• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.43-48
• /
• 2011

현재 영상 정보 개선을 위한 다양한 영상 필터링 알고리즘들이 제시되고 있으며, 그 중에서 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘은 다른 기존의 필터링 방식에서 잡음이 제거된 후에 블러링 효과와 잡음 제거율이 반비례하는 단점을 개선하기 위해서 퍼지 논리를 적용하였다. 그러나 기존의 퍼지 필터 방법은 그레이 영상의 단색 정보만을 잡음의 판단 기준으로 하였기 때문에 칼라 영상에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 컬러 영상에 적용할 수 있는 퍼지 필터 알고리즘을 제안한다. 제시된 퍼지 필터 알고리즘은 영상의 RGB 컬러 정보를 각각의 R, G, B 채널 영상으로 분리하고, 각 채널 영상에 서 마스크가 위치한 기준 픽셀의 잡음 가능성 정도를 퍼지 논리에 적용하여 판단한다. 잡음 정도에 따라서 출력 영상의 화소값을 평균값 또는 중간값으로 결정한다. 제안된 방법을 잡음이 존재하는 칼라 영상에 적용한 결과, 단색 정보를 기준으로 처리하는 기존의 필터 방법에 비해서 효과적인 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.647-650
• /
• 2013

HEVC RExt(High Efficiency Video Coding Range Extension)는 RGB/YUV 4:2:2 4:4:4 색 샘플링 영상과 10비트 심도 이상의 영상 지원을 목표로 한다. RGB 영상은 YUV 4:2:0 색 샘플링 영상과는 달리 색평면 간 높은 상관도를 갖고 있으며, 이를 이용하여 화소값을 예측하는 기법들이 JCT-VC 표준화 회의에서 기고되었다. 하지만 일반적으로 RGB 영상의 고주파수 성분은 색평면 간 낮은 상관도를 갖고 있으며, 이는 색평면 간 예측 시 부호화 효율 저하의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 색평면 간 예측 시 고주파수 성분을 저역통과필터를 통해 적응적으로 제거하는 기법을 제안한다. HEVC RExt의 RGB 영상을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 기법은 기존 색평면 간 예측 기법에 비해 큰 복잡도의 증가 없이 평균 0.6%의 BD(Bjontegaard Distortion)-율 이득을 얻을 수 있었다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
• /
• 제14권1호
• /
• pp.113-120
• /
• 2000

This study has developed a new liquid crystal calibration technique using Neural networks with median filtering and applied this technique to heat transfer measurements. To verify the validity of this new measurement technique, the local Nusselt numbers on a flat plate surface subjected to an axisymmetric impinging jet were measured and compared with the results by the conventional Hue-temperature calibration technique under the same conditions. Because the Neural networks predict the non-linear relations between temperatures and corresponding R, G, B values, Neural networks-median filtering calibration technique can utilize a much wider color band in the experiment than the Hue-temperature calibration technique, resulting in a significant reduction in the experimental time.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.233-239
• /
• 2016

Color enhancement basically deals with color manipulation in digital images. Recently, the technique has become widely used as a result of the increasing use of digital cameras. Retinex-based colorenhancement algorithms are a popular technique. In this paper, retinex with bilateral filtering is proposed to improve the quality of poorly illuminated images. Generally, it consists of three main steps: first, a retinex-based algorithm with color restoration; second, transformation mapping using histogram matching; and finally, smoothing the image using a bilateral filter. The experimental results demonstrate that the proposed method can successfully enhance image contrast while avoiding the halo effect and maintaining the color distribution in the image.

• Current Optics and Photonics
• /
• 제4권1호
• /
• pp.16-22
• /
• 2020

In high resolution imaging devices, smaller aperture in the color filter causes cross talk which provides incorrect information. Plasmonic color filters (PCFs) have been reported as an alternative of the conventional color resist based-color filter (CRCF) and many studies on PCFs demonstrated the filtering function by PCFs with a sub-micron size. In this work, we investigated the cross talk performance of PCFs compared to CRCFs. The effect of cross talk over distance from the filter were measured for each filter. Despite poorer spectral filtering characteristics, PCFs were more robust against cross talk than CRCFs. Also, the further away from the filter, the more cross talk appeared. As a result, PCFs showed less cross talk than CRCFs at about 82% of the results measured at a distance of 2~10 ㎛. This study will help to make practical use of PCFs in high-resolution imaging applications.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
• /
• pp.487-490
• /
• 1999

