• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1182-1194
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• 2016

The single image dehazing algorithm in existence can satisfy the demand only for improving either the effectiveness or efficiency. In order to solve the problem, a novel variational framework for single image dehazing based on restoration is proposed. Firstly, the initial atmospheric scattering model is transformed to meet the kimmel's Retinex variational model. Then, the green light component of image is considered as an input of the variational framework, which is generated by the sensitivity of green wavelength. Finally, the atmospheric transmission map is achieved by multi-resolution pyramid reduction to improve the visual effect of the results. Experimental results demonstrate that the proposed method can remove haze effectively with less memory consumption.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.758-768
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• 2017

In this paper, we present a novel method to extract face representation based on multi-resolution spatial pyramid. In our method, a face is subdivided into increasingly finer sub-regions (local regions) and represented at multiple levels of histogram representations. To cope with misaligned problem, patch-based local descriptor extraction has been also developed in a novel way. To preserve multiple levels of detail in local characteristics and also encode holistic spatial configuration, histograms from all levels of spatial pyramid are integrated by using dimensionality reduction and feature combination, leading to our spatial-pyramid face feature representation. We incorporate our proposed face features into general face recognition pipeline and achieve state-of-the-art results on challenging face recognition problems.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.372-378
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• 2014

방사선 의료영상의 잡음은 화질을 떨어트리며, 진단의 정확성을 낮추는 원인이 된다. 특별히 환자보호를 목적으로 방사선 피폭량을 줄인 저선량 의료영상은 잡음 수준이 높아 잡음 제거 기술이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 다양한 해상도에서 경계선 특징을 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하는 잡음제거 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 여러 개의 해상도의 피라미드 영상으로 분해하고, 각각의 분해된 영상으로 부터 퍼지 규칙기반 경계선 검출기를 통하여 안정된 경계 신뢰도 맵을 얻는다. 이들 다해상도 영상의 경계 신뢰도 맵은 유도 필터의 파라메터를 적응적으로 결정하며, 이를 이용하여 해당 영상의 경계를 보전하며 잡음을 제거한다. 이렇게 잡음이 제거된 다해상도 영상은 보간법을 통하여 확장되고 합성되어 결과영상을 얻는다. 제안된 방법은 미디언 필터, 양방향 필터, 유도 필터 등과 비교하여 경계선을 잘 보존하며, 잡음제거 능력이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.