• Title/Summary/Keyword: 양선형 보간

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복부 초음파 영상에서의 퍼지 기법을 이용한 영상 확대 (Image Magnification using Fuzzy Method for Ultrasound Image of Abdominal Muscles)

  • 김광백;이해정
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.23-28
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    • 2011
  • 본 논문에서는 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.

인접 픽셀들의 특성을 이용한 보간 영상의 화질 개선 기법 (Quality Improvement Scheme of Interpolated Image using the Characteristics of the Adjacent Pixels)

  • 정수목
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권11호
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    • pp.95-102
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    • 2011
  • 보간 기법이 영상 확대에 널리 사용되고 있다. 보간 기법을 사용하여 확대한 영상은 입력 영상의 픽셀들과 입력 영상의 픽셀들을 사용하여 보간 된 픽셀들로 구성된다. 선형적인 값을 갖는 보간 픽셀 값들은 실제 영상의 특성인 지역성을 갖지 못하는 한계가 있다. 따라서 실제영상에 존재하는 지역성을 갖도록보간 픽셀들을 추정하면 확대 영상은 실제 영상에더욱 가깝게 된다. 입력영상에 존재하는 인접 픽셀들의 특성을 이용하여 보간을 수행함으로 보간픽셀들이 지역성을 갖도록 하여 확대 영상의 화질을 개선하는 효율적인 보간 기법이 본 논문에서 제안되었고 제안된 기법을 사용하여 확대한 영상의 화질이 향상되었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위한 실험에서 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 여러 영상들의 PSNR 값들이 기존의 보간 기법들을 사용하여 확대한 영상들의 PSNR 값들보다 큰 것을 확인하였다.

영상 정규화 및 얼굴인식 알고리즘에 따른 거리별 얼굴인식 성능 분석 (Performance Analysis of Face Recognition by Distance according to Image Normalization and Face Recognition Algorithm)

  • 문해민;반성범
    • 정보보호학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.737-742
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    • 2013
  • 최근 감시시스템은 휴먼인식 기술을 활용하여 스스로 판단하고 대처할 수 있는 지능형으로 발전하고 있다. 기존 얼굴인식 기술은 근거리에서 인식성능이 우수하지만 원거리로 갈수록 인식률이 떨어진다. 본 논문에서는 원거리 휴먼인식을 위해 거리별 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식에서 보간법 및 얼굴인식 알고리즘에 따른 얼굴인식률의 성능을 분석한다. 영상 정규화에는 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법을 사용하고, 얼굴인식 알고리즘은 PCA와 LDA를 사용한다. 실험결과, 영상 정규화로 양선형 보간법과 얼굴인식 알고리즘으로 LDA를 사용했을 때 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

공간적인 정보 기반의 디지털 필름 스크래치 복원 (Digital film line scratch restoration based on Spatial Information)

  • 김경태;고은정;김은이
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.454-459
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    • 2007
  • 최근 다양한 형태의 멀티미디어의 확산과 영상에 대한 관심이 높아짐에 따라 필름 복원은 많은 사람들로부터 관심을 받고 있는 연구 분야다. 본 논문에서는 스크래치 텍스처 및 형태 특성을 이용하여 모든 종류의 스크래치를 자동으로 검출하고 복원 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 필름에서 자주 발생되는 스크래치의 공간적인 정보를 이용하여 텍스처 분류기와 형태 필터링을 통해 스크래치를 검출 하고, 양선형 보간법을 사용하여 손상된 필름 영역을 주변 픽셀 값을 이용하여 스크래치를 제거 함으로써 영상을 복원한다. 본 논문에서 제안된 방법은 Kokaram의 논문에 제안된 방법보다 다양한 종류의 스크래치를 정확하게 인식하며, 적은 계산 비용임에도 불구하고 양선형 보간법은 스크래치 영역을 제거한다.

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방향성 예측과 양선형 보간을 이용한 향상된 워터마크 삽입 방법 (Improved Watermark Embbeding Algorithm Using Directional Prediction and Bilinear Interpolation)

  • 신수연;서재원
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권8호
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    • pp.30-39
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    • 2014
  • 본 논문에서는 예측영상을 생성하고 예측영상과 원본영상 사이의 차분영상의 히스토그램을 이용하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 예측영상의 예측성능을 향상시키기 위해 적응적으로 참조 픽셀을 선택하였다. 선택된 참조픽셀은 양선형 보간과 방향성 예측을 통해 나머지 픽셀들을 예측하는데 이용된다. 실험결과 PSNR의 증가와 많은 워터마크 삽입량을 확인할 수 있었다.