In this paper we propose an efficient content-based image retrieval method using the color and wavelet based features. The color features are extracted from color histograms of the global image and the wavelet based features are extracted from the invariant moments of the high-pass band image through the spatial-frequency analysis of the wavelet transform. The proposed algorithm, called color and wavelet features based query(CWBQ), is composed of two-step query operations for efficient image retrieval: the coarse level filtering operation and the fine level matching operation. In the first filtering operation, the color histogram feature is used to filter out the dissimilar images quickly from a large image database. The second matching operation applies the wavelet based feature to the retained set of images to retrieve all relevant images successfully. The experimental results show that the proposed algorithm yields more improved retrieval accuracy with computationally efficiency than the previous methods.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제8권7호
• /
• pp.1464-1468
• /
• 2004

본 논문은 그레이 영상을 컬러영상으로 변환하고 컬러농도를 변환하여 출력영상을 향상시킨 연구이다. RGB 컬러성분을 추출하기 위한 의사컬러링은 2D고속웨이브릿 변환(FWT)에 의한 필터뱅크 재배열을 적용하고 후처리에서 각각의 모노컬러는 노이즈제거와 영상향상을 위해 이산 컬러농도변환(CIT)을 적용한다. 실험결과 출력영상은 일반 웨이블릿 변환 적용보다 PSNR 30dB이상 개선된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.743-744
• /
• 2016

Object tracking in video sequences is a challenging task and has various applications. Particle filtering has been proven very successful for non-Gaussian and non-linear estimation problems. In this study, we first try to develop a color-based particle filter. In this approach, the color distributions of video frames are integrated into particle filtering. Color distributions are applied because of their robustness and computational efficiency. The model of the particle filter is defined by the color information of the tracked object. The model is compared with the current hypotheses of the particle filter using the Bhattacharyya coefficient. The proposed tracking method directly incorporates the scale and motion changes of the objects. Experimental results have been presented to show the effectiveness of our proposed system.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제25권6B호
• /
• pp.1021-1027
• /
• 2000

In this paper, we propose two new detection-estimation based algorithms that effectively remove impulsive noises in severely corrupted color images. The existing methods for enhancing corrupted color images with impulsive noises commonly possess the inherent problems of excessive computing time and smoothing out edges. However, since our proposed algorithms classify corrupted pixels first in each channel or in each pixel and then perform marginal or vector median filtering only for them, are computationally efficient and preserve edges well. In addition, since there are no appropriate criteria to evaluate the performance of impulsive noise detectors for color images, the objective comparison of noise detectors is difficult. Thus, we introduce a new efficiency factor to compare the performance of noise detectors in digital color images. Simulation results show that the proposed algorithms perform better than the existing methods in terms of both objective and subjective evaluat ons.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37권2A호
• /
• pp.105-112
• /
• 2012

원거리에서의 획득한 영상은 해상도가 낮고 블러링과 잡음에 의한 영향이 크다. 이러한 문제점들은 얼굴 검출 과정에서 보다 많은 오류영역을 산출할 수 있다. 본 논문에서는 AdaBoost 필터와 얼굴의 색상과 외형 정보를 이용한 순차적인 검증 단계를 적용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. AdaBoost 방법으로 검출된 오류(false alarm)는 피부색 필터와 가변 경계마스크 필터로 순차적으로 제거된다. 피부색 필터는 사각 윈도우 영역과 화소 별로 적용되는 두 단계로 구성되어 최종적으로 이진 얼굴 클러스터 영상을 구성한다. 기존의 고정된 경계마스크 필터의 단점을 해결하기 위하여 얼굴 클러스터영역에 부합하는 타원을 추정하여 경계마스크의 크기를 산출하고 가로-세로 비율의 적정성을 검토한다. 실험에서는 CCTV와 스마트 폰으로 획득한 영상을 이용하여 제안된 얼굴 검출 방법이 원거리에서 획득한 영상의 얼굴 검출에 효과적임을 보인다.