• 한국통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.105-112
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• 1983

本論文은 線形空間的不變인 段損(blur)과 自色가우스性雜音에 의해 損傷된 映像에 대한 循環復元(recursive restoration)技法을 論하였다. 映像은 確率設計學的으로 그 平均과 相關函數(correlation function)에 의해 特徵지워진다. 隣接모델(neighborhood model)에 指數的自己相關函數(exponential autocorrelation function)가 사용되며 解析이 간단하고 편리하므로 映像度相關函數를 나타내는데 벡터 모델이 사용된다. 이 벡터 모델을 基本으로 한 映像表現에 있어서 離散的, 統計學的인 12點隣接모델이 開發되고 次元의 增加를 抑制하며 破損되고 雜音섞인 映像을 復元하기 위한 窓(window)移動處理技法이 使用되었다. 12點隣接모델 8點隣接모델보다 優秀한 것으로 나타나며 隣接의 많은 畵素를 요하는 精密畵像에 適合함을 보인다. 이 結果는 線形필터링을 요하는 映像處理에 널리 이용될 수 있음을 나타낸다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.99-100
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• 2015

디지털 영상은 촬영 시의 여러 가지 환경적 요인 때문에 블러 현상이 발생할 수 있다. 블러 현상이 발생하면 영상 내 저주파 성분이 많아져서 영상의 품질은 떨어트린다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 영상 대비 향상에 대한 여러 가지 방법이 제시되어 왔다. Edge 강화 2차원 필터는 처리 속도가 빠르고 간단한 대비 향상 방법이다. 하지만 인간 시각 시스템은 영상 내에서 지역적으로 주변 밝기에 따라 민감도가 다르다. 따라서 본 논문에서는 Edge 강화 2차원 필터와 주변 밝기에 따른 JND(Just Noticeable Difference)를 이용한 피쳐 기반의 디지털 영상 대비 향상 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법으로 영상 대비를 향상시키고 그 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.165-175
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• 2005

인터레이스 방식의 카메라가로부터 사진을 촬영시, 카메라가 움직인다면, 짝수와 홀수라인의 두 영상의 불인치인 블러가 발생한다. 본 논문은 인터레이스 방식의 카메라의 떨림에 의한 짝수와 홀수라인 영상간의 불일치를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 블러된 원 영상을 짝수라인과 홀수라인 영상으로 분리한다. 분리된 각 영상을 보간법을 이용하여 원 영상 크기의 영상을 생성한다. 만약 보간된 영상간의 큰 차이가 발생하면, 사진 촬영시 카메라가 움직인 경우이다 이 경우에는, 특징점 추출 및 정합, sub-pixel정합, 오류 정합된 광류제거, 영상모자이크를 통하여 불리된 두 영상으로부터 블러가 제거된 영상을 취득하는 것이다. 본 논문은 제안한 알고리즘이 카메라의 다양한 움직임의 영향으로 블러된 영상에서 선명한 영상을 생성 할 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.1-9
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• 2019

자율 주행 자동차나 소방 로봇과 같은 시스템에서 영상을 얻을 때 다양한 요인들로 인해 잡음, 블러와 같은 열화가 발생한다. 이런 열화된 영상에 직접 영상 분류와 같은 기술을 적용하기 어려워 열화 제거가 불가피하나 이러한 시스템들은 영상의 열화를 인식할 수 없어서 열화된 영상을 복원하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상에 적용된 열화를 인지하지 못하는 상황에서 여러 방법들로 열화된 영상으로부터 자연스럽고 선명한 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 우리가 제안한 방법은 딥러닝 모델에 채널 어텐션 모듈과 스킵 커넥션을 사용하여 영상에 적용된 열화에 따라 복원에 필요한 채널에 높은 가중치를 적용해 복합 열화 영상의 복원을 진행한다. 이 방법은 다른 복합 열화 복원 방법에 비해 학습이 간단하고 기존의 다른 방법들에 비해 높은 복합 열화 복원 성능을 낸다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제19권2호
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• pp.136-143
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• 2015

Image deblurring by a deconvolution method requires accurate knowledge of the blur kernel. Existing point spread function (PSF) models in the literature corresponding to lens aberrations and defocus are either parameterized and spatially invariant or spatially varying but discretely defined. In this paper, a parameterized model is developed and presented for a PSF which is spatially varying due to lens aberrations and defocus in an imaging system. The model is established from the Seidel third-order aberration coefficient and the Hu moment. A skew normal Gauss model is selected for parameterized PSF geometry structure. The accuracy of the model is demonstrated with simulations and measurements for a defocused infrared camera and a single spherical lens digital camera. Compared with optical software Code V, the visual results of two optical systems validate our analysis and proposed method in size, shape and direction. Quantitative evaluation results reveal the excellent accuracy of the blur kernel model.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.87-91
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• 2022

