• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.22-27
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• 2014

블록기반의 이산여현변환 압축 표준을 사용하는 저 비트율 압축 영상과 동영상에서 발생하는 블록킹 현상과 링잉 현상은 화질 열화의 주된 원인으로 지적되고 있다. 블록킹 현상과 링잉 현상은 블록 경계와 에지 경계에서 원 영상에 없던 고주파 성분이 나타나는 현상이므로 저역통과 필터를 적용하면 제거할 수 있다. 그러나 단순히 저역통과 필터를 적용하면 원 영상에 존재하는 에지와 같은 고주파 성분도 제거되어 또 다른 화질 열화 및 번짐 현상을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주변 화소의 밝기 유사성에 기반한 가중치를 계산하고, 가우시안 저역 통과 필터의 계수에 이 가중치를 곱하여 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법은 PSNR 측면에서 0.4~0.76dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라, 주관적 화질면에서도 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.123-131
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• 2009

LCD(Liquid Crystal Display)의 발전은 이전에 사용하던 CRT를 대체하고 있다. 하지만 LCD와 같은 홀드 타입(Hold type)형 디스플레이의 구조적 특성으로 인해 동영상 재생 시 움직임 블러나 움직임 저더 등의 많은 문제점이 발생했다. 이를 해결하기 위해 화면 사이사이에 새로운 화면을 생성하여 화질을 개선하기 위한 화면 보간 기법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 우세 움직임 벡터와 블럭간 분산값의 차이를 이용한 화면 보간 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 생성되는 프레임 전후의 프레임에 대하여 블록매칭을 이용한 단방향 움직임 추정을 통한 블록 움직임 예측을 하게 된다. 그리고 블록 움직임 예측에서 찾지 못한 부분을 비교 블록간 분산값을 통해 픽셀 평균값과 영향이 큰 모션 벡터를 선택하여 적용시키는 픽셀 움직임 예측으로 새로운 프레임을 생성한다. 제안하는 알고리즘을 이용하여 여러 실험영상의 프레임 보간 결과를 비교하였으며, 기존 알고리즘인 양방향 화면 보간 방법에 비하여 약 3dB 정도의 PSNR 증가를 얻을 수 있었고 단방향 화면 보간 방법에 비해 계산량을 줄일 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.81-89
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• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.1-6
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• 2009

움직임에 의해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 것은 매우 어렵다. 기존의 방법들은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상 전체에 일률적으로 복원처리를 행함으로써 윤곽부분에서 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 적응적으로 처리되는 반복 정칙화 방법을 제안한다. 그것과 더불어 적응 정칙화 파라메타와 이완 파라메타를 적용하는 알고리즘도 함께 제안한다. 결론적으로, 이 방법은 기존의 방법과 비교할 때, 평면부분에서 잡음증폭을 억제하고, 시각적으로 중요한 윤곽부분의 리플잡음을 억제함으로써 윤곽부분 복원에 더욱 효율적임을 실험을 통하여 확인할 수 있었으며 또한 ISNR 면에서도 우수하였다는 것을 확인할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2390-2406
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• 2022

Scene text recognition has important application value and attracted the interest of plenty of researchers. At present, many methods have achieved good results, but most of the existing approaches attempt to improve the performance of scene text recognition from the image level. They have a good effect on reading regular scene texts. However, there are still many obstacles to recognizing text on low-quality images such as curved, occlusion, and blur. This exacerbates the difficulty of feature extraction because the image quality is uneven. In addition, the results of model testing are highly dependent on training data, so there is still room for improvement in scene text recognition methods. In this work, we present a natural scene text recognizer to improve the recognition performance from the feature level, which contains feature representation and feature enhancement. In terms of feature representation, we propose an efficient feature extractor combined with Representative Batch Normalization and ResNet. It reduces the dependence of the model on training data and improves the feature representation ability of different instances. In terms of feature enhancement, we use a feature enhancement network to expand the receptive field of feature maps, so that feature maps contain rich feature information. Enhanced feature representation capability helps to improve the recognition performance of the model. We conducted experiments on 7 benchmarks, which shows that this method is highly competitive in recognizing both regular and irregular texts. The method achieved top1 recognition accuracy on four benchmarks of IC03, IC13, IC15, and SVTP.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1637-1643
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• 2022

최근 영상 및 보안, 시스템의 지능화 등 디지털 시장의 거대화 및 다양화로 인하여 이에 사용되는 영상처리기술의 수요 역시 증가하고 있다. 특히, CT, MRI, X-ray, 스캐너와 같이 잡음에 민감하게 반응하는 경우, 영상교정 및 복원을 위해 잡음 처리가 필수적으로 이루어져야 한다. 이중 대표적인 Salt and Pepper 잡음은 기존에도 연구가 활발히 진행되었지만, 여전히 잡음이 아주 많은 경우 상세 정보와 에지가 만족스럽지 못하고 흐려지는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 유클리드 거리 식에 따른 가중치를 부분 마스크에 적용하고, 원본과 가장 유사한 비잡음 화소만을 유효 화소로 사용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 설계한 부분 마스크의 내부 화소 상태 및 마스크의 훼손 정도에 따라 필터의 종류를 결정하기 때문에, 훼손이 심한 환경에서도 우수한 잡음 제거 능력을 나타내었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.673-680
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• 2022

