• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.9-16
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• 2014

본 논문은 화소 데이터의 비교를 이용한 단일 프레임 또는 연속 프레임에 나타나는 선형 스크래치를 탐지하여 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 스크래치탐지와 복원방법은 프레임 간 많은 비교 연산시간을 필요로 하며 병렬처리 가능성이 높다. 제안하는 스크래치 탐지와 복원방법은 빠른 처리를 위해 GPU에서 수행할 수 있도록 병렬 설계 하였다. 제안하는 알고리즘은 국가 기록원 디지털화 영상에 대해 순차처리와 병렬처리의 성능 테스트를 수행하였다. 실험에서 연속한 스크래치를 고려하는 경우의 탐지율은 단일 프레임만 고려하는 방법보다 20% 이상 성능이 향상되었다. GPU 기반 알고리즘의 탐지율과 복원율은 CPU 기반의 알고리즘과 유사하였으나 50배 이상의 연산속도가 향상되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.1-9
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• 2011

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 필름 영상에 존재하는 선형 스크래치를 검출하고 이를 제거하는 기술을 제안한다. 현재까지 스크래치 검출과 복원에 대한 많은 연구가 독립적으로 진행되어 왔는데, 그 이유는 영화가 요구하는 높은 품질과 그에 필요한 방대한 계산량 등의 문제점 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 영상을 3-레벨 웨이블릿을 변환하고, 웨이블릿 계수축소와 보간법을 이용하여 선형 스크래치의 검출과 제거를 동시에 수행한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 스크래치 제거 방법보다 적은 계산량으로 정확하게 선형 스크래치를 검출하고 제거함을 알 수 있다. 또한 제안하는 방법은 상용화 되어 있는 고전 영화 복원 시스템에 추가하여 사용이 가능하다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권6호
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• pp.36-42
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• 2007

고화질의 멀티미디어 콘텐츠 수요 증가에 따라서 고전영화의 복원이 필요하다. 그러나 고전영화의 필름은 라인 스크래치와 먼지에 의해서 영상이 많이 훼손되어 있다. 본 논문에서는 필름상의 흑, 백 라인 스크래치를 검출하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 라인 스크래치 좌우 영역의 밝기 값을 고려하여 선형회귀 곡선 추적과 미디언 필터링으로 라인 스크래치 부분의 손상된 부분정보를 추정, 보간한다. 그 결과 흑, 백 라인 스크래치가 있는 PSNR 44.68인 필름영상을 48.60으로 향상시켰으며, 보간된 픽셀은 원 영상 픽셀에 14정도의 밝기 차로 접근되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.228-239
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• 2022

본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권6호
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• pp.26-33
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• 2006

영화복원은 오래된 필름으로부터 손상된 영역을 자동으로 검출하여 복원하는 것이다. 영화복원은 고화질의 멀티미디어 서비스를 위한 필수작업이기 때문에, 현재 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있다. 필름은 flick, dust, 스크래치 등의 원인으로 손상이 이루어지는데, 이 중 가장 주된 요인은 스크래치이다. 스크래치로 손상된 데이터의 복원연구는 지난 몇 년간 활발히 수행되고 있다. 스크래치 복원을 위해서는 위치 및 길이 등의 기준에 따라 나타나는 다양한 종류의 스크래치들을 모두 검출할 수 있어야만 한다. 본 논문에서는 영화의 각 프레임 상에 나타나는 다양한 종류의 모든 스크래치를 자동으로 검출할 수 있는 신경망 기반의 검출 방법을 제안한다. 다양한 높이와 폭을 가진 스크래치들을 검출하기 위해 pyramid를 이용하여 입력 영상은 다양한 해상도의 영상으로 변환된다. 각 변환된 영상에 대하여 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 스크래치와 비스크래치의 영역으로 분류한다. 이때, 처리속도의 향상을 위해 에지로 분류된 화소에 대하여만 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 평가를 위해 다양한 종류의 스크래치를 가진 영화 및 애니메이션 데이터에 대해 실험이 이루어졌고, 그 결과, 제안된 방법의 강건함과 효율성이 입증되었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1275-1278
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• 2003

This research describes a image-processing technique for the scratch detecting algorithm for ITO coated glass. The light emitter efficiency of Organic EL has a failing-off in quality due to many causes. One of the many causes was the defects of the surface in ITO coated glass. We use the logical level thresholding method for binarization of gray-scaled glass image. This method is useful to the algorithm for detecting scratch of ITO coated glass automatically without need of any prior information of manual fine tuning of parameters.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.162-169
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• 2008

필름 복원은 오래된 필름에서 손상된 영역을 검출하고 복원하는 것으로 최근 고화질의 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 급증함에 따라 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있다. 여러 손상요인 중 가장 빈번하게 나타나는 요인은 스크래치다. 따라서 본 논문에서는 모든 종류의 스크래치를 검출하고 이를 복원함으로써 자동으로 스크래치를 제거할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 다양한 종류의 스크래치를 제거하기 위하여 스크래치의 공간 정보를 이용한다.: 1) 스크래치는 주변 화소에 비해 밝거나 어두운 밝기 값을 가진다. 2) 대부분의 스크래치는 세로의 가늘고 긴 직선 형태로 나타난다. 제안한 시스템은 스크래치 검출과 스크래치 복원으로 구성된다. 다양한 종류의 스크래치들은 신경망 기반의 텍스처 분류기와 모폴로지 기반의 형태필터링을 통해 검출되며, 검출된 손상 영역은 양선형 보간법을 이용하여 복원된다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위하여 모든 종류의 스크래치에 대해 실험하였고, 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 종류의 스크래치를 강건하고 효율적으로 제거할 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.9-10
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• 2013

영상의 스크래치 탐지는 프레임 간 화소 데이터의 비교에 있어서 많은 처리 시간을 필요로 한다. 본 논문은 스크래치 탐지 알고리즘이 GPU에서 수행할 수 있도록 병렬 설계를 제안하고, 국가 기록원 소장 디지털화 영상에 대해 실험하였다. 실험에서 제안하는 방법은 순차적 스크래치 탐지 방법과 비교하여 약 5배의 처리 시간을 단축했으며, 탐지율은 각 방법 모두 60% 정도로 유사함을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.256-261
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• 2013

In the steel manufacturing area, researches for defect inspection receive a big attention for quality control. This paper proposes an algorithm to detect a scratch defect on steel billets. This algorithm takes ROIs (Regions of Interest), and extracts 11 features which represent properties of defect on a ROI. SVM (Support Vector Machine) is used to classify defect and normal ROIs. The algorithm classifies a frame image of a Billet as a defect image if there is one or more defect ROIs. In the experiments, the proposed algorithm had reliable classifying accuracy.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.1173-1178
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• 2003

Recently, Organic EL(Electro Luminescence) is interested in Flat Panel Display(FPD) department of new generation. This paper describes a image processing algorithm for the scratch detecting for ITO coated glass. We use the logical level thresholding method for binarization of gray-scaled glass image. This method is useful to the algorithm for detecting scratch of ITO coated glass automatically without need of any prior information of manual fine tuning of parameters.