Om, K.S.;Choi, W.W.;Ahn, J.M.;Cho, Y.H.;Kim, H.C.;Min, B.G.
Proceedings of the KOSOMBE Conference
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v.1996
no.11
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pp.268-272
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1996
The removal of impulsive noise terms which occur in interventricular pressure (IVP) signals of a Korean-type total artificial heart is essential for estimation of atrial pressure change. We compared various order statistic filters and conclude that median filter with sidelength L = 1 is the most appropriate filter for IVP signals in the perspectives of operation cost, detail preserving (peak value), and waveform.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.1
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pp.327-346
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2019
The goal of hyperspectral pansharpening is to combine a hyperspectral image (HSI) with a panchromatic image (PANI) derived from the same scene to obtain a single fused image. In this paper, a new hyperspectral pansharpening approach using adaptive weighted regression and guided filter is proposed. First, the intensity information (INT) of the HSI is obtained by the adaptive weighted regression algorithm. Especially, the optimization formula is solved to obtain the closed solution to reduce the calculation amount. Then, the proposed method proposes a new way to obtain the sufficient spatial information from the PANI and INT by guided filtering. Finally, the fused HSI is obtained by adding the extracted spatial information to the interpolated HSI. Experimental results demonstrate that the proposed approach achieves better property in preserving the spectral information as well as enhancing the spatial detail compared with other excellent approaches in visual interpretation and objective fusion metrics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.4
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pp.1234-1257
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2023
In this paper, we propose a framework for multi-focus image fusion called PATN. In our approach, by aggregating deep features extracted based on the U-type Transformer mechanism and shallow features extracted using the PSA module, we make PATN feed both long-range image texture information and focus on local detail information of the image. Meanwhile, the edge-preserving information value of the fused image is enhanced using a dense residual block containing the Sobel gradient operator, and three loss functions are introduced to retain more source image texture information. PATN is compared with 17 more advanced MFIF methods on three datasets to verify the effectiveness and robustness of PATN.
Super-resolution is a technique used to reconstruct an image with low-resolution into that of high-resolution. Recently, deep-learning based super resolution has become the mainstream, and applications of these methods are widely used in the remote sensing field. In this paper, we propose a super-resolution method based on the deep back-projection network model to improve the satellite image resolution by the factor of four. In the process, we customized the loss function with the edge loss to result in a more detailed feature of the boundary of each object and to improve the stability of the model training using generative adversarial network based on Wasserstein distance loss. Also, we have applied the detail preserving image down-scaling method to enhance the naturalness of the training output. Finally, by including the modified-residual learning with a panchromatic feature in the final step of the training process. Our proposed method is able to reconstruct fine features and high frequency information. Comparing the results of our method with that of the others, we propose that the super-resolution method improves the sharpness and the clarity of WorldView-3 and KOMPSAT-2 images.
The idea of level-of-detail based on multiresolution model is gaining popularity as a natural means of handling the complexity regarding the realtime rendering of virtual environments. To generate an effective multiresolution model, we should capture the prominent visual features in the process of simplifying original complex model. In this paper, we incorporate view dependent features such as silhouette features and backface features, to the generation process of multiresolution model. To capture the view directional parameter, we propose multiresolution view sphere. View sphere maps the directional relationship between object surface and the view. Using the view sphere, coherence in the directional space is mapped into spatial coherence in the view sphere. View sphere is generated in multiresolution fashion to simplify the object. To access multiresolution view sphere efficiently, we devise quad tree for the view sphere. We also devise a mechanism for realtime simplification process using proposed view sphere. Using proposed mechanism, regenerating simplified model in realtime is effectively done in the order of number of rendered vertices.
Noise in image sequences is visually offensive and may mask important image detail. In addition to degradation of visual quality, the noise pattern increases the entropy of the image, and thus hinders effective compression. This paper proposes a spatial and a temporal joint filters to reduce the noise by jointly connecting two adaptive noise reducers with different characteristics, and we also propose an IIR-type 3D noise reduction litter scheme connecting the spatial and the temporal joint filters. The proposed 3D IIR filter not only strongly removes noise in uniform image regions while preserving edges and details but also effectively suppresses temporal flicker caused by noise. Experimental results show that the proposed scheme improves subjective quality as well as objective quality as compared with the various noise filtering techniques.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.6
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pp.871-886
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2011
This paper proposes a powerful SVM-ASM filter, the adaptive switching median(ASM) filter based on support vector machines(SVMs), to effectively reduce impulse noise in corrupted images while preserving image details and features. The proposed SVM-ASM filter is composed of two stages: SVM impulse detection and ASM filtering. SVM impulse detection determines whether the pixels are corrupted by noise or not according to an optimal discrimination function. ASM filtering implements the image filtering with a variable window size to effectively remove the noisy pixels determined by the SVM impulse detection. Experimental results show that the SVM-ASM filter performs significantly better than many other existing filters for denoising impulse noise even in highly corrupted images with regard to noise suppression and detail preservation. The SVM-ASM filter is also extremely robust with respect to various test images and various percentages of image noise.
