최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 이의 기반이 되는 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 필터링 과정의 정보손실을 최소화하기 위해 변형된 공간 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 AWGN을 제거하기 위해 마스크 매칭을 사용하였으며, 변형된 공간 가중치의 출력을 가감하여 필터의 출력을 구하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 잡음제거 특성이 우수하였으며, 블러링 현상을 최소화하며 영상을 복원하였다.
본 논문에서는 주어진 영상을 필터링하여 영상의 스타일을 제거하는 방법을 제시한다. 스타일이 제거된 영상은 영상분류, 특징점 인식, 영상 분할 등의 다양한 용도에 쓰일 수 있다. 또한 원래 영상과 스타일이 제거된 영상을 비교하여 영상의 스타일을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 주어진 영상에서 스타일 벡터를 계산한 후 계산된 스타일벡터를 이용하여 영상에 양방향 필터링을 적용한다. 이 때 영상의 경계 부분에서 스타일을 효과적으로 분리하는 방법과 다중 해상 처리 방법을 적용하여 다양한 크기와 방향의 스타일을 찾아낸다. 그 결과 주어진 영상에서 다양한 크기와 방향의 스타일을 제거하고 영상의 중요한 내용만을 효과적으로 나타낸다.
기상과 시간의 제약을 받지 않고 영상을 획득할 수 있는 레이더 위성 영상은 오랫동안 홍수 탐지 분야에서 이용되어 왔다. 많은 연구들이 홍수를 효율적으로 탐지하기 위하여 다양한 기법들을 적용하였고 그 결과 홍수 지역의 탐지율은 비약적으로 상승하였다. 홍수는 침수피해를 유발하는 특성상 침수지와 비침수지의 경계 부분이 뚜렷하게 구분돼야하고 아주 세밀한 탐지가 가능해야한다. 이를 위해서는 레이더 자체의 해상도가 좋아야 할 뿐만 아니라 필터링 과정에서 해상도 저하를 최소화해야 한다. 레이더 위성의 해상도는 기술이 발전함에 따라 고해상도의 위성이 증가하고 있지만 필터링 기법을 달리하여 홍수 탐지의 정확도 및 효율성을 비교하여 홍수탐지에 적합한 필터링을 찾는 연구는 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 Lee, Frost, NL-means(Non-Local means) 필터링을 위성레이더 영상에 적용하였고 필터링된 영상을 이용하여 홍수 지도를 생성한 뒤 각각의 결과를 비교하였다. Frost와 NL-means 필터는 Lee 필터에 비해 스펙클 노이즈를 저감하는데 효과적이었다. 하지만 Frost 필터의 경우에는 해상도의 저하가 심하다는 문제가 있었다. NL-means 필터는 다른 필터에 비해 shadow 현상을 효과적으로 제거하지 못하였고 이로 인해 잘못 탐지되는 픽셀이 존재한다는 문제가 있었다. 그럼에도 전체 영상의 픽셀 수에 비해 shadow 효과의 영향을 받아 오탐지되는 픽셀 수가 많지 않기 때문에 NL-means 필터를 이용한 경우가 가장 높은 홍수 탐지율을 보였다. 테스트 지역에서 필터링이 적용되지 않은 영상을 이용하여 홍수를 탐지한 경우 카파계수가 0.55로 나타났고 Lee, Frost, NL-means 필터를 적용한 경우 각각 0.64, 0.74, 0.81로 나타났다. 또한 NL-means 필터를 적용한 영상은 해상도의 변화가 거의 없는 상태에서 노이즈를 효과적으로 감소하였기 때문에 침수지와 비침수지의 경계를 가장 명확하게 구분할 수 있어 효과적으로 분석 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 비파괴 검사를 이용하여 획득한 세라믹 소재 영상에서 효율적으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재 영상에 비등방성 필터링 기법과 가우시안 필터링 기법을 반복 적용하여 잡음을 제거하고, Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 명암 대비가 강조된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출한 후, 임계치 이진화 기법을 적용하여 영역을 세분화하기 위한 기울기를 계산한다. 계산된 기울기를 이용하여 영상을 세분화한 후에 Glassfire 기법을 적용한다. Glassfire 기법이 적용된 영상과 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 영상을 비교하여 중복되는 영역만을 추출한다. 추출된 영역에 퍼지 이진화 기법과 침식 연산을 적용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인할 수 있었다.
무인항공기의 영상 기반 항법은 널리 사용되는 GPS/INS 통합 항법 시스템의 취약점을 보강할 수 있는 중요한 기술로 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 일반적인 영상 대조 기법은 실제 항공기 비행 상황들을 적절하게 고려하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 항법을 위한 가우시안 혼합 모델 기반의 파티클 필터를 제안한다. 제안한 파티클 필터는 영상과 데이터베이스를 가우시안 혼합 모델로 가정하여 둘 간의 유사도를 이용하여 항체의 위치를 추정한다. 또한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 추정 성능을 확인한다.
본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 잡음제거에 주로 적용되어 왔던 양방향 필터(bilateral filter) 기법을 개량하여 에지 정보를 더 잘 살리게 하는 방법을 제안한다. 우선, 잡음 영상에서 에지의 위치를 파악하기 위한 방법으로, 이웃픽셀값들의 분산을 이용하는 방법을 제안한다. 또한 에지와의 거리를 기반으로 필터의 계수를 조정하는 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 잡음 제거를 수행하면 기존의 잡음 제거율을 유지하면서도 에지정보를 보존한 결과를 얻을 수 있다.
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.
본 연구에서는 50% Tukey 창함수를 이용하여 위너필터를 설계하고 표면결함의 영상을 개선하였다. 이 위너필터는 높은 공간주파수 성분에 대해 낮은 잡음이득을 주며 안정된 필터 동작 특성을 보였다. 실험을 위하여 쿼드러춰 방식의 초음파현미경을 구성하고 시편으로 10원주화를 사용하였다. 실험결과 개선된 영상은 블러링 효과가 제거되어 우수한 영상 화질을 나타내었다.
동영상과 관련된 멀티미디어가 많은 관심을 받으며 영상 압축 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 최근 다른 표준보다 두 배 이상 좋은 새로운 비디오 코딩 표준인 H.264/AVC의 압축 기술이 발표되었다. 이 기술은 지상파 DMB와 PMP, 카메라폰 그리고 핸드폰의 게임과 음악 및 영상에 관련된 컨텐츠에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공한다. 이에 본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화 과정에서 발생하는 오류로 인한 블록화를 최소화하기 위해 사용되는 deblocking 필터의 메모리와 처리속도의 향상을 제안하였다. 27*32SRAM을 사용하여 Vertical edge를 모두 처리하고 Horizontal edge를 처리하는 방식이 아닌 한 블록에 대한 Vertical edge후에 바로 Horizontal edge를 처리함으로써 28(prebuffering)19(Y)+32(Cb)+32(Cr)=188clocks에 $16\times16$ 블록 처리가 완료되는 deblocking 필터를 제안하여 하드웨어 설계언어인 VHDL언어로 설계하였다. 그리고 FPGA칩인 XCV1000E에 다운로드하여 칩 레벨의 시뮬레이션을 수행함으로써 설계된 deblocking 필터를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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