• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.96-104
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• 2009

본 논문에서는 기준영상에 대한 정보가 없는 무기준(No-reference) 정지영상 객관적 화질 평가 방법을 제안한다. 제안하는 무기준 객관적 화질평가 방법은 인간의 시각체계에서 민감하게 반응하고 화질의 주된 열화 요인인 경계영역의 블록킹과 블러링을 측정하여 수치화 한다. 블록킹 정량화를 위해서, 우선 인접 화소간의 차이를 누적하여 블록킹이 발생하는 위치를 찾고 그 교차점에서 블록킹 현상을 2차원 계단함수로 모델링하여 블록킹의 국소적인 강도를 계산한다. 계산된 국소적 수치들은 적절한 함수화를 통하여 블록킹 수치로 사용된다. 이상적인 영상의 경계는 계단함수임을 가정하면 블러링된 영상에서의 경계의 전이 폭을 계산함으로써 블러링 정도를 예측할 수 있다. 주어진 영상을 다시 Gaussian 블러링 커널을 이용하여 블러링시킨 후 두 영상의 경계 마스크 영상을 이용하여 경계 블록을 결정한다. 경계블록을 수평, 수직, 두 대각선 방향으로 사영하여 얻은 사영신호로부터 국소적 극대 및 극소 위치를 이용하여 경계 전이의 폭을 추정한다. 또한 kurtosis와 SSIM을 이용하여 그 수치를 보정하여 블러링의 수치로 사용한다. 제안한 방법의 객관적 화질 수치는 주관적 화질 수치와 비교해 본 결과 높은 상관관계를 가지는 것을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.459-470
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• 2012

본 논문은 영상 보간법을 이용하여 저해상도 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 변환하는 방법을 제안한다. 현재의 카메라 센서는 고해상도 색상 영상을 제공하는데 반해, 깊이 측정 장치는 저해상도의 깊이맵을 주로 제공한다. 본 논문은 기존의 양선형 보간법, 고등차수 보간법, 양측 보간법을 바탕으로 깊이맵에서 추출한 고주파 성분을 적용하여 깊이맵의 선명도를 증가한다. 이를 위해, 제안 방법은 고주파 성분 추출 단계, 고주파 성분 적용 단계, 및 영상 보간 단계를 거친다. 실험에서는 다양한 깊이맵 데이터에 제안 방법을 적용하였는데, 성능검증 방법으로 선명도(sharpness degree)와 블러 메트릭 (blur metric)의 두 객관적 측정을 통해서 제안 방법이 기존 방법에 비해 선명도가 약 2배 정도 증가했음을 보여준다. 또한 블러 메트릭은 평균 14%가 감소되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.31-43
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• 2014

깊이맵은 3D 입체영상의 생성을 위해 중요한 요소이다. 하지만 깊이 카메라를 이용하여 획득한 깊이맵들은 낮은 해상도를 갖는 단점이 있기 때문에 이를 고해상도로 변환하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 일반적으로 PSNR, Sharpness Degree, Blur Metric 등과 같은 객관적인 평가방법으로 성능을 검증해왔다. 이러한 평가방법 이외에 DIBR로 가상시점(virtual view)을 생성하여 주관적으로 평가하는 연구도 있으나, 입체영상을 생성하여 깊이맵 업샘플링의 성능을 분석하는 것은 많지 않다. 본 논문에서는 다양한 깊이맵 업샘플링 방법들을 이용하여 생성된 입체영상의 주관적 평가와 업샘플링 방법의 객관적 평가 결과의 상관관계 및 선형회귀법을 이용하여 관련성을 분석한다. 실험결과에서는 에지 PSNR이 시각적 피로도와의 상관관계가 가장 높고, Blur Metric은 가장 낮다는 것을 보여준다. 또한 선형회귀에서는 최적의 입체영상을 얻을 수 있는 객관적 평가의 가중치를 구하고, 기존 또는 새로운 업샘플링 알고리즘의 3D성능을 예측할 수 있는 공식을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.127-136
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• 2013

본 논문은 동영상 프레임 간 선명도를 균일하게 유지하면서 블러를 제거하는 기법을 제안한다. 고정된 변수들을 이용하는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 디블러링 기법은 영상에 따라 디블러 변수들을 조절함으로써 선명도를 균일하게 만들어 준다. 먼저, 입력 프레임의 초기 블러 커널을 추정하고, 디컨볼루션을 수행한 뒤, 선명도를 측정한다. 그리고 균일한 선명도를 유지할 수 있도록 측정된 선명도에 기반하여 정규화 변수와 커널을 조절하고, 다시 디컨볼루션을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 상당히 균일한 선명도를 유지하면서 디블러링을 수행함을 확인할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.907-923
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• 2020

