• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권3호
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• pp.7-11
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• 2020

Enormous methods have been proposed for the detection and segmentation of blur and non-blur regions of the images. Due to the limited available information about the blur type, scenario and the level of blurriness, detection and segmentation is a challenging task. Hence, the performance of the blur measure operators is an essential factor and needs improvement to attain perfection. In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with the adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective of the blur type and level which may not be suitable for images with large variations in imaging conditions and blur type and level. Contradictory, the proposed measure uses an adaptive threshold for each image based on the image and the blur properties to generate an improved sharpness metric. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the support vector machine (SVM). The performance of the proposed method is evaluated using a well-known dataset and compared with five state-of-the-art methods. The comparative analysis reveals that the proposed method performs significantly better qualitatively and quantitatively against all the methods.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권4호
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• pp.110-115
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• 2019

Blur detection and segmentation play vital role in many computer vision applications. Among various methods, local binary pattern based methods provide reasonable blur detection results. However, in conventional local binary pattern based methods, the blur map is computed by using a fixed threshold irrespective of the type and level of blur. It may not be suitable for images with variations in imaging conditions and blur. In this paper we propose an effective method based on local binary pattern with adaptive threshold for blur detection. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the multinomial logistic regression. The performance of the proposed method is evaluated using different datasets. The comparative analysis not only demonstrates the effectiveness of the proposed method but also exhibits it superiority over the existing methods.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.77-83
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• 1998

일반적으로 동영상은 물체의 움직임에 의해 움직임 열화를 겪는다. 본 논문의 목적은 이러한 움직임 열화의 해석을 위한 모델을 제시하고 정칙화된 반복 기법을 이용하여 이를 제거하기위한 복원방식을 제안하는 것이다. 제안된 모델에서는 기존의 공간 불변적인 모델의 한계를 극복하기 위하여 움직이는 물체와 정지된 배경과의 경계에서 일어나는 현상을 수학적으로 해석하게 된다. 그리고 복원 과정에서의 객체기반적 처리를 위하여 움직임을 기반으로 하는 영상 분할 기법을 소개하는데, 이 기법은 기존의 연구를 바탕으로 본 연구에 맞도록 응용하여 사용한다. 제안된 모델을 근거로 한 영상복원 기법은 제약조건을 이용한 반복적 방법으로서 사전에 추정된 열화정보를 이용하여 움직임 열화를 제거하개 된다. 제안된 방법의 성능은 실험결과로서 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권2호
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• pp.81-87
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• 1999

비월주사방식의 TV 방송은 전송대역폭을 효율적으로 사용할 수 있기 때문에 현재 방송표준에서 사용하고 있으며, MPEG-2와 같은 압축표준에서도 이를 지원하도록 되어있다. 본 논문에서는 이러한 비월주사방식을 사용하는 동영상의 화질개선을 위한 후처리기법으로 필드불일치 보정기법과 움직임열화를 제거하는 기법을 제안한다. 필드불일치 보정기법은 에지 분류를 기반으로하는 선형보간기법과 움직임을 추정하여 이를 보상하는 방법에 대해 설명한다. 선형보간을 위한 에지의 분류는 압축표준에서 가장 널리 사용되는 DCT의 계수를 이용함으로써 추가적인 계산과정 없이 단순히 계수의 비교만으로 이루어진다. 또한 움직임을 추정하여 이를 보상하는 방법은 움직임을 기반으로 하는 영상분할 기법을 적용하여 두 필드이 정보를 모두 이용하게 되므로 정보의 이용이라는 측면에서 매우 효율적이다. 동영상의 화질개선을 위한 움직임열화 제거기법은 제안되는 열화모델을 기반으로 공간적응적인 반복적 영상복원기법을 이용하여 화질개선 효과를 얻을 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1491-1494
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• 2002

The paper introduces a novel system of two hands real-time tracking based on the unrestricted hand skin segmentation by multi color systems. After corer-based segmentation and pre-processing operation, a label set of regions is created to locate the two hands automatically. By the normalization, template matching is used to find out the left or right hand. An improved fast self-adaptive tracking algorithm is applied and Canny filter is used for hand detection.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1315-1318
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• 2003