본 연구에서는 PLA를 기반으로 알루미늄, 나무, 구리, 카본, 대리석이 각각 20% 함유된 재질들의 CT number를 분석하고 영상에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 보급형 3D 프린터를 이용하여 5×30×30 ㎣(두께×직경×높이)의 원기둥 모양 팬텀을 제작하였다. 관전압을 80, 100, 120 kV로 변화시키고, 관전류초를 100, 200 mAs로 변화시켜 테이블 중앙에 놓인 팬텀을 총 6가지 조건으로 횡단 스캔하였다. Image J를 이용하여 원형의 ROI를 설정하고 물질부 CT number의 정량값과 주변부 CNR의 정량값을 구하였다. 물질부의 CT number 평균값은 PLA-나무20%, PLA-대리석20%, PLA-카본20%, PLA-100%, PLA-알루미늄20%, PLA-구리20% 순으로 높아졌고(p<0.05), kV 증가에 따른 CT number는 음의 상관성을 확인하였다. 주변부의 CNR값은 PLA-대리석20%, PLA-구리20%, PLA-카본20%, PLA-나무20%, PLA-알루미늄20%, PLA-100% 순으로 증가 됨을 확인하였다(p<0.05). 각 재료별 HU 값과 유사한 인체 장기는 PLA-구리20%는 치밀골, PLA-알루미늄20%는 해면골, PLA-100%는 응고된 혈액, PLA-카본20%와 PLA-대리석20%는 간, 근육, 비장, PLA-나무20%는 지방과 유사한 값이었다. 또한 모든 재료에서 필라멘트 주변부 영상을 흐리게 하는 흐림 현상을 확인하였고 특히 PLA-100%에서 영상 주변부 흐림 현상이 가장 많은 것을 확인하였다. 따라서 의료용팬텀 제작의 재질을 선정할 때 목표 장기의 HU 값을 반영하고, 팬텀 주변부의 흐림 현상을 고려하는 것이 바람직하다고 판단하며 본 연구가 기초 자료를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.1-9
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• 2012

출력 장치로 널리 이용되는 LCD(Liquid Crystal Display)는 CRT(Cathod-ray tube)에 비해 그 반응 속도가 느린 단점을 가진다. 이러한 단점으로 인해 시간방향으로 급격한 밝기 변화가 발생하는 영상에서 출력되는 영상이 흐려지는 문제점을 가진다. 반응 속도의 문제점을 극복하기 위해 LCD에서는 오버드라이빙 기술을 TCON에 적용하여 사용하고 있다. 이러한 오버드라이빙을 위해서는 화면에 출력된 이전 영상에 대한 정보를 압축 저장해야 한다. 기존의 8bit HD급을 위한 TCON에서는 TCON의 칩면적과 실시간성을 고려하여 AM-BTC(Absolute Moment Block Truncation Coding)기법을 적용하여 이러한 목적을 달성하고 있다. 하지만 최근에 많은 수요가 예상되는 10 bit Full HD급 대형 LCD에서는 기존에 비교하여 영상 데이터의 양이 많기 때문에 기존의 방법이 적합하지 않다. 기존의 방법을 10 bit Full HD급 대형 LCD에 적용하면 TCON의 칩면적의 증가로 인한 비용이 발생하거나, 화질의 열화를 야기하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 샘플 블록 내의 형태학적 정보에 적응적인 이원적 구조를 가지는 Dual BTC기법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 Dual BTC기법이 기존의 AM-BTC기법 보다 정량적 측면과 정성적 측면에서 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.173-179
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• 2014

오늘날 한국 사회에서 백내장 수술은 가장 빈번하게 이루어지는 수술중 하나이다. 백내장을 치료하기 위한 방법은 다양하게 발전해왔다. 이 중 오늘날 널리 쓰이는 방식은 인공 수정체를 이용하여 기존의 수정체와 교환하는 방법이다. 인공 수정체 삽입 시 미리 계산된 지점 및 각도로 정확하게 삽입하는 것이 중요할 수 있는 지점 표시가 필요 하다. 그러나 수술 중에 눈에서 분비되는 이물질 같은 요인에 의해 표시가 지워질 수 있다. 그러므로 이런 표시방법을 실시간으로 카메라 영상을 받음으로써 영상처리로 추적하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 템플릿 매칭과 버퍼를 이용한 특징점 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용함으로 해당 수정체 삽입 위치를 정확히 추적하는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12B호
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• pp.2369-2381
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.