• 한국통신학회논문지
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• 제26권9B호
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• pp.1292-1298
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• 2001

본 논문에서는 공간 영역에서의 블록 분류 (block classification)와 순방향 신경망 필터(feedforward neural network filter)를 이용한 블록 기반 부호화에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록 경계를 인접 블록간의 통계적 특성을 이용하여 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한 후, 각 영역에 대하여 블록화 현상이 발생하였다고 분류된 클래스에 대하여 적응적인 블록간 필터링을 수행한다. 즉, 평탄 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.77-82
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• 2006

디지털 해프토닝은 연속계조영상과 시각적으로 유사한 이진 영상을 얻기 위한 방법이다. 이러한 해프토닝 방법 중에서 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 시각이 국부 평균 밝기를 인식하고 공간적인 작은 변화량을 인식하지 못하는 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝을 제안한다. 제안 방법은 원 화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량을 구한다. 그 후 정규화된 공간 활성도(local activity)에 평균 명암도를 곱하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구하여 IEE를 양자화기 입력에 더하여 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성하며 물체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도에서도 기존의 방법에 비해 개선된 결과를 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.1299-1309
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• 1998

본 논문에서는 블록 기반 DCT변환을 이용하는 JPEG/MPEG과 같은 영상압축 방법에서 발생하는 블록화 현상을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 에지 블록에서 발생하는 양자화 오류 예측 값에 대한 오류를 방지하여 순수한 양자화 오류만을 예측한다. 순수한 양자화 오류만을 판별하기 위하여 본 논문에서는 양자화되어 블록화 현상이 존재하는 영상의 블록 경계 화소차값의 특성을 이용한다. 이 특성은 입력 영상과 독립적으로 거의 일정한 형태를 가지며 양자화 계수(QF)에 관련된다. 이러한 특성을 이용하여 부가적인 에지 검출과정없이 블록의 에지 영역을 판별할 수 있으며, 블록 영역의 특성에 따라 양자화 오류와 그 보상치를 결정하여 블록화 현상을 제거한다. 손실된 양자화 오류를 구하고 블록 경계 화소차값 특성을 이용하여 각 영역별로 보상치를 결정함으써 에지 성분을 보존하면서 블록화 현상을 줄인다. 대표적인 실험 영상을 사용하여 성능을 비교하였을 때 제안한 방법은 기존의 방법에서 요구하는 제약조건을 두지 않고도 블록화 현상을 줄일 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.658-665
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• 2015

의료영상에서 잡음을 제거하는 것과 명암대비를 좋게하는 것은 화질을 향상시키는 중요한 방법이다. 본 논문에서는 의료영상의 화질 향상을 위해 에지 기반 잡음 제거 방법과 적응적 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안한다. 첫째, 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 부밴드 각각에 대해 Haar 변환을 수행한다. 동시에 수평, 수직, 대각 방향의 Sobel 마스크를 적용하여 방향별 에지를 검출한다. 둘째, 고주파 부밴드에 대해 에지 기반 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 적응적 가중치를 이용하여 고주파 부밴드 계수 값을 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막으로 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 제안하는 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 이용하여 명암대비가 향상된 영상을 얻는다. 제안한 알고리즘을 낮은 명암대비를 갖는 의료영상에 적용했을 경우 효율적으로 에지를 보존하면서도 시각적으로 우수한 결과를 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.342-356
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• 2009

본 논문에서는 비월 주사 영상을 하나의 필드만을 사용하여 순차 주사 영상으로 변환시키는 투표 결정 기반 디인터레이싱 보간방법(VDD)을 제안한다. VDD는 투표 결정 방법을 이용하여 4단계 보간 과정을 거치게 된다. 1단계는 MM-ELA방법을 이용하여 거짓 에지 의심영역을 검출하는 과정이다. 검출된 영역은 상위 주변 화소 정보를 이용한 다수결 투표 결정 방법인 2단계 과정으로 에지 방향을 결정하며 미결정 방향은 3단계 과정인 상, 하위 주변 화소 정보를 이용한 다수결 투표 및 방향성 평균으로 에지 방향을 보존하고 화질 열화를 최소화한다. 마지막으로 위 단계에서 결정되지 못한 화소는 세밀한 방향을 고려할 수 있는 DOI를 이용하여 보간한다. 계층 구조의 VDD는 복잡도가 높지만 계조도 변화에 취약한 기존 방법들에 비하여 정교한 에지를 추출할 수 있으며 실험결과를 통해 객관적, 주관적 우수성을 나타낸다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2239-2246
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• 2011

