CT 영상의 획득 및 전송 등의 과정에서 발생하는 잡음은 영상의 질을 저하시키는 요소로 작용한다. 따라서 이를 해결하기 위한 잡음제거는 영상처리에서 중요한 전처리 과정이다. 본 논문에서는 딥러닝의 convolutional autoencoder (CAE) 모형에서 기존 컨볼루션 연산 대신 deformable 컨볼루션 연산을 적용한 deformable convolutional autoencoder (DeCAE) 모형을 이용하여 잡음을 제거하고자 한다. 여기서 deformable 컨볼루션 연산은 기존 컨볼루션 연산보다 유연한 영역에서 영상의 특징들을 추출할 수 있다. 제안된 DeCAE 모형은 기존 CAE 모형과 같은 인코더-디코더 구조로 되어있으나 효율적인 잡음제거를 위해 인코더는 deformable 컨볼루션 층으로 구성하고, 디코더는 기존 컨볼루션 층으로 구성하였다. 본 논문에서 제안된 DeCAE 모형의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 그리고 포아송 잡음에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, DeCAE 모형은 전통적인 필터 즉, Mean 필터, Median 필터와 이를 개선한 Bilateral 필터, NL-means 방법 뿐만 아니라 기존의 CAE 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, MAE (Mean Absolute Error), PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.
In this paper, we propose a new method of eye, face, and lip makeup techniques on the target face image from several makeup examples without losing detail features such as eyelids, eyebrows, hair. After detection of the feature layer for the skin, we applied our makeup techniques to the target face by using a blending technique. We used a cartoon rendering using bilateral filter. In order to smoothly makeup the target face, we created two Gaussian Weight maps for natural skin makeup effects. Our method did not need to perform complex operations, so the makeup results are so natural. Our experimental results show good performances in various makeups.
본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 Multiresolution Bilateral Filter (MBF) 기반의 구간적 노이즈 분석을 제안한다. 기존의 MBF 알고리즘은 최적화되지 않은 노이즈 추정 값을 중첩적으로 사용하다보니 over smoothing 현상이 발생되는 결과가 도출되기도 하였다. 이에 따른 보완점으로 열화영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어, 영상특성을 최대한 보존하며 노이즈제거를 진행하기 위해 블록 단위의 영역 내에서 노이즈 추정을 위한 파라미터를 추가한다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 노이즈 추정을 수행하여 얻어진 노이즈의 분산 값을 보다 정확히 추정하였고, 이로 인하여 향상된 노이즈 제거 영상 획득이 가능함을 확인할 수 있었다.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.404-407
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1995
Teleoperating system has been developed for several decades, and many control schemes for it have been suggested. But the implementation for real application needs very simple but effective controller. In this paper, an advanced control scheme for this purpose is suggested, which is the combination of a modified internal model controller and variable filter for force reflection. And we verify the effectiveness of the proposed scheme through the experiment. We use PUMA-560 as the slave robot, which is operated by velocity servo loop with geared motor. Both the responses of free motion and contact motion are shown.
Image segmentation is widely used in the pre-processing stage of image analysis and, therefore, the accuracy of image segmentation is important for performance of an image-based analysis system. An efficient image segmentation method is proposed, including a filtering process for super-pixels, improved saliency map information, and a merge process. The proposed algorithm removes areas that are not equal or of small size based on comparison of the area of smoothed superpixels in order to maintain generation of a similar size super pixel area. In addition, application of a bilateral filter to an existing saliency map that represents human visual attention allows improvement of separation between objects and background. Finally, a segmented result is obtained based on the suggested merging process without any prior knowledge or information. Performance of the proposed algorithm is verified experimentally.
