넓은 동적 영역 (high dynamic range: HDR) 이미지는 시각적으로 우수하지만 대부분의 디스플레이는 좁은 동적 영역 (low dynamic range: LDR)만 지원이 가능하다. 이를 해결하기 위해서 톤 매핑 기법 (tone mapping operator: TMO)을 사용한 동적 영역 압축을 수행한다. 기존의 적응적 로그 매핑 (adaptive logarithmic mapping)의 경우 에지 부분에서 디테일이 손실되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 가이디드 이미지 필터링 (guided image filtering: GIF)을 통해 베이스 레이어와 디테일 레이어로 나눠서 처리하는 알고리듬을 제안한다. 베이스 레이어는 적응적 로그 매핑을 통해 동적 영역을 압축하고 디테일 레이어와 더해 기존의 톤 매핑 과정에서 발생하는 디테일의 손실을 감소시켰다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제12권10호
/
pp.5039-5055
/
2018
The quality of natural outdoor images captured by visible camera sensors is usually degraded by the haze present in the atmosphere. In this paper, a fast image dehazing method based on visible image and near-infrared fusion is proposed. In the proposed method, a visible and a near-infrared (NIR) image of the same scene is fused based on the dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) to generate a dehazed color image. The color of the fusion image is regulated through haze concentration estimated by dark channel prior (DCP). The experiment results demonstrate that the proposed method outperforms the conventional dehazing methods and effectively solves the color distortion problem in the dehazing process.
일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제10권1호
/
pp.341-363
/
2016
Haze or fog is a common natural phenomenon. In foggy weather, the captured pictures are difficult to be applied to computer vision system, such as road traffic detection, target tracking, etc. Therefore, the image dehazing technique has become a hotspot in the field of image processing. This paper presents an overview of the existing achievements on the image dehazing technique. The intent of this paper is not to review all the relevant works that have appeared in the literature, but rather to focus on two main works, that is, image dehazing scheme based on atmospheric veil and image dehazing scheme based on dark channel prior. After the overview and a comparative study, we propose an improved image dehazing method, which is based on two image dehazing schemes mentioned above. Our image dehazing method can obtain the fog-free images by proposing a more desirable atmospheric veil and estimating atmospheric light more accurately. In addition, we adjust the transmission of the sky regions and conduct tone mapping for the obtained images. Compared with other state of the art algorithms, experiment results show that images recovered by our algorithm are clearer and more natural, especially at distant scene and places where scene depth jumps abruptly.
Lijun Zhao;Ke Wang;Jinjing, Zhang;Jialong Zhang;Anhong Wang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제17권8호
/
pp.2068-2082
/
2023
With the rapid development of deep learning, Depth Map Super-Resolution (DMSR) method has achieved more advanced performances. However, when the upsampling rate is very large, it is difficult to capture the structural consistency between color features and depth features by these DMSR methods. Therefore, we propose a color-image guided DMSR method based on iterative depth feature enhancement. Considering the feature difference between high-quality color features and low-quality depth features, we propose to decompose the depth features into High-Frequency (HF) and Low-Frequency (LF) components. Due to structural homogeneity of depth HF components and HF color features, only HF color features are used to enhance the depth HF features without using the LF color features. Before the HF and LF depth feature decomposition, the LF component of the previous depth decomposition and the updated HF component are combined together. After decomposing and reorganizing recursively-updated features, we combine all the depth LF features with the final updated depth HF features to obtain the enhanced-depth features. Next, the enhanced-depth features are input into the multistage depth map fusion reconstruction block, in which the cross enhancement module is introduced into the reconstruction block to fully mine the spatial correlation of depth map by interleaving various features between different convolution groups. Experimental results can show that the two objective assessments of root mean square error and mean absolute deviation of the proposed method are superior to those of many latest DMSR methods.
