• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제48권1호
• /
• pp.51-56
• /
• 2011

본 연구에서는 흉부 CR 영상에 대하여 다양한 디지털 영상처리 기법을 가하여 영상의 질을 개선시키고 화질 평가를 수행하였다. 또한 흉부 CR 영상의 선예도를 개선하기 위해서 고주파 강조 필터링과 히스토그램 평활화를 MATLAB으로 구현하여 시뮬레이션 한 결과 고주파 강조 필터링과 히스토그램 평활화를 통해서 원영상의 대조도가 개선되었다. 디지털영상처리에 의해 화질의 개선된 정도를 평가하기 위해서 영상의 관찰에 의한 주관적 평가기법을 이용하였다. 신호 또는 병소가 있는 영상에서 신호 또는 병소를 발견할 확률로 감도를 계산하였다. 고주파 강조 필터링과 히스토그램 평활화가 수행된 영상의 감도는 원영상보다 개선되었고, 의료영상에서 수행된 디지털 영상처리는 영상의 질을 향상시켰다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
• /
• pp.520-525
• /
• 1992

This paper reports several mathematical properties of the filter vector developed for processing linearly-additive spatially-invariant image sequences. In this filtering of an image sequence into a single filtered image, the information about the image components originally distributed over the entire sequence is compressed into the one new image in a way that the desired component is enhanced and the undesired (interfering) components and noise are suppressed.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권11호
• /
• pp.1292-1304
• /
• 2012

최근에 디지털 이미지는 광고주나 이미지 편집자들에 의해 극단적으로 수정되는 경우가 많다. 또한 일반인들도 간단한 편집 프로그램을 통해 원본 이미지를 수정함으로써 사진을 조작하곤 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 수정된 이미지에 대한 식별 및 분석 방법을 제안하고자 한다. 수정 이미지 분석에는 크게 기하학적 변형(geometric changes)과 필터링 변형(filtering change)으로 나누었다. 이러한 변형에는 항상 보간법을 기반으로 한 알고리즘을 내포하고 있기 때문에 보간의 흔적을 분석할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그 방법으로 minimum 필터와 laplacian 연산 그리고 maximum 필터를 이용한 보간 검출 맵을 구현하였으며, 실제로 수정된 이미지에 제안하는 알고리즘을 적용하여 변형된 흔적을 검출 맵을 통해 분석할 수 있었다.

• Journal of Computational Design and Engineering
• /
• 제2권2호
• /
• pp.113-118
• /
• 2015

An important problem in low-dose CT is the image quality degradation caused by photon starvation. There are a lot of algorithms in sinogram domain or image domain to solve this problem. In view of strong self-similarity contained in the special sinusoid-like strip data in the sinogram space, we propose a novel non-local filtering, whose average weights are related to both the image FBP (filtered backprojection) reconstructed from restored sinogram data and the image directly FBP reconstructed from noisy sinogram data. In the process of sinogram restoration, we apply a non-local method with smoothness parameters adjusted adaptively to the variance of noisy sinogram data, which makes the method much effective for noise reduction in sinogram domain. Simulation experiments show that our proposed method by filtering in both image and projection domains has a better performance in noise reduction and details preservation in reconstructed images.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.79-94
• /
• 1986

TM data, which have better resolution in spatial and spectral than MSS data, were used for this study, and several Image Processing Techniques (IPT) were examined for finding the best IPT to fit to lineament extraction and mineralized zone mapping. The Ryeongnam area was selected as test area, because the area is one of major mineralized zones in Korea and its hydrothermal alteration zone is wider and deeper than other areas. The spatial filtering method is most optimum one for limeament extraction: that is, the directional spatial filtering is most efficient to detect N-S, E-W direction lineaments on the image, and the high boost filtering can be applied for mapping all direction lineaments. The ratio method was selected for detecting altered zone. It is possible to make several tens combinations in ratio with 7 bands of TM data, but considering spectral characteristics of each band of TM to the geological meterials and vegetation, the band 4/band 3(A), band 5/band 7(B), and B/A ratio methods were chosen among them. The 5/7 ratio image did not show clearly the altered area due to noise from vegetation cover, so the 4/3 ratio imae was used for trying to decrease the effect of vegetation. As a result the B/A ratio image showed quite nicely the altered zone of the test area. In conclusion, the spatial filtering is the best image processing techniques for lineament mapping, and the B/A ratio image in TM data is useful for the mineralized zone mapping.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.453-458
• /
• 2019

