• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.88-91
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• 2017

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)
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• v.12 no.10
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• pp.5039-5055
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• 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.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.2
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• pp.92-98
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• 2017

Generally, image contains geometrical and radiometric errors. Census transform can solve the stereo mismatching problem caused by the radiometric distortion. Since the general census transform compares center of window pixel value with neighbor pixel value, it is hard to obtain an accurate matching result when the difference of pixel value is not large. To solve that problem, we propose a census transform method that applies different 4-step weight for each pixel value difference by applying an assistance window inside the window kernel. If the current pixel value is larger than the average of assistance window pixel value, a high weight value is given. Otherwise, a low weight value is assigned to perform a differential census transform. After generating an initial disparity map using a weighted census transform and input images, the gradient information is additionally used to model a cost function for generating a final disparity map. In order to find an optimal cost value, we use guided filtering. Since the filtering is performed using the input image and the disparity image, the object boundary region can be preserved. From the experimental results, we confirm that the performance of the proposed stereo matching method is improved compare to the conventional method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.10 no.1
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• pp.341-363
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• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.17 no.8
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• pp.2068-2082
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• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.435-438
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• 2015

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.55-58
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• 2018

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.104-107
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• 2018

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.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.18 no.1
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• pp.166-173
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• 2014

A noncontact nondestructive testing (NDT) method is proposed to detect the damage of pipeline structures and to identify the location of the damage. To achieve this goal, a scanning laser source actuation technique is utilized to generate a guided wave and scans a specific area to find damage location more precisely. The ND: YAG pulsed laser is used to generate Lamb wave and a piezoelectric sensor is installed to measure the structural responses. The measured responses are analyzed using three dimensional Fourier transformation (3DFT). The damage-sensitive features are extracted by wavenumber filtering based on the 3D FT. Then, flaw imaging techniques of a pipeline structures is conducted using the damage-sensitive features. Finally, the pipes with notches are investigated to verify the effectiveness and the robustness of the proposed NDT approach.