영상신호를 처리하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 중첩되어 생성된 복합잡음에 의해 훼손되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 에지정보를 고려하며 임펄스 잡음과 AWGN(additive white gaussian noise) 잡음이 중첩된 복합잡음을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 잡음의 종류를 판단과정을 거친 후, 그 결과가 AWGN이라고 하면 self-adaptive weighted mean 필터를 사용하여 구하여진 값과 마스크 내의 중간값 사이의 평균을 출력으로 한다. 만약 임펄스 잡음이라고 판단 될 경우, 변형된 비선형 필터를 이용하여 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 테스트 영상들에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법들보다 잡음제거나 에지보존 등 방면에서 우수한 성능을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.112-122
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• 2009

본 논문에서는 베이글릿-웨이블릿 분석(vaguelette-wavelet decomposition; VWD)을 이용한 공간-주파수 적응적 영상복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿 계수의 공간적 정보를 이용하여 평탄 영역과 에지 영역을 분리하고, 적응적 웨이블릿 계수축소(wavelet shrinkage)를 통해 잡음 성분을 억제한다. 뿐만 아니라, 에지 영역에서는 엔트로피(entropy)를 적용 하여 웨이블릿 부대역의 잡음 성분을 추정하고, 부대역 간의 상관관계를 이용하여 잡음 성분을 억제한다. 이렇게 억제된 웨이블릿 계수의 베이글릿 역변환을 통해 영상을 복원 할 수 있다. 제안한 알고리듬에 사용되는 베이글릿 함수는 잡음을 추정 및 억제 할 수 있을 뿐만 아니라 세밀한 에지 성분의 보존이 가능하도록 변형을 한다. 실험결과에서는 제안한 알고리듬이 잡음에 강건하고, 세밀한 에지 성분을 보전하면서 효과적으로 열화된 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.78-87
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• 2008

디지털 영상이 멀티미디어의 핵심 매체로 자리를 잡게 되면서 영상의 열화요인을 제거하여 원래의 품질에 가깝게 개선하는 영상 복원기술의 활용분야가 더욱 늘어나고 있다. 그러나 영상복원을 수행할 때 영상의 열화(degradation)가 선형공간불변이라고 가정하기 때문에 주파수영역에서 영상복원을 수행하면 그 결과 에지와 같이 밝기값의 변화가 큰 영역 주변에서 물결현상(ringing)이 나타나는 단점이 있다. 본 논문은 물결현상 제거를 위해 새로운 적응적 후처리 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웨이블릿 변환을 사용하여 영상을 해석하고 에지 맵을 추출하고 영역을 나누어 에지영역과 물결현상을 검출한 후 이를 쌍방향필터(bilateral filter)를 이용해 제거한다. 실험결과를 통해서 제안하는 방법이 효과적으로 물결현상을 제거하는 동시에 중요한 에지를 보존할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.253-256
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• 2001

본 논문에서는 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위해 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 블러링 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터를 사용하여 CT나 MRI 2차원 영상 슬라이스들을 만들어내고 이 슬라이스들을 3차원 데이터 셋으로 구성하여 3차원 공간의 볼륨 데이터로 시각적인 영상정보를 얻는데 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.377-378
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• 2021

방향 네트워크 임베딩 문제는 주어진 방향 네트워크의 노드들을 그들 간의 비대칭 관계를 보존할 수 있는 저 차원 벡터들로 표현하는 것이다. 최근, 이 문제에 대한 다양한 방법들이 제안되어왔다. 본 논문에서 우리는 네 가지 실세계 방향 네트워크 데이터셋와 세 가지 에지 예측 시나리오를 이용한 실험을 통해, 최신 방향 네트워크 임베딩 방법들의 성능을 종합적으로 비교 분석한다.