In this paper, a neural network based approach using a self-organizing feature map is proposed for the segmentation of X ray images. A number of algorithms based on such approaches as histogram analysis, region growing, edge detection and pixel classification have been proposed for segmentation of general images. However, few approaches have been applied to X ray image segmentation because of blur of the X ray image and vagueness of its edge, which are inherent properties of X ray images. To this end, we develop a new model based on the neural network to detect objects in a given X ray image. The new model utilizes Mumford-Shah functional incorporating with a modified adaptive SOFM. Although Mumford-Shah model is an active contour model not based on the gradient of the image for finding edges in image, it has some limitation to accurately represent object images. To avoid this criticism, we utilize an adaptive self organizing feature map developed earlier by the authors.[1] It's learning rule is derived from Mumford-Shah energy function and the boundary of blurred and vague X ray image. The evolution of the neural network is shown to well segment and represent. To demonstrate the performance of the proposed method, segmentation of an industrial part is solved and the experimental results are discussed in detail.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.97-99
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• 2022

대장암의 조기 발견과 치료를 위해서는 정확한 폴립의 분할이 중요하나 다음과 같은 제약이 따른다. 개별 폴립의 위치, 크기 및 모양이 서로 상이하며, 모션 흐림 및 빛 반사와 같은 특정 상황에서 폴립과 주변 환경 간에 상당한 정도의 유사성이 존재한다. 인코더와 디코더 역할을 하는 Convolutional Neural Networks로 구성된 U-net은 이러한 한계를 극복하기 위해 다양하게 사용된다. 본 연구는 보다 정확한 폴립 분할을 위한 비전트랜스포머가 포함된 U-net 아키텍처를 제안하였고, 그 결과 제안된 방식은 표준 U-net 아키텍처보다 더 나은 성능을 보였음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Display
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• 제5권3호
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• pp.1-7
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• 2004

We developed a novel frame interpolation method to interpolate a frame between two successive original frames. Using this method, we are able to apply a double-rate driving method instead of an impulse driving method where a black frame is inserted between two successive original frames. The double-rate driving method enables amelioration of the motion blur of LCDs caused by the characteristics of human vision without reducing the luminosity of the whole screen. The image quality of the double-rate driving method was also found to be better than that of an impulse driving method using our motion picture simulator and an actual panel. Our initial model of our frame interpolation method consists of motion estimation with a maximum matching pixel count estimation function, an area segmentation technique, and motion compensation with variable segmentation threshold. Although salt and pepper noise remained in a portion of an object mainly due to inaccuracy of motion estimation, we verified the validity of our method and the possibility of improvement in hold-type motion blurring.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.181-184
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• 2005

기존의 비디오 분할 방법은 밝기의 변화가 큰 영상이나 움직임이 큰 영상에 대해서는 정확한 분할이 이루어지지 않았다. 본 논문은 움직임 정보를 이용하여 움직임이 큰 영상에서 좀 더 정확하게 비디오를 분할할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 블록 정합 알고리즘을 이용하여 얻어진 움직임 벡터로부터 움직임 유사도를 찾는 방법을 제안한다. 또 연속된 프레임에서 픽셀의 차이 값을 계산할 때 motion blur 로 생기는 오차를 각 블록의 움직임 크기로 보상하여 좀 더 정확한 픽셀의 차이 값을 계산하는 방법을 제안한다. 이렇게 얻어진 두 가지 정보를 이용하여 discontinuity value 를 계산한다. 움직임이 많은 액션 영화 3 편에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 기존의 움직임 유사도와 픽셀 차이 값을 구하여 샷 경계 검출을 하는 방법보다 좀 더 정확한 샷 경계 검출을 하고 있다는 것을 보여준다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.87-91
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• 2022

Bokeh effect is a stylistic technique that can produce blurring the background of photos. This paper implements to produce a bokeh effect with a single image by post processing. Generating depth map is a key process of bokeh effect, and depth map is an image that contains information relating to the distance of the surfaces of scene objects from a viewpoint. First, this work presents algorithms to determine the depth map from a single input image. Then, we obtain a sparse defocus map with gradient ratio from input image and blurred image. Defocus map is obtained by propagating threshold values from edges using matting Laplacian. Finally, we obtain the blurred image on foreground and background segmentation with bokeh effect achieved. With the experimental results, an efficient image processing method with bokeh effect applied using a single image is presented.