• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제19권1호
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• pp.47-56
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• 2015

In this paper, we present an implicit method for reconstructing a 3D solid model from two 2D cross section images. The proposed method is based on the Cahn-Hilliard model for the image inpainting. Image inpainting is the process of reconstructing lost parts of images based on information from neighboring areas. We treat the empty region between the two cross sections as inpainting region and use two cross sections as neighboring information. We initialize the empty region by the linear interpolation. We perform numerical experiments demonstrating that our proposed method can generate a smooth 3D solid model from two cross section data.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-9
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• 2014

영상 인페인팅(image inpainting)은 영상에서 훼손된 부분을 복원하거나 영상 내의 불필요한 문자나 특정 물체를 제거한 후 삭제된 영역을 자연스럽게 채우기 위해 널리 사용되는 기법이다. 예제기반 인페인팅은 비어있는 영역에서 어떤 부분부터 채울 것인지를 결정하는 패치 우선순위 결정과 결정된 패치를 어떤 패치로 채울 것인지 결정하는 패치탐색의 두 부분으로 구성되어 있다. 기존 예제기반 인페인팅에서는 패치 내의 알고 있는 영역의 화소 값만을 이용하여 유사패치를 탐색한다. 이는 패치의 일부분만 이용하여 비교하게 되므로 비교 대상이 아닌 영역에 상관성이 없는 화소 값을 갖는 패치가 선택될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 패치외삽을 이용한 예제기반 인페인팅 방식을 제안한다. 제안 방식은 우선순위가 결정된 패치에 대해 패치 내 이미 알고 있는 영역의 화소 값을 이용하여 패치 내 비어있는 영역의 화소 값을 외삽 방식으로 예측치를 구하여 채운 후 유사 패치를 탐색한다. 실험 결과를 통해 제안방식이 기존 예제기반 인페인팅 방식에 비해 자연스러운 결과 영상을 얻을 수 있음을 보여준다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제13권3호
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• pp.225-236
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• 2009

Image inpainting is the process of reconstructing lost or deteriorated parts of images using information from surrounding areas. We propose a computationally efficient and fast phase-field method which uses automatic switching parameter, adaptive time step, and automatic stopping of calculation. The algorithm is based on an energy functional. We demonstrate the performance of our new method and compare it with a previous method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.881-895
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• 2023

Modern image inpainting techniques based on deep learning have achieved remarkable performance, and more and more people are working on repairing more complex and larger missing areas, although this is still challenging, especially for facial image inpainting. For a face image with a huge missing area, there are very few valid pixels available; however, people have an ability to imagine the complete picture in their mind according to their subjective will. It is important to simulate this capability while maintaining the identity features of the face as much as possible. To achieve this goal, we propose a three-stage network model, which we refer to as the identity and structure feature refinement network (ISFRNet). ISFRNet is based on 1) a pre-trained pSp-styleGAN model that generates an extremely realistic face image with rich structural features; 2) a shallow structured network with a small receptive field; and 3) a modified U-net with two encoders and a decoder, which has a large receptive field. We choose structural similarity index (SSIM), peak signal-to-noise ratio (PSNR), L1 Loss and learned perceptual image patch similarity (LPIPS) to evaluate our model. When the missing region is 20%-40%, the above four metric scores of our model are 28.12, 0.942, 0.015 and 0.090, respectively. When the lost area is between 40% and 60%, the metric scores are 23.31, 0.840, 0.053 and 0.177, respectively. Our inpainting network not only guarantees excellent face identity feature recovery but also exhibits state-of-the-art performance compared to other multi-stage refinement models.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.121-130
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• 2015

본 논문에서는 표본 기반 영상 인페인팅을 이용하여 틀린그림찾기 게임의 컨텐츠를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 틀린그림찾기 게임은 원본 영상에서 특정 물체를 제거하거나 색상을 변경, 혹은 다른 물체로 대치시켜서 새로운 영상을 만든 후 두 영상의 차이점을 찾아내는 게임이다. 표본 기반 영상 인페인팅 기술은 정지 영상에서 의미가 없거나 관심 밖의 피사체를 영상에서 제거하는 역할을 한다. 본 논문에서는 표본 기반 영상 인페인팅을 이용해 물체 제거 문제를 자동화시키는 방법을 제안한다. 실제 구현 및 실험을 통해 틀린그림찾기 영상을 생성한 결과 제안하는 방법이 틀린그림찾기 컨텐츠를 자동 생성하는데 효과적임을 확인하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제19권3호
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• pp.248-254
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• 2015