3차원 영상을 제작하기 위해서는 여러 시점의 색상 영상과 함께 깊이 정보를 필요로 한다. 하지만 깊이 정보를 얻을 때 사용하는 ToF 카메라는 해상도가 낮으며 적외선 신호의 주파수 문제 때문에 최대 3대까지 사용할 수 있다. 따라서 깊이 정보를 색상 영상과 함께 사용하기 위해서 깊이 정보의 업샘플링이 필수적이다. 업샘플링은 깊이 정보를 색상 카메라 위치로 3차원 워핑하고 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter, JBF)를 사용하여 빈 영역을 채우는 방법으로 진행된다. 업샘플링은 오랜 시간이 소요되지만 그래픽스 프로세싱 유닛(graphics processing units, GPU)를 이용하여 빠르게 수행될 수 있다. 본 논문에서는 다중 GPU의 병렬 수행을 통하여 빠르게 다시점 깊이맵을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 GPU 병렬 수행은 범용 목적 GPU(general purpose computing on GPU, GPGPU) 중의 하나인 CUDA를 이용하였으며, 본 논문에서 제안된 방법을 이용하여 3개의 GPU 사용한 실험 결과 초당 35 프레임의 다시점 깊이맵을 생성했다.
본 논문에서는 결합형 양방향 필터를 이용하여 실시간으로 깊이 영상을 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Kinect 깊이 카메라로부터 얻은 깊이 영상의 화질을 실시간으로 향상시키기 위해 GPU 내의 상수 메모리와 2차원 영상 처리에 적합한 텍스쳐 메모리를 사용했다. 또한, 단일 화소에 대한 결합형 양방향 필터 연산을 각 GPU 쓰레드(thread)에 할당한 다음 병렬로 처리하여 계산량을 현저히 감소시킨다. 실험 결과를 통해, 제안한 실시간 깊이 영상 보정 방법이 깊이 영상의 화질을 향상시켰고, 초당 260화면의 속도로 동작하는 것을 확인했다.
고명암 대비(High Dynamic Range)영상을 일반 디스플레이 장치로 표현하기 위한 톤 매핑 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 주성분분석(Principle Component Analysis)을 통해 구한 휘도채널을 양방향필터를 이용하여 기본 영상과 디테일 영상으로 분리한다. 기본영상은 동적영역분할과 재분배를 수행하고, 기본영상의 밝기값과 향상된 밝기값을 이용하여 후광현상을 제거한다. 실험 결과에서 제안하는 기법은 저명암대비 영상에서 명암비 향상과 동시에 디테일이 보존되는 것을 확인할 수 있다.
Dental caries is one of the most popular oral disease. The aim of automatic dental cavity detection system is helping dentist to make accurate diagnosis. It is very important to separate cavity from the teeth in the detection system. In this paper, We compared two active contour algorithms, Snake and DRLSE(Distance Regularized Level Set Evolution). To improve performance, image is selected ROI(region of interest), then applied bilateral filter, Canny edge. In order to evaluate the algorithms, we applied to 7 tooth phantoms from incisor to molar. Each teeth contains two cavities of different shape. As a result, Snake is faster than DRLSE, but Snake has limitation to compute topology of objects. DRLSE is slower but those of performance is better.
양 방향성 필터는 이미지표면 평탄화와 잡음제거에 좋은 성능을 보이지만 특유의 연산 복잡도로 인하여 연산 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 고도의 병렬수행을 바탕으로 하는 그래픽연산장치(GPU)에 적합하도록 수정된 효율적인 양 방향성 필터를 NVIDIA 의 CUDA 를 사용하여 GTX 285 GPU 에서 구현하였다. 영상의 전 영역을 참조하는 대신 인접하고 연속된 영역으로의 근사화, 적은 메모리 사용량, 빠른 접근속도를 가지며 충돌이 최소화된 공유메모리 버퍼, Warp 를 고려한 병합된 메모리 접근방법을 바탕으로 병렬화 하였다. 그 결과, 같은 방식의 순차실행 알고리즘 대비 최소 약 34 배에서 최대 약 76 배의 속도 개선과 30dB 내외의 PSNR 을 갖는 양 방향성 필터를 구현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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