KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.412-434
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2023
This study discusses the high-order diffusion method in the wavelet domain. It aims to improve the edge protection capability of the high-order diffusion method using wavelet coefficients that can reflect image information. During the first step of the proposed diffusion method, the wavelet packet decomposition is a more refined decomposition method that can extract the texture and structure information of the image at different resolution levels. The high-frequency wavelet coefficients are then used to construct the edge detection function. Subsequently, because accurate wavelet coefficients can more accurately reflect the edges and details of the image information, by introducing the idea of state weight, a scheme for recovering wavelet coefficients is proposed. Finally, the edge detection function is constructed by the module of the wavelet coefficients to guide high-order diffusion, the denoised image is obtained. The experimental results showed that the method presented in this study improves the denoising ability of the high-order diffusion model, and the edge protection index (SSIM) outperforms the main methods, including the block matching and 3D collaborative filtering (BM3D) and the deep learning-based image processing methods. For images with rich textural details, the present method improves the clarity of the obtained images and the completeness of the edges, demonstrating its advantages in denoising and edge protection.
본 연구에서는 비등방성 2차원 확산 기반 필터를 이용하여 전산화단층영상(computed tomography, CT)의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상하고자 하였다. 실험은 4-채널 다중검출기 전산화단층영상기기(4-channel multi-detector computed tomography, MDCT)를 이용하였으며, CT 영상품질 평가를 위해 미국 의학물리학자협의회(american association of physicists in medicine, AAPM) CT 성능 평가용 팬톰을 사용하였다. X-선 조사 조건은 120 kVp, 100 mAs로 고정한 후 ultra-high resolution으로 10 mm 축 방향 스캔 하였다. 본 연구에서 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 원 영상에 각 픽셀에 가중치 1.2를 곱하고 0.4% 히스토그램 스트레칭을 통해 영상의 대조도를 증가시킨 후 비등방성 2차원 확산 필터를 적용하였다. 그 결과, 공간분해능은 원 영상에서 0.75 mm까지 구분되었지만 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상에서는 0.40 mm까지 구분되었다. 원 영상의 노이즈는 46.0, 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상의 노이즈는 33.5로 27.2%가 감소하였다. 우리가 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 CT의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상시킬 수 있었다.
영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다.
본 논문에서는 anisotropic diffusion 방법의 일종인 평균곡률 확산 (Mean Curvature Diffusion) 방법을 이용하여 영상에 포함된 잡음은 제거하고 동시에 에지는 보존하는 기법을 제안한다. 평균곡률 확산은 2 차원 영상의 밝기값을 3 차원 공간상의 z 좌표에 대응시켜 영상의 밝기값에 대응하는 공간 상의 곡면을 구성하고 이 곡면을 평균곡률에 비례하는 속도로 확산시킨다. 확산이 진행되면서 평균곡률이 영이 되는 에지에서는 확산이 발생하지 않고 잡음 등의 영향이 많은 에지 이외의 영역에서는 확산이 빠른 속도로 진행된다. 기존의 평균곡률 확산 방법의 성능을 개선하기 위해 최소/최대 흐름 방법을 평균곡률 확산 방법과 결합시키고 영상의 2 차 도함수를 사용하여 d얇은 에지를 보존하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 잡음 제거와 에지 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
현재 멀티미디어 기술의 발달로 인하여 영상의 전처리 및 후처리 과정을 이용한 수정 작업으로 고품질의 영상 표현 및 다양한 영상 처리가 가능하다. 영상 처리 기법 중에서 이방성 확산의 경우 영상의 스페클 노이즈 제거, 에지 검출, 영상 분할 등에 응용할 수 있는 효과적인 확산 필터링으로 활용되고 있다. 하지만 전통적인 이방성 확산은 십자형 커널을 기반으로 하고 있기 때문에 확산 필터링을 반복 적용하면 영상의 에지가 수평 및 수직 방향으로 집중되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 십자형 커널 기반의 이방성 확산 문제점을 해결하기 위하여 기울기의 방향성에 기반한 새로운 이방성 확산 방식을 제안한다. 제안된 방식은 십자형 커널을 확장하여 대각선 방향 정보를 포함한 8방향의 정방형 커널을 기반으로 작은 기울기를 갖는 방향으로 이방성 확산을 적용한다. 제안된 방식의 실험 결과 에지가 수평 및 수직 방향으로 집중되는 문제점을 해결하면서 임펄스성 노이즈를 제거하여 고품질의 영상을 획득할 수 있었다.
A numerical scheme that incorporates a self-consistent cosmic-ray (CR, hereafter) injection model into the combined gas dynamics and CR diffusion-convection code has been developed. The hydro/CR code can follow in a very cos-effective way the evolution of CR modified shocks by adopting subzone shock-tracking and multi-level Adaptive Mesh Refinement techniques. The injection model is based on interactions of the suprathermal particles with self-generated MHD waves in quasi-parallel shocks. The particle injection is followed numerically by filtering the diffusive flux of suprathermal particles across the shock to upstream region according to a velocity-dependent transparency function, which represents the fraction of leaking suprathermal particles. In the strong shock limit of Mach numbers $\ge$20, significant physical processes such as the injection and acceleration seem to become independent of M, while they are sensitively dependent on M for M < 10. Although some particles injected early in the evolution continue to be accelerated to higher energies, the postshock CR pressure reaches a time asymptotic value due to balance between acceleration and diffusion of the CR particles.
Digital Halftoning convert a continuous-tone images to a binary images. Inverse halftoning addresses the problem of recovering a continuous image from a halftoned binary image. Simple low pass filtering can remove the high frequency noise but it also removes the edge information. Thus the edge information should be separated from the halftoning noise. As a result, the edge of result image is blurring. This paper present that we obtain continuous-tone-image which using Anisotropic diffusion filter. To reduce noise without blurring the edges of reconstructed image use edge map. The experimental results show that proposed method gives a higher PSNR and better subjective quality than conventional methods. As a result, the edge information of reconstructed image reduce blurring.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권2호
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pp.31-38
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2023
This paper introduces a real-time face swapping system that enables video influencers to swap their faces with arbitrary generated face images of their choice. The system is implemented as a Django-based server that uses a REST request to communicate with the generative model,specifically the pretrained stable diffusion model. Once generated, the generated image is displayed on the front page so that the influencer can decide whether to use the generated face or not, by clicking on the accept button on the front page. If they choose to use it, both their face and the generated face are sent to the landmark extraction module to extract the landmarks, which are then used to swap the faces. To minimize the fluctuation of landmarks over time that can cause instability or jitter in the output, a temporal filtering step is added. Furthermore, to increase the processing speed the system works on a reduced set of the extracted landmarks.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.253-256
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2001
본 논문에서는 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위해 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 블러링 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터를 사용하여 CT나 MRI 2차원 영상 슬라이스들을 만들어내고 이 슬라이스들을 3차원 데이터 셋으로 구성하여 3차원 공간의 볼륨 데이터로 시각적인 영상정보를 얻는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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