본 연구에서는 Geant4 application for tomographic emission (GATE) 시뮬레이션 프로그램을 통해 설계 된 male adult mesh (MASH) 팬텀의 영상을 획득한 후 다양한 필터링 인자가 설정된 FNLM 노이즈 제거 알고리즘을 적용함으로써 그에 따른 영상 특성의 경향성을 알아보고자 한다. 이를 위해 GATE 시뮬레이션 프로그램을 통해 인체를 모사할 수 있는 MASH 팬텀을 설계하였다. 또한, 설계된 MASH 팬텀을 기반으로 MATLAB 프로그램을 통해 복부영상을 획득한 후 0.005의 $\sigma$ 값을 갖는 Gaussian noise를 추가하여 열화영상을 모델링하였다. 모델링 된 열화영상으로부터 제안하는 FNLM 노이즈 제거 알고리즘의 필터링 인자를 각각 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.0 으로 설정하여 적용하였으며, 정량적 평가를 위해 FNLM 노이즈 제거 알고리즘이 적용된 영상들로부터 각각의 coefficient of variation (COV), signal to noise ratio (SNR) 그리고 contrast to noise ratio (CNR)을 측정하였다. 결과적으로, 0.05의 필터링 인자가 적용된 영상에서 가장 개선된 COV, SNR 그리고 CNR 값을 보였다. 특히, COV는 설정된 필터링 인자가 증가함에 따라 감소하였으며, 0.05 값 이후부터 거의 일정한 값을 나타내었다. 또한, SNR 및 CNR의 경우 필터링 인자가 증가함에 따라 증가하였으며, 0.05 값 이후부터 감소하는 경향을 보였다. 결론적으로, 열화 영상으로부터 FNLM 노이즈 제거 알고리즘 적용 시 적합한 필터링 인자를 설정해야 함이 증명되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.7-10
• /
• 2007

본 논문에서는 주어진 영상을 필터링하여 영상의 스타일을 제거하는 방법을 제시한다. 스타일이 제거된 영상은 영상분류, 특징점 인식, 영상 분할 등의 다양한 용도에 쓰일 수 있다. 또한 원래 영상과 스타일이 제거된 영상을 비교하여 영상의 스타일을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 주어진 영상에서 스타일 벡터를 계산한 후 계산된 스타일벡터를 이용하여 영상에 양방향 필터링을 적용한다. 이 때 영상의 경계 부분에서 스타일을 효과적으로 분리하는 방법과 다중 해상 처리 방법을 적용하여 다양한 크기와 방향의 스타일을 찾아낸다. 그 결과 주어진 영상에서 다양한 크기와 방향의 스타일을 제거하고 영상의 중요한 내용만을 효과적으로 나타낸다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.113-122
• /
• 2016

본 연구에서는, 웨이블릿 노이즈 감쇠에 고속 푸리에 역 변환을 포함하는 방법을 제안한다. 위너 필터링에 인자를 채용하여 역 필터링을 나타내고, 최적의 계수는 전체 평균 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다. 위너 필터를 적용하기 위해, 손상된 그림에서 원 화상의 파워 스펙트럼을 계산한다. 위너 필터링은 역 필터링 처리를 포함하기 때문에 블링 필터가 반전되지 않을 때 노이즈는 확장한다. 큰 노이즈를 제거하려면 최고의 웨이블릿 임계값을 사용하여 노이즈를 제거하는 것이다. 웨이블릿 노이즈 감쇠 단계는 역 필터링 및 웨이블릿 기능으로 노이즈 감소로 구성된다. 실험결과는 전체 재생 성능 이상의 다른 방법을 능가하지는 않았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.43-48
• /
• 2011

현재 영상 정보 개선을 위한 다양한 영상 필터링 알고리즘들이 제시되고 있으며, 그 중에서 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘은 다른 기존의 필터링 방식에서 잡음이 제거된 후에 블러링 효과와 잡음 제거율이 반비례하는 단점을 개선하기 위해서 퍼지 논리를 적용하였다. 그러나 기존의 퍼지 필터 방법은 그레이 영상의 단색 정보만을 잡음의 판단 기준으로 하였기 때문에 칼라 영상에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 컬러 영상에 적용할 수 있는 퍼지 필터 알고리즘을 제안한다. 제시된 퍼지 필터 알고리즘은 영상의 RGB 컬러 정보를 각각의 R, G, B 채널 영상으로 분리하고, 각 채널 영상에 서 마스크가 위치한 기준 픽셀의 잡음 가능성 정도를 퍼지 논리에 적용하여 판단한다. 잡음 정도에 따라서 출력 영상의 화소값을 평균값 또는 중간값으로 결정한다. 제안된 방법을 잡음이 존재하는 칼라 영상에 적용한 결과, 단색 정보를 기준으로 처리하는 기존의 필터 방법에 비해서 효과적인 것을 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.95-100
• /
• 2011

This paper proposes a new method of vehicle brake lights detection and recognition using an R-filtering. Firstly, the proposed method processes the R-filtering with the first input image and then with the second one in order to detect brake lights. Secondly, the method counts the number of red pixels and computes the mean value in each R-filtered image. The difference rates between the numbers of the red pixels and between the mean values of two images are defined in this paper. Through the analysis of the difference rates, it can recognize whether brake lights are turned on or off, and whether the vehicle ahead is being approached or not. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithm is quite successful.