound images using clinical liver images. We acquired the clinical liver ultrasound images, and noisy images were obtained by adding 0.01, 0.05, 0.10, and 0.50 intensity levels of speckle noise to the liver images. The Wiener filter, median modified Wiener filter, gamma filter, and Lee filter were designed for the noisy images by setting window sizes at 3×3, 5×5, and 7×7. The coefficient of variation (COV) and contrast to noise ratio (CNR) were calculated to evaluate noise reduction and various filters. Moreover, the filter with the highest image quality was selected and quantitatively compared to a noisy image. As a result, COV and CNR showed the noise improved result when the Lee filter was applied. Furthermore, the Lee filter image with a window size of 7×7 was noted to possess approximately a minimum of 1.28 to a maximum of 3.38 times better COV and a minimum of 2.18 to a maximum of 5.50 times better CNR than the noisy image. In conclusion, we confirmed that the Lee filter was effective in reducing speckle noise and proved that an appropriate window size needs to be set considering blurring.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1677-1690
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• 1997

블록 변환 부호화는 가장 널리 사용되고 있는 영상 압축의 한 방법이다. 한 예로 이산 여현 부호화는 MPEG-1, MPEG-2, JPEG, H.261과 같은 국제 표준에서 널리 사용되고 있다. 이러한 블록 단위의 변환 부호화에서, 특히 압축률이 높은 응용 분양에서는 그 변환 계수들의 양자화 에러가 커져 블록의 경계면을 따라 소위 블로킹 현상이 발생하여 화질 열화의 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 고능률 변환 부호화 영상 압축에 있어서의 새로운 블록킹 현상 제거 기법을 제안한다. 블록킹 현상을 제거하기 위해, 수신측에서 복원된 영상에 블록단위로 적절한 보상항을 더하여 경계면의 불연속성을 감소시키고자 한다. 이때의 보상항은 경계면에서 직교인 28개의 기저영상의 선형 결합으로 이루어지는데, 이 28개의 경계 직교 기저 영상들을 구하기 위해, 블록 경계면 화소값들이 각각 선형 독립인 28개의 DCT 커널 함수들에 Gram-Schmidt 방법을 적용한다. 또한 제안된 방법을 적용할 때 윤곽선이 흐려지는 것을 방지하기 위해 블록 불연속 임계치를 정의하여 적응적으로 제안된 방식을 적용한다. 또, 압축률의 변화에 따른 블록킹 현상의 효과적 제거를 위해 필요한 기저 영상의 개수를 고찰한다.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.1011-1025
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• 2014

A demosaicing method for a Bayer-like W-RGB color filter array (CFA) is proposed. When reproducing images from a W-RGB CFA, conventional color separation methods for W-RGB CFA are likely to cause blurring near the edges due to rough averaging using a color ratio of neighboring pixels. Moreover, these methods cannot be applied to real-life digital cameras with W-RGB CFA because the methods were proposed under an ideal situation, W=R+G+B, not a real-life situation, $W{\neq}R+G+B$. To improve edge performance, we propose a method of constant color difference assumption with inversed weight, which uses information from all edge directions for interpolating all missing color channels. The proposed method calculates the correlation between W, R, G, and B to enable its application to real-life digital cameras with W-RGB CFA. Simulations were performed to evaluate the proposed method using images captured from a real-life digital camera with W-RGB CFA. Simulation results shows that we can demosaic by using the proposed algorithm compared with the conventional one in about +34.79% SNR, +11.43% PSNR, +1.54% SSIM and 14.02% S-CIELAB error. Thus, the proposed method demosaics better than the conventional methods.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.105-115
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• 2005

단일 영상을 이용하여 구성한 3차원 환경 모델은 고정된 해상도로 인해 발생하는 흐려짐 현상과 가리움에 의해 환경맵에서 없는 정보가 나타날 시 발생하는 구성된 3차원 환경 모델의 늘어짐 현상이나 정보의 부족으로 인한 영상의 구멍이 발생한다. 본 본문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 다중 영상들을 이용한 일치 및 통합 방법을 제안한다. 본 연구에서는 세밀한 환경 모델링을 통한 시차 표현과 주변 환경의 자유로운 확장을 위해 대응선에 기반으로 하는 환경 모델 일치 및 통합 방법을 사용한다. 다중 영상에 의한 환경 모델링 방법은 렌더링에 적합한 해상도를 갖는 상세한 환경 모델을 생성할 수가 있어 시점이 자유로운 고화질의 탐색 영상 생성이 가능하다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.913-919
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• 2006

본 논문에서는 움직이는 표적에 대한 ISAR(Inverse SAR) 영상의 움직임 보상 기법에 대해서 기술하였다. 움직이는 표적에 대해서 단순히 퓨리에 변환만을 이용하여 ISAR 영상을 얻으면 일반적으로 영상에 퍼짐 현상이 나타난다. 이러한 영상의 퍼짐 현상에 대한 문제는 시간-주파수 변환 기법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 ISAR 영상의 움직임 보상 기법 중에서도 짧은 시간 퓨리에 변환과 Gator 웨이브릿 변환의 방법에 대해서 기술하고 있다. 이러한 각 알고리즘에 대한 성능을 나타내기 위해서 우리는 이상적인 점 산란체와 simulated MIG-25에 대한 산란파를 이용하여 움직임 보상이 된 ISAR 영상을 획득하였다. 또한 짧은 시간 퓨리에 변환과 Gabor 웨이브릿 변환을 이용하여 구한 ISAR 영상의 해상도를 나타내고 있다.