For the severe haze situation in the Beijing-Tianjin-Hebei region, conventional fine particulate matter (PM2.5) concentration prediction methods based on pollutant data face problems such as incomplete data, which may lead to poor prediction performance. Therefore, this paper proposes a method of predicting the PM2.5 concentration based on image analysis technology that combines image data, which can reflect the original weather conditions, with currently popular machine learning methods. First, based on local parameter estimation, autoregressive (AR) model analysis and local estimation of the increase in image blur, we extract features from the weather images using an approach inspired by free energy and a no-reference robust metric model. Next, we compare the coefficient energy and contrast difference of each pixel in the AR model and then use the percentages to calculate the image sharpness to derive the overall mass fraction. Furthermore, the results are compared. The relationship between residual value and PM2.5 concentration is fitted by generalized Gauss distribution (GGD) model. Finally, nonlinear mapping is performed via the wavelet neural network (WNN) method to obtain the PM2.5 concentration. Experimental results obtained on real data show that the proposed method offers an improved prediction accuracy and lower root mean square error (RMSE).

• 한국통신학회논문지
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• 제35권2B호
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• pp.352-360
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• 2010

IPTV나 Mobile IPTV 같은 IP 기반의 방 통 융합형 멀티미디어 서비스는 사용자 인지적 QoE가 보장된 서비스를 제공하는 것이 절실하다. 본 논문에서는 실시간 Mobile IPTV 서비스시 다양한 IP망의 조건에 따라 발생하는 에러의 영향으로 열화된 컨텐츠의 손상 정도를 보다 정확하고 효율적으로 평가하기 위한 방안을 제안하였다. QoE를 고려한 실시간 전송시 측정을 위해서 손상된 프레임의 효율적 정합 및 측정 방법을 보여 주었다. 제안된 알고리즘은 실시간 전송 스트림의 각 프레임으로 부터 디지털화된 컨텐츠의 밝기 정보를 추출하여 분석하며 블러, 블록, 에지 비즈니스, 컬러 에러 등 QoE 요소들을 RR 기반의 측정 파라메터로 활용하여 평가하였다. 제안된 방안의 정확성을 증명하기 위해서 원 소스 컨텐츠와 손상된 컨텐츠를 비교 분석하였다.

• Journal of Information Display
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• 제9권1호
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• pp.1-5
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• 2008

Two new impulsive driving technologies for 120Hz liquid crystal display (LCD) panels are proposed to improve moving picture quality. One technology generates the dark frame using an adder and a shifter simply without using any look up tables (LUTs). It results in a cost effective impulsive scheme with motion picture quality comparable to that of high speed driving. The other is a backlight flashing method designed to avoid ghost images. The issue of ghost images caused by the slow response time of liquid crystal (LC) is solved by means of 120Hz overdriving and 120Hz backlight flashing. Using the perceived blur edge time (PBET) metric, measured moving picture response time (MPRT) values were 10.8ms and 4.4ms, respectively, while that of 120Hz high speed driving was 10.1ms.

• 한국해양공학회지
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• 제34권6호
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• pp.442-453
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• 2020

Underwater color images suffer from low visibility and color cast effects caused by light attenuation by water and floating particles. This study applied single image enhancement techniques to enhance the quality of underwater images and compared their performance with real underwater images taken in Korean waters. Dark channel prior (DCP), gradient transform, image fusion, and generative adversarial networks (GAN), such as cycleGAN and underwater GAN (UGAN), were considered for single image enhancement. Their performance was evaluated in terms of underwater image quality measure, underwater color image quality evaluation, gray-world assumption, and blur metric. The DCP saturated the underwater images to a specific greenish or bluish color tone and reduced the brightness of the background signal. The gradient transform method with two transmission maps were sensitive to the light source and highlighted the region exposed to light. Although image fusion enabled reasonable color correction, the object details were lost due to the last fusion step. CycleGAN corrected overall color tone relatively well but generated artifacts in the background. UGAN showed good visual quality and obtained the highest scores against all figures of merit (FOMs) by compensating for the colors and visibility compared to the other single enhancement methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1904-1926
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• 2016

Iris recognition for biometric personnel identification has gained much interest owing to the increasing concern with security today. The image quality plays a major role in the performance of iris recognition systems. When capturing an iris image under uncontrolled conditions and dealing with non-cooperative people, the chance of getting non-ideal images is very high owing to poor focus, off-angle, noise, motion blur, occlusion of eyelashes and eyelids, and wearing glasses. In order to improve the accuracy of iris recognition while dealing with non-ideal iris images, we propose a novel algorithm that improves the quality of degraded iris images. First, the iris image is localized properly to obtain accurate iris boundary detection, and then the iris image is normalized to obtain a fixed size. Second, the valid region (iris region) is extracted from the segmented iris image to obtain only the iris region. Third, to get a well-distributed texture image, bilinear interpolation is used on the segmented valid iris gray image. Using contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) enhances the low contrast of the resulting interpolated image. The results of CLAHE are further improved by stretching the maximum and minimum values to 0-255 by using histogram-stretching technique. The gray texture information is extracted by 1D Gabor filters while the Hamming distance technique is chosen as a metric for recognition. The NICE-II training dataset taken from UBRIS.v2 was used for the experiment. Results of the proposed method outperformed other methods in terms of equal error rate (EER).