본 논문에서는 영상 보간의 결과 측면에서 깊이를 보정하는 방법 중 하나인 유도 영상 필터링 기법을 비교한다. 실험을 위해 초기 깊이 영상을 두 종류의 유도 영상 필터링 기법으로 개선을 하였다. 초기 깊이 영상과, 각각의 필터링 기법에 의해 개선된 변이 영상을 이용하여 영상 보간을 하였고, 그 결과를 비교하였다. 결과로서 한 시점 영상의 텍스처 정보만을 이용하여 변이를 개선하는 유도 영상 필터링 기법으로 변이 영상을 개선하게 되는 경우에 육안으로는 구분이 갈 정도로 변이가 개선이 되지만, 영상 보간의 측면에서 보았을 때는 크게 차이가 없거나 오히려 품질이 저하되는 경우를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 가이디드 영상 필터를 (guided image filter) 이용하여 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network) 을 이용한 역 톤 매핑 (inver tone - mapping; iTMO) 기법의 결과를 향상 시킬 수 있는 알고리듬을 제안한다. 기존 low dynamic range (LDR ) 영상을 high dynamic range (HDR ) 디스플레이에서 표현할 수 있는 역 톤 매핑 기법이 과거부터 계속 제안되어 왔다. 최근에 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 LDR 영상만으로 넓은 동적 범위 (dynamic range) 를 가진 HDR 영상으로 변환하는 알고리듬이 많이 연구되었다. 기존의 알고리듬 중 포화 영역 (saturated region) 으로 인해 잃어버린 화소 정보를 학습된 컨볼루션 신경망을 이용해서 복원하는 알고리듬은 그 효과가 좋지만 포화 영역이 아닌 부분의 잡음을 제거하지 못하며 포화 영역의 디테일을 복원하지 못한다. 제안한 알고리듬은 입력 영상에 가중치 기반 가이디드 영상 필터를 사용해서 비포화 영역의 잡음을 제거하고 포화 영역의 디테일을 복원시킨 다음 컨볼루션 신경망에 인가하여 결과 영상의 품질을 개선하였다. 제안하는 알고리듬은 실험을 통해서 기존의 알고리듬에 비해 높은 정량적 화질 평가 지수를 나타내었고, 기존의 알고리듬에 비해 세부 사항을 효과적으로 복원할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 촬영 기기의 기술발전으로 인해 디지털 영상의 해상도가 증가함에 따라 선명한 디지털 영상에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에도 불구하고 디지털 영상 내 가우시안 잡음 (gaussian noise)은 촬영기기를 통해 영상 획득 및 처리 과정에서 발생하여 화질을 열화 시킨다. 디지털 이미지에서 발생하는 가우시안 잡음을 제거하기 위해서 기존의 저대역 통과 필터 (low-pass filter: LPF)를 사용하면 잡음은 제거되지만, 블러링 현상 (blurring phenomenon)이 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 소벨 연산자 (sobel operator)를 사용하여 영상 내 에지 맵 (edge-map)을 생성하여 에지 영역과 동질 영역을 구분한다. 에지영역에서는 약한 저역 필터 (weak low-pass filter)를 사용하고, 그 외의 이미지 영역에서는 강한 저역 필터 (strong low-pass filter)를 사용하는 알고리듬을 제안하였다. 그리고 다양한 이미지에 대하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 적용한 결과를 통해 주관적 화질 비교하였고 객관적 지표로 최대 신호 대 잡음비 (peak signal-to noise ratio: PSNR)와 구조 유사성 (structural similarity: SSIM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리듬이 잡음 제거 및 외곽선 보존의 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 레이저 가진을 이용한 초음파 전파 영상 기반 배관 비파괴 검사에 관해 다룬다. 손상의 영상화를 위해 갈바노미터 기반 레이저 미러 스캐너와 Q-Switch Nd: YAG 레이저 시스템을 사용하였다. 레이저 시스템을 가진원으로 사용하면 빠른 속도로 비접촉 초음파 가진이 가능하며, 온도의 변화가 급격한 환경이나 유해 물질이 포함된 환경에서도 대상 구조물의 원거리 가진이 가능하다. 또한 공간 해상도가 높으며, 입사각이 넓어 표면 형상이 복잡한 대상 구조물도 가진이 가능하다. 본 연구에서는 이러한 레이저 시스템으로부터 생성된 유도 초음파를 단일 PZT 센서를 사용하여 계측하고, 계측된 신호는 레이저 가진점에 해당하는 좌표점에 나열함으로써 2차원 공간좌표 및 시간축을 더한 초음파 전파 영상 생성을 위한 3차원 데이터를 구성한다. 이 데이터를 시간 축에 따라 연속적으로 반복 재생하면 초음파 전파 영상을 구할 수 있다. 이 때 웨이블릿 변환을 이용하여 계측 신호의 특정 주파수 성분을 추출해냄으로써 관찰하고자 하는 특정 유도 초음파 모드를 추출할 수 있다. 이러한 일련의 과정으로부터 획득한 초음파 전파 영상 데이터를 시간-공간 영역에서 주파수-wavenumber 영역으로 변환시켜줌으로써 손상 특성을 추출할 수 있다. 본 연구에서는 손상의 진단 및 위치 추정을 위해 wavenumber 필터링 기술을 적용하였으며, 시스템 검증을 위해 다양한 배관구조물 Testbed를 대상으로 실험을 수행하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.