Kim, Dae-Chul;Kyung, Wang-Jun;Lee, Cheol-Hee;Ha, Yeong-Ho
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.1
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pp.152-157
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2014
Digital still camera generally uses optical low-pass filter(OLPF) to enhance its image quality because it removes high spatial frequencies causing aliasing. However, the use of OLPF causes some loss of detail. On the other hand, when image are captured by using no OLPF, the moir$\acute{e}$ is generally existed in high spatial frequency region of an image. Therefore, in this paper, moir$\acute{e}$ reduction method in case of using no OLPF is suggested. To detect the moir$\acute{e}$, spatial frequency response(SFR) of camera was firstly analyzed by using ISO 12233 resolution chart. Then, moir$\acute{e}$ region is detected by using the patterns that are related to the SFR of camera. next, this region is analysed in the frequency domain. Then, the moir$\acute{e}$ is reduced by removing its frequency component, which represents inflection point between high frequency and DC components. Through the experimental results, it is shown that the proposed method can achieve moir$\acute{e}$ reduction with preserving the detail.
This research is focused on not only cultivated land as an important factor which represented the agricultural district, but also details of the research in the landscape of cultivated land. Moreover, we also focused on the cultivated land operating environmental friendly agriculture which took a lot of interest among the landscape of the cultivated land. The reason is, we judged environmental friendly agriculture is not only the simple purpose only for manufacturing food but also the key role for preserving their environment and landscape, and making sustainable agriculture. For this reason, our research treats the analysis that operating environmental friendly landscape has what kinds of different factors in landscape characteristic compare with other general agricultural methods. Plus we selected evaluating both the degree of citizen's presence and the degree of rural residents's importance in those factors as a mainly research matter. We drew out the landscape of cultivated land and concerning factors by analyzing policies(ESA, CSS, CTE, MFSP, ACL, etc) concerned with overseas agricultural landscape to deduct landscape Character factors in internal cultivated land. Based on eleven items of landscape factors in cultivated land deducted by documents research, we started to conduct field studies during MAY. 7th. 2004 $\sim$ JUL. 8th, DEC. 1th $\sim$ 3th reaching 32 villages and concerned institutes to deduct the factors in landscape characteristic in agricultural cultivated land in detail. We analyzed degrees of importance and preference in citizen and rural residents classified by 5 province of the whole country to evaluate the landscape Character factors in environmental friendly agriculture deducted by field research and 21 documents including extra items such as a scene of duck grazing by the duck techniques which is very popular way among internal environmental friendly agriculture, gardening space composed around farm and furrow on slope ground formed by unique topology in hilly country. The research period was progressed for 20 days from MAY. 28th. 2005 $\sim$ JUN. 17th. This research is the result that cultivated land landscape as a detail item holding agricultural environment especially, it is also meaningful result in environmental friendly agriculture as a basic research, because it is not only a value of simple food producing but also very effective role in both landscape and environmental parts.
Methods of contrast enhancement have problem such as side effect of over-enhancement with non-gaussian histogram distribution, tradeoff enhancement efficiency against brightness preserving. In order to enhance contrast at various histogram distribution, segmentation to region with gaussian distribution and then enhance contrast each region. First, we segment an image into several regions using GMM(Gaussian Mixture Model)fitting by that k-mean clustering and EM(Expectation-Maximization) in $L^*a^*b^*$ color space. As a result region segmentation, we get the region map and probability map. Then we apply local contrast enhancement algorithm that mean shift to minimum overlapping of each region and preserve brightness histogram equalization. Experiment result show that proposed region based contrast enhancement method compare to the conventional method as AMBE(AbsoluteMean Brightness Error) and AE(Average Entropy), brightness is maintained and represented detail information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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