Bokeh effect is a stylistic technique that can produce blurring the background of photos. This paper implements to produce a bokeh effect with a single image by post processing. Generating depth map is a key process of bokeh effect, and depth map is an image that contains information relating to the distance of the surfaces of scene objects from a viewpoint. First, this work presents algorithms to determine the depth map from a single input image. Then, we obtain a sparse defocus map with gradient ratio from input image and blurred image. Defocus map is obtained by propagating threshold values from edges using matting Laplacian. Finally, we obtain the blurred image on foreground and background segmentation with bokeh effect achieved. With the experimental results, an efficient image processing method with bokeh effect applied using a single image is presented.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권5호
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• pp.19-26
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• 2005

본 논문에서는 CCD 카메라를 이용하여 획득된 영상들 간의 상대적인 열화(Blur)를 이용하여 물체의 3차원 형상 및 거리 정보를 얻을 수 있는 Depth From Defocus(DFD) 방법을 제안한다. 기존 논문의 주파수 영역에서 디포커스(Defocus) 연산자를 구하는 역필터링(Inverse filtering) 방법은 정확도가 떨어지고, 윈도우 효과(Windowing effects) 및 영상의 경계 효과(Border effect)와 같은 단점이 있었다. 또한 일반적인 영상은 비정체성 (Nonstationary)이기 때문에, 임의의 텍스처에 대한 가우시안(Gaussian) 및 라플라시안(Laplacian) 연산자 등의 필터를 이용하는 디포커스 방법의 추정값은 결과가 좋지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 지역적 분석과 함께 다양한 크기의 윈도우를 제공하는 웨이블릿 변환을 이용한 DFD 방법을 제안한다. 복잡한 텍스처 특성을 갖는 영상의 깊이 추정을 위해서는 웨이블릿 분석을 사용하는 것이 효과적이다. Parseval의 정리에 의해 영상 간의 웨이블릿 에너지의 비율이 열화 계수(Blur parameter) 및 거리와 관련 있음을 증명하였다. 제안된 DFD 알고리즘의 성능을 계산하기 위해 실험은 종합적이며 실제적인 영상을 이용하여 행하였다. 본 논문의 DFD 방식은 기존의 DFD 방법보다 RMS 에러 측면에서 정확한 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.58-64
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• 2016

본 논문에서는 블러와 조명 변화에 강인한 바코드 디코딩 방법을 제안한다. 제안하는 디코딩 방법은 블러에 강인 디코딩과 빠른 연산속도를 위해 블러 영역과 비블러영역을 나누어 임계값을 연산하는 부분 지역 임계값 이진화 방법을 사용하였다. 또한 노이즈 데이터에 의한 인식 실패를 막기 위해서 동일한 엘리먼트 개수를 가지는 라인의 픽셀 너비를 모두 합한 면적 데이터를 이용하여 군집분류를 수행하는 k-means 알고리즘 기반의 디코더를 구현하였다. 다양한 악조건 환경에서 촬영된 샘플을 이용하여 실험 결과, 평균 98.47%로 높은 성공률을 보였으며 3개의 비교 프로그램 보다 성공률이 높았다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.405-408
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• 2003

This paper proposes a new algorithm for cloudy area detection using K-Means and GHA (Generalized Hebbian Algorithm). K-Means is one of simple classification algorithm, and GHA is unsupervised neural network for data compression and pattern classification. Proposed algorithm is based on block based image processing that size is l6$\times$l6. Experimental results shows good performance of cloudy area detection except blur cloudy areas.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5129-5152
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• 2016

Multi-view super-resolution (MVSR) aims to estimate a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images that are captured from different viewpoints (typically by different cameras). MVSR is usually applied in camera array imaging. Given that MVSR is an ill-posed problem and is typically computationally costly, we super-resolve multi-view LR images of the original scene via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). First, we reformulate the MVSR problem into two easier problems: an IF problem and a BD problem. We further solve the IF problem on the premise of calculating the depth map of the desired image ahead, and then solve the BD problem, in which the optimization problems with respect to the desired image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Our approach bridges the gap between MVSR and BD, taking advantages of existing BD methods to address MVSR. Thus, this approach is appropriate for camera array imaging because the blur kernel is typically unknown in practice. Corresponding experimental results using real and synthetic images demonstrate the effectiveness of the proposed method.