In this paper we propose an improved version of the computational integral imaging reconstruction (CIIR) for visualizing a partially occluded object by utilizing an image inpainting technique. In the proposed method the elemental images for a partially occluded three-dimensional (3D) object are recorded through the integral imaging pickup process. Next, the depth of occlusion within the elemental images is estimated using two different CIIR methods, and the weight mask pattern for occlusion is generated. After that, we apply our image inpainting technique to the recorded elemental images to fill in the occluding area with reliable data, using information from neighboring pixels. Finally, the inpainted elemental images for the occluded region are reconstructed using the CIIR process. To verify the validity of the proposed system, we carry out preliminary experiments in which faces are the objects. The experimental results reveal that the proposed system can dramatically improve the quality of a reconstructed CIIR image.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.200-203
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• 2021

본 논문에서는 Stereoscopic VR 영상안의 Hole 을 제거하기 위한 효과적인 Inpainting 기술을 소개한다. 본 논문은 Mesh-based warping 과 Blending 기술을 적용하여 Hole 을 제거하는 새로운 Inpainting 알고리즘을 기술하였고, 성능 평가를 통해 제안 방법이 고품질의 Stereoscopic VR 영상을 생성시킬 수 있음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.49-52
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• 2006

오늘날 컴퓨터의 발달과 인터넷의 확산으로 멀티미디어 컨텐츠의 보급이 급격히 확대되고 있으며, 이들 컨텐츠에는 원거리 화상회의, 감시시스템, 주문형 비디오(VOD), 주문형 뉴스(NOD), 디지털 편집 시스템 등 동영상이 포함되어 있다. 이처럼 동영상은 정보교환과 정보표현의 매개물로서 중요한 역할을 한다. 그러나 이와 같은 동영상은 노이즈나 전송과정 중 발생하는 문제 등으로 인해 항상 좋은 품질을 보장되지 않는다. 이런 훼손된 영상을 원영상으로 복원하거나 사용자가 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 지정 처리함으로서 다양한 정보를 획득할 수 있다. 일반적으로 pc에서 사용되어지는 대부분의 동영상은 $15fps{\sim}30fps$이다. 대부분의 동영상 편집 기술은 각각의 frame을 추출하여 수동적으로 처리하므로 비용과 시간이 많이 든다. 이런 단점을 해결하기 위해 여러 방법이 기존에 시도되고 있다. 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 전 frame에서 처리하기 위해 움직임 검출 및 추적기법이 사용되며, 제거 혹은 복원하기 위해 median filtering, image inpainting 처리 방법들이 있다. 본 연구에서는 사용자에 의해 미리 정의된 바운딩 박스내의 객체를 추적하여 객체의 중심값을 찾는 mean-shift algorithm을 이용하여 움직이는 객체를 추적하였고 image Inpainting algorithm을 이용하여 훼손된 영역을 복원하거나 제거하고자 하는 객체를 제거하였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제24권4호
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• pp.363-374
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• 2020

Fingerprint authentication identifies a user based on the individual's unique fingerprint features. Fingerprint authentication methods are used in various real-life devices because they are convenient and safe and there is no risk of leakage, loss, or oblivion. However, fingerprint authentication methods are often ineffective when there is contamination of the given image through wet, dirty, dry, or wounded fingers. In this paper, a method is proposed to remove noise from fingerprint images using a convolutional neural network. The proposed model was verified using the dataset from the ChaLearn LAP Inpainting Competition Track 3-Fingerprint Denoising and Inpainting, ECCV 2018. It was demonstrated that the model proposed in this paper obtains better results with respect to the methods that achieved high performances in the competition.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.249-254
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• 2007

본 논문은 실명(loss of eyesight)의 원인 중 하나인 녹내장의 진행과 진단 등의 의료 정보제공을 목적으로 양방향 곡선 전개 방식을 이용하여 망막 영상에서 시신경 원판(optic disk)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 정확한 경계 검출을 위하여 PDE 기반의 Image inpainting 방법으로 시신경 원판 위를 지나는 혈관을 제거하고 전처리 과정에서 발생하는 잡음제거와 경계의 보존을 위해 비등방성 필터링(anisotropic filtering)을 행한다. 혈관이 제거된 망막 영상에서 시신경 원판의 경계 검출은 초기 곡선에 강인한 양방향 곡선 방식으로 검출한다. 실험결과, 제안한 방법이 전체영상의 블러링 현상뿐만 아니라 시신경 원판 경계의 블러링 현상을 줄일 수 있었고, 기존의 방법에 비하여 정확한 경계를 검출할 수 있었다.