8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용한 애견 백내장 추출 (Cataract Extraction of Pet Dog using 8 directional Contour Tacking Method)

  • 김수현;박기백;송두헌;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.485-487
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    • 2015
  • 본 논문에서는 애견의 안구 영상을 분석하여 백내장을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견의 영상에서 안구 영역을 선택한 후, 양선형 보간법을 적용하여 선택된 안구 영역을 확대한 후, 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 강조된 영상에서 이진화 기법과 침식, 팽창기법을 적용하여 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 안구 영역에 8 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 백내장을 추출한다. 추출된 백내장 부분을 애견의 평균적인 백내장의 크기와 비교 분석하여 백내장 가능성을 도출한다.

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Imputation Method를 활용한 수문 결측자료의 보정 (Filling in Hydrological Missing Data Using Imputation Methods)

  • 강태호;홍일표;김영오
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.1254-1259
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    • 2009
  • 과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.

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방사왜곡을 고려한 보정 영상 위최근접 화소 이용 보간법 (An Interpolation Method for a Barrel Distortion Using Nearest Pixels on a Corrected Image)

  • 최창원;이준환
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권7호
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    • pp.181-190
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    • 2013
  • 본 논문에서는 어안렌즈의 방사왜곡을 고려한 개선된 양선형 보간법을 제안한다. 어안렌즈에서 발생하는 방사왜곡의 보정은 크게 좌표 변환과 보간 작업의 두 단계를 통해 진행된다. 본 논문은 방사왜곡을 고려한 보간법에 대한 연구이다. 기존 기술과 달리 왜곡 영상이 아닌 보정 영상에서 근접한 좌표 4개를 사용한 보간법을 제안한다. 실험결과는 주관적인 화질과 객관적인 화질(PSNR)이 향상되는 것을 보여준다.

국부 영역 중앙값 기반의 가중치 부여 방법을 이용한 보간 영상의 화질 개선 (Quality Improvement of Interpolated Image Using Weight-Granting Method Based on Median Values Of Local Area)

  • 곽내정;유성필;안재형;권동진
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권12호
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    • pp.346-354
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    • 2007
  • 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 영상을 확대할 경우 적용하는 보간법은 알고 있는 값을 기준으로 해서 보간 값을 추론한다. 이 과정에서 블러링과 블록화 현상 등이 발생한다. 기존의 보간법은 처리과정에서 주변의 값들에 적절한 가중치를 곱하여 더함으로 이러한 단점들을 보완하고자 한다. 제안방법은 원화소의 값을 주변의 정보를 고려하여 변형하고 이 화소값을 이용하여 보간 화소를 생성함으로 보간 영상의 화질을 개선한다. 먼저 대각 방향의 차이값을 이용하여 복잡영역과 평탄 영역으로 구분하고 복잡영역일 경우 주변 영역의 메디안 값과 원화소의 값을 이용하여 변형된 화소의 값을 구한다. 즉, 평탄 영역일 경우는 원화소의 값을, 복잡영역은 변형된 화소의 값을 이용하여 양선형 보간법을 적용하여 보간 값을 구한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 기존의 보간 방법과의 PSNR과 확대 영상의 화질을 비교하였다. 실험결과 제안 방법은 기존의 방법에 비해 PSNR을 개선하였고 화질도 우수함을 보여준다.

감시카메라 시스템에서 PCA에 의한 보간법과 거리별 얼굴인식률 분석 (The Analysis of Face Recognition Rate according to Distance and Interpolation using PCA in Surveillance System)

  • 문해민;곽근창;반성범
    • 정보보호학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.153-160
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    • 2011
  • 최근 테러와 범죄의 증가로 CCTV와 같은 영상 감시시스템의 도입이 활발하게 이루어지고 있다. 동시에 감시카메라를 활용한 원거리 얼굴인식에 대한 관심도 증가하고 있다. 본 논문에서는 주성분 분석기반 얼굴인식기와 보간법을 이용해 거리별 얼굴인식률의 변화를 분석해보았다. 실험에 사용된 보간법은 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법이다. 실험결과 기존의 보간법 기술이 주성분 분석기반 원거리 얼굴인식기의 인식률에 미치는 영향은 적은 반면에, 거리별 얼굴영상을 학습영상에 포함시키면 주성분 분석기반 얼굴인식기의 인식률을 향상시킴을 확인하였다.