• 한국지구과학회지
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• 제25권2호
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• pp.109-114
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• 2004

중력 포텐셜의 해석에 웨이브렛 변환 방법을 적용하였다. 웨이브렛을 만드는 단계 함수가 제안되었다. 단계 함수는 중력 포텐셜에서의 그린 함수로 대치될 수 있음이 보여졌다. 상향연속은 단계함수와의 컨볼루션 곧 웨이브렛 변환으로 표현될 수 있다. 단계인자는 높이 변화를 나타낸다. 다중경계는 각 단계에서의 웨이브렛 변환치의 국부 최대값을 연결하여 구해지며 이는 지층의 불연속면을 나타낸다. 다중경계 방법을 마산 창원지역의 중력자료에 적용하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권4호
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• pp.545-550
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• 2009

A method fully utilizing multiscale line filter responses is presented to estimate the point spread function(PSF) of a CT scanner and diameters of small tubular structures based on the PSF. The estimation problem is formulated as a least square fitting of a sequence of multiscale responses obtained at each medical axis point to the precomputed multiscale response curve for the ideal line model. The method was validated through phantom experiments and demonstrated through phantom experiments and demonstrated to accurately measure small-diameter structures which are significantly overestimated by conventional methods based on the full width half maximum(FWHM) and zero-crossing edge detection.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.174-180
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• 2005

영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 이 와 같은 방법들은 모든 경계 지점에서 에 지를 검출하므로, 라인-에지와 같은 일정한 폭 이하의 곡선에 대해서도 에지의 중복 검출을 수행한다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 새로운 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 영상에 존재하는 다양한 폭의 곡선에서 라인-에지 성분을 검출하였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.22-22
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• 2018

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.64-67
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• 2004

영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으나, 기존의 방법들은 노이즈가 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하고 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 노이즈 환경에서 영상에 존재하는 라인-에지 성분을 검출하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.91-97
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• 2007

신호에서 급격한 변화의 지점은 신호의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상에서 에지는 위치, 모양 그리고 재질 등과 같은 다양한 정보를 포함한다. 따라서 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 수행되었으며, 공간영역에서 컨벌루션 마스크를 이용한 방법들이 대표적이다. 그러나 이와 같은 초기의 방법들은 영상에 잡음과 다양한 종류의 에지가 존재할 경우, 선택적으로 에지를 분리하는 것이 용이하지 않다. 한편, 멀티스케일 에지 검출이 가능한 웨이브렛은 영상의 특징들을 분석하기 위해 광범위하게 응용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 강인한 웨이브렛 기반의 에지 검출기를 제안하여 라인-에지 성분을 선택적으로 분리 검출하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.180-183
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• 2002

In this paper, we propose new unsharp masking technique based on the multiscale gradient planes. The unsharp masking technique is implemented as a high-pass filter and improves the sharpness of degraded images. However, the conventional unsharp masking enhances the noise component simultaneously. To reduce the noise influence, we introduce the edge information from the difference of the gradient values between two consecutive scales of the multiscale gradient. The multiscale gradient indicates the presence of image edges as the ratio between the gradients between two different scales by its multiscale nature. The noise reduction of the proposed method does not depend on the variance of images and noises. In experiment, we demonstrate enhancement results for blurred noisy images and compare with the conventional cubic unsharp masking technique.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1296-1305
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• 2019

To solve the problem of poor noise suppression capability and frequent loss of edge contour and detailed information in current fusion methods, an infrared and visible light image fusion method based on variational multiscale decomposition is proposed. Firstly, the fused images are separately processed through variational multiscale decomposition to obtain texture components and structural components. The method of guided filter is used to carry out the fusion of the texture components of the fused image. In the structural component fusion, a method is proposed to measure the fused weights with phase consistency, sharpness, and brightness comprehensive information. Finally, the texture components of the two images are fused. The structure components are added to obtain the final fused image. The experimental results show that the proposed method displays very good noise robustness, and it also helps realize better fusion quality.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.53-58
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• 2005

영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 그러나 이와 같은 방법들은 잡음이 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하고, 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 혼합된 잡음환경에서 영상에 존재하는 라인-에지 성분을 검출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.962-975
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• 2020

The accurate segmentation of infant brain MR image into white matter (WM), gray matter (GM), and cerebrospinal fluid (CSF) is very important for early studying of brain growing patterns and morphological changes in neurodevelopmental disorders. Because of inherent myelination and maturation process, the WM and GM of babies (between 6 and 9 months of age) exhibit similar intensity levels in both T1-weighted (T1w) and T2-weighted (T2w) MR images in the isointense phase, which makes brain tissue segmentation very difficult. We propose a deep network architecture based on U-Net, called Triple Residual Multiscale Fully Convolutional Network (TRMFCN), whose structure exists three gates of input and inserts two blocks: residual multiscale block and concatenate block. We solved some difficulties and completed the segmentation task with the model. Our model outperforms the U-Net and some cutting-edge deep networks based on U-Net in evaluation of WM, GM and CSF. The data set we used for training and testing comes from iSeg-2017 challenge (http://iseg2017.web.unc.edu).