영상향상 방법 중의 하나인 잡음제거는 공간영역과 변환영역 필터링에 대해서 많은 연구가 되어 왔다. 최근에는 에너지 집중도가 탁월하고 다분해능 성질을 갖는 웨이브릿 변환이 많이 사용되고 있다. 그러나 최종 사용자가 인간인 경우에는 인간시각체계에 기반한 변환을 사용하는 것이 시각적으로 유용하므로, 본 논문에서는 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 영상 잡음제거 분야에 적용하였다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환과 다른 종류의 인간시각필터인 Gaussian 미분 변환에 대해서 피크신호대잡음비로 잡음제거 성능을 비교하였다. 여러 가지 잡음의 3가지 레벨에 대해서 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 BWT와 DGT보다 PSNR이 각각 0.41, 0.14dB 더 좋은 결과를 얻었다.
본 논문에서는 인간 인지 기반 비디오 코딩을 위한 비디오 처리 방법을 개발한다. 제안하는 방법은 율-왜곡(rate-distortion) 최적화의 영향뿐만 아니라 제한적인 시, 공간 해상도, 지역적인 움직임 이력(history), visual saliency에 의한 인간 시각 인지를 고려한다. 이러한 인간의 인지적인 효과들을 고려하기 위하여 본 논문에서는 움직임 패턴을 모델링하고 Hedge 알고리듬을 사용하여 움직임 패턴을 결정하는 기법을 개발한다. 그 다음, 제안한 움직임 패턴과 기존의 visual saliency와의 결합을 통하여 인간 시각 인지 모델을 수립한다. 제안된 인간 시각 인지 모델을 구현하기 위하여 기존의 foveation filtering 방법을 확장한다. 시각적 자극이 덜한 지역만을 부드럽게(smoothing)하는 기존의 foveation filtering 기법과 비교하여 제안하는 foveation filtering 기법은 인간 시각 인지 모델에 따라 지역적으로 부드럽게 또는 지역적 특성을 향상시킴으로써, 시각적 자극이 덜한 지역에서 줄여진 대역폭을 효과적으로 시각적 자극이 큰 지역에서 사용하도록 이동 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 전반적인 비디오 화질을 만족할 뿐만 아니라 인간이 인지하는 화질의 품질을 12%~44% 향상시킨다.
본 논문에서는 국부 통계 및 일반화된 Gaussian 필터를 이용한 적응 노이즈 제거 방식으로, 인간 시각 시스템 기반의 국부 통계 특성을 이용하여 적응적으로 노이즈 검출하는 기법과 검출된 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 일반화된 Gaussian 필터 기법에 대해 제안한다. 제안방식의 성능을 기존 방식과 비교하여 객관적, 주관적 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
We propose an efficient method of de-interlacing in the post-pocessing of HDTV signal. Since the proposed method considers human visual weight, it gives the better performance in the edge information preservation than that of the median filter. The processing time of the proposed method is twice faster than median filter, therefore the proposed method is suitable for the real-time de-interlacing in the post-processing of HDTV signal.
In this paper, an effective intention reading scheme is proposed for human-friendly interface. Soft computing techniques such as fuzzy logic and artificial neural networks are used for this. And Gabor filter based feature(GG feature) is also proposed to deal with local activity in the human face. It is based on human visual system and Gabor filter based approach is very popular in these days. The proposed scheme is adopted for human-friendly interface for rehabilitation service robotic system KARES II.
International journal of advanced smart convergence
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제1권1호
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pp.6-13
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2012
An improved algorithm for image quality assessment is presented. First a simple model of human visual system, consisting of a nonlinear function and a 2-D filter, processes the input images. This filter has one user-defined parameter, whose value depends on the reference image. This way the algorithm can adapt to different scenarios. In the next step the average value of locally computed correlation coefficients between the two processed images is found. This criterion is closely related to the way in which human observer assesses image quality. Finally, image quality measure is computed as the average value of locally computed correlation coefficients, adjusted by the average correlation coefficient between the reference and error images. By this approach the proposed measure differentiates between the random and signal dependant distortions, which have different effects on human observer. Performance of the proposed quality measure is illustrated by examples involving images with different types of degradation.
Visual organs play an important role in human information recognition processes. If they are expressed in a way of digital information, it makes much bigger amount of visual information among any other information. For that reason, MPEG-2 has been taken use of to represent information compressing technology in multi-media. Although the imported data would basically contain noises, when original video images are encoded into MPET-2. Accordingly, we propose soft- $\alpha$ filter to improve image quality of digital image received from the actual image and to reduce noises from them. We also propose a method combining vertical/horizontal filter and soft- $\alpha$ filter on MPEG-2 video image. We can get two kinds of effects from the advantages of this kind of combination. Firstly, it will reduce processing time ducting horizontal and vetical filtering process. It will cover time for soft- $\alpha$ filter. Secondly, it will simplify the colors in horizontal and vertical filter. Therefore we can get clearer quality without noises from soft- $\alpha$ filter.
In this paper, we propose a band stop filter(BSF) for reducing drag-like effect of the low pass filter(LPF), a block by block adaptive filtering method, and a motion adaptive filtering method, which show better results in terms of PSNR or human visual perception compared to the conventional method using LPF. The BSF improves the draglike effects of the low pass filter by passing temporal high frequency components of video sequences which correspond to objects with large motion. The proposed adaptive methods also improve the conventional adaptive filtering by modifying the conventional algorithm and applying the algorithms for small blocks. The simulation results show that the proposed filtering methods show better results in terms of PSNR and subjective tests in most cases. Also in case of block by block adaptive filtering, it is verified that the application of the algorithm for smaller block gives better results.
Extracting primitives from imagery plays an important task in visual information processing since the primitives provide useful information about characteristics of the objects and patterns. The human visual system utilizes features without difficulty for image interpretation, scene analysis and object recognition. However, to extract and to analyze feature are difficult processing. The ultimate goal of digital image processing is to extract information and reconstruct objects automatically. The objective of this study is to develop robust method to achieve the goal of the image processing. In this study, an adaptive strategy was developed by implementing Gabor filters in order to extract feature information and to segment images. The Gabor filters are conceived as hypothetical structures of the retinal receptive fields in human vision system. Therefore, to develop a method which resembles the performance of human visual perception is possible using the Gabor filters. A method to compute appropriate parameters of the Gabor filters without human visual inspection is proposed. The entire framework is based on the theory of human visual perception. Digital images were used to evaluate the performance of the proposed strategy. The results show that the proposed adaptive approach improves performance of the Gabor filters for feature extraction and segmentation.
Color filter is a fundamental and necessary component to make a full-color TFT-LCD, its quality intensively influence the performance of TFT-LCD in the application of Notebook Computer, Monitor and Television. Color filter in chromaticity also make an effect for human visual system and video enjoyment. Recently, mother glass size is enlarged for demand of large-size panels and new generation color .filter technology for large-size liquid crystal cell panels is also developed. Here, latest generation color filter technology in TFT-LCD will be discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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