이 논문에서는 image signal processing 을 고려하여 저조도에서 촬영된 저품질의 raw 이미지를 딥러닝에 기반하여 개선하는 방법을 제안한다. 스마트폰 카메라의 경우 DSLR 카메라에 비해 렌즈나 센서의 확장에 제약이 있어 저조도 상황에서 이미지에 노이즈가 증가되고 품질이 저하되는 문제점을 보인다. 기존 딥러닝 기반 저조도 이미지 처리 방식은 image signal processing의 주요 요소인 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 고려하지 못하여 부자연스러운 이미지를 생성하기도 한다. 본 논문에서는 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 딥러닝 모델에 적용하기 위해 중심거리와 채널 평균을 활용한다. 스마트폰으로 촬영된 저조도 이미지를 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 더 높은 peak signal to noise ratio 와 structural similarity index measure를 달성함과 동시에 높은 품질의 저조도 이미지를 생성함을 확인한다.
본 논문에서는 JPEG2000 DWT에 대한 워터마킹 알고리즘들의 화질 저하와 에지 부근의 블록화 문제를 해결하기 위하여 두 개의 스케일링 변수를 사용하여 블록간의 워터마킹 신호가 영상에 따라 자동 조절되는 적응형 블록 워터마킹을 제안하고 검증하였다. 저주파 LL 부대역의 모든 계수들의 평균값과 블록 평균값과의 비를 스케일 변수로 사용하여 1차 강도 조절을 하고, 현재 블록 평균간과 다음 인접 블록 평균간의 비를 2차 스케일링 변수로 사용하여 강도 조절을 함으로써 비가시성과 화질 저하의 문제를 해결하였다. 적응형 블록 워터마킹은 원본 영상에 의해 자동으로 생성되며, 영상의 밝기 값에 따라 워터마크의 강도가 조절된다. 동일한 강도의 워터마크를 삽입하는 대신에 블록 단위별로 서로 다른 강도를 가지는 워터마크를 삽입함으로써 기존 알고리즘들보다 비가시성적인 특성이 4$\sim$14dB 향상되었으며 필터 공격, JPEG2000 압축, 리사이즈, 자르기 등과 같은 다양한 워터마크 공격에도 더욱 견고한 특성을 보였다. 또한 제안한 방식을 JPEG2000 칩에도 적용하기 위해 Hynix 0.25 ${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 ASIC으로 구현하여 검증하였다.
The objective of this study is to investigate the average droplet size distributions of a GDI spray by simultaneous fluorescence/scattering image technique. GDI engine is recently very popular because of high engine efficiency and low emissions. However, the injectors must have good spray characteristics because the fuel is directly injected into the cylinder. The fuel mixtures used in this study were 2% of fluorobenzene, 9% of DEMA(diethyl-methyl-amine) and 89% of hexane by volume. The system for obtaining 2-D fluorescence/scattering images of fuel spray was constituted of a laser sheet, a doubling prism, optical filters, and an ICCD camera. Using the ratio of the fluorescence to the scattering intensities, SMD distributions were obtained. SMD measured by the technique was compared with that obtained by PDA. It was found that average droplet size was bigger at spray center in the early stage of injection and at the outer periphery of the spray in the late stage of injection.
The purpose of this study was to investigate the dietary related factors and blood parameters of moderately or severely obese children residing in Samcheok. Anthropometric measurement, 24-hour recall for dietary intake, blood analysis and questionnaire response including nutritional knowledge, nutritional attitude, body image recognition and eating habits were conducted in 23 obese children(16 boys and 7 girls) and their mother. The mean age of subjects are 10.0 years. The average body weight, BMI, obesity index and percent body fat were 57.5㎏, 27.0㎏/$m^2$, 47.3 and 38.1% in boys and 51.0㎏, 24.8㎏/$m^2$, 40.3 and 43.9% in girls. The average nutritional attitude, the self-satisfaction and the nutritional knowledge scores in subjects were 29.9/40, 32.7/50 and 7.3/10, respectively. 34.8% of the subjects were unsatisfied with their body image, whereas, 81.8% of their mothers were unsatisfied with children’s body image. 60.9% of subjects had one or both obese parents. Average intake of energy were 90.6% of RDA in boys and 84.3% of RDA in girls. The ratio of energy from carbohydrate/protein/fat were 66/16/18 in boys and 66/17/17 in girls. The mean serum cholesterol concentration of the subjects was 191.8mg/dl and 78.3% of the subjects were above the normal serum cholesterol rage of children. In the results of correlation analysis, obesity index was negatively correlated with self and mother’s nutritional attitude scores. Body weight and BMI were positively correlated with vitamin C(p<0.05) and fruits(p<0.05) intakes. And there was a positive correlation between obesity index and BMI, and serum cholesterol(p<0.05).
디지털 영상처리 기술은 영상의 압축, 인식 그리고 복원 등 많은 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 여전히 영상의 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있다. 일반적으로 영상에 첨가되는 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, 가우시안 및 임펄스 잡음이 중첩된 복합잡음 등이 있으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 에지를 보존하고 복합잡음을 제거하기 위하여, 잡음 판단을 거친 후, 화소집합의 메디안값 및 평균값에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
디지털 흉부단층합성법 검사에서 부가필터 사용에 따른 환자의 선량과 화질의 특성을 비교해보고자 하였다. 부가필터의 종류는 구리, 알루미늄, 니켈을 사용하였으며, 이 때 각 각의 부가필터에 따른 유효선량, 면적선량을 측정해 보았고, 화질의 물리적 평가방법으로 signal to noise ratio (SNR)과 contrast to noise ratio (CNR)을, 시각적 평가방법으로 contrast detail (CD) phantom을 이용한 CD 곡선을 비교하였다. 그 결과 부가필터별 조사선량이 비슷한 두께는 0.3 mmCu, 3 mmAl, 0.3 mmNi 였으며 부가필터를 사용하지 않았을 때 보다 조사선량 값이 평균 33.1% 감소하였다. 각 필터 별 dose area product (DAP) 선량값을 측정한 결과 Ni를 사용하였을 때 선량이 72.9% 감소하여 가장 낮았으며, 필터별 DAP 값은 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 유효선량은 Ni를 사용하였을 때 가장 낮은 선량 값을 보였고, 필터를 사용하지 않았을 때 0.102 mSv에 비해 48.0% 감소하였다. CD phantom에 의한 시각적 화질평가에서는 각 필터별로 비슷한 양상을 나타냈으며, 3가지 부가필터를 사용 하였을 때 S NR과 CNR은 평균 19.07, 1 8.17% 감소함을 보였다. 결론적으로 디지털 흉부 단층합성법 검사에서 부가필터로 Ni을 사용할 경우 유효선량 및 DAP 선량 감소, 화질에서 가장 적절함을 알 수 있었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.195-201
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2015
For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.
Yoo, Jihwan;Ko, Min Soo;Kwon, Soon Chul;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook;Yoo, Jisang
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권5호
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pp.1762-1773
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2014
In this paper, a distributed image coding scheme for multi-view video through an efficient generation of side information is proposed. A distributed video coding technique corrects the errors in the side information, which is generated with the original image, by using the channel coding technique at the decoder. Therefore, the more correct the generated side information is, the better the performance of distributed video coding. The proposed technique is to apply the distributed video coding schemes to the image coding for multi-view video. It generates side information by selectively and efficiently using both 3-dimensional warping based on the depth map with spatially adjacent frames and motion-compensated temporal interpolation with temporally adjacent frames. In this scheme the difference between the adjacent frames, the sizes of the motion vectors for the adjacent blocks, and the edge information are used as the selection criteria. From the experiments, it was observed that the quality of the side information generated by the proposed technique was improved by the average peak signal-to-noise ratio of 0.97dB than the one by motion-compensated temporal interpolation or 3-dimensional warping. The result from analyzing the rate-distortion curves revealed that the proposed scheme could reduce the bit-rate by 8.01% on average at the same peak signal-to-noise ratio value, compared to previous work.
본 논문에서는 기울기와 밝기값 분포 정보를 고려하여 전립선 객체를 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 네 단계로 이루어진다. 첫째, 일정 간격으로 방사선을 생성한다. 이 때, 방사선의 시작 위치와 길이를 산정함으로써 잡음의 영향을 최소화 한다. 둘째, 방사선에서 얻은 프로파일을 기울기 기준으로 경계점 후보들을 정렬하고 정렬 된 순서에 따라 우선순위를 부여한다. 셋째, 기울기 우선순위와 자기값 분포를 사용하여 경계점을 추출한다. 마지막으로 경계점 추출 오류를 줄이기 위하여 추출된 경계점을 B-스플라인 보간으로 보정한다. 정확성 평가를 위하여 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 결과간 평균거리차이 측정과 중복지역비율 측정을 수행한다. 실험결과 평균거리차이는 1.09mm, 표준편차는 $\pm0.20mm$로 측정되었고, 중복지역비율은 92%로 측정되었다.
In this paper, we propose a new algorithm to improve the contrast ratio, to preserve information of bright regions and to maintain the color of backlight image that appears with a great relative contrast. Backlight images of the natural environment have characteristics for difference of local brightness; the overall image contrast improvement is not easy. To improve the contrast of the backlight images, MSR (Multi-Scale Retinex) algorithm using the existing multi-scale Gaussian filter is applied. However, existing multi-scale Gaussian filter involves color distortion and information loss of bright regions due to excessive contrast enhancement and noise because of the brightness improvement of dark regions. Moreover, it also increases computational complexity due to the use of multi-scale Gaussian filter. In order to solve these problems, a linear MSR is performed that reduces the amount of computation from the HSV color space preventing the color distortion and information loss due to excessive contrast enhancement. It can also remove the noise of the dark regions which is occurred due to the improved contrast through edge preserving filter. Through experimental evaluation of the average color difference comparison of CIELAB color space and the visual assessment, we have confirmed excellent performance of the proposed algorithm compared to conventional MSR algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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