Recently, handy pulse measurement method was introduced by using smart phone camera. However, measured values are not consistent with the variations of external light conditions, because the external light interfere with dynamic range of captured pulse image. Thus, adaptive dynamic range reconstruction algorithm is proposed to conduct pulse measurement robust to light condition. The minimum and maximum values for dynamic ranges of green and blue channels are adjusted to appropriate values for pulse measurement. In addition, sigmoid function based curve is applied to adjusted dynamic range. Experimental results show that the proposed algorithm conducts suitably dynamic range reconstruction of pulse image for the interference of external light sources.
이미지 센서의 물리적 한계 가운데 공간 해상도의 제약과 다이내믹 레인지의 제약을 극복하기 위한 방법 가운데 신호처리기법에 기반하여 여러 장의 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 것과, 다이내믹 레인지가 좁은 여러 장의 영상으로부터 넓은 다이내믹 레인지를 갖는 영상을 복원하는 방법이 있다. 하지만, 일반적으로 실제 영상을 획득하는 과정에서 공간 해상도와 다이내믹 레인지의 제약을 동시에 받게 되므로, 이 두 제약을 동시에 극복하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영상 장치의 응답 함수의 추정과 함께 공간 해상도와 다이내믹 레이지를 동시에 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영상의 공간 해상도 제한과, 다이내믹 레인지의 제약을 포함하는 영상 획득 과정을 모델링하고, 이 영상 획득 모델을 기반으로 하여 영상 입력 장치의 응답 함수를 추정하고, 영상의 공간 해상도와 다이내믹 레인지를 동시에 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 고해상도 복읜 알고리즘과 와이드 다이내믹 레인지 영상 복원을 연속적으로 처리한 결과보다 시각적, 수치적으로 더 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있다.
초해상도 영상복원은 동일한 노출을 가진 다수의 저해상도 영상을 사용하며, 각 영상들 간의 부화소 이동량을 통해 높은 해상도를 가지는 영상을 복원하는 방법이다. 최근에는 노출이 다른 다수의 입력 영상들을 사용하여 해상도와 동적범위 모두를 향상시키는 방법들이 제시되고 있다. 기존의 방법들은 장면의 휘도 변환을 위한 카메라 응답곡선과 톤 맵핑 방법을 필수적으로 요구한다. 이러한 과정에서 CRC 곡선은 추가적인 영상 획득을 요구하며, 과정 또한 복잡하다. 특히 톤 맵핑은 방법에 따라 결과 영상의 화질을 일정하게 나타내지 못하는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 가중치 맵을 사용한 고해상도 동적 범위 확장 영상 재현 방법을 제시한다. 제안된 방법에서 먼저 각 입력 영상에서 인간 시각에 가장 잘 보이는 영역을 가중치 맵(weight map)이라 정의하고, 가중치 맵이 적용된 입력 영상을 초해상도 복원방법에 적용함으로써, 해상도와 동적 범위가 모두 확장된 결과 영상을 획득한다. 이 방법은 카메라 응답곡선과 톤 맵핑을 사용하지 않음으로 일정한 화질을 획득한다. 또한 제안된 방법은 입력 영상의 구성에 따라 결과 영상의 화질이 다르게 나타남으로, 수수의 불규칙한 입력에도 유사한 결과를 획득하기 위한 밝기 보상 요소를 제안한다.
최근 인터넷을 통한 동영상 제공 서비스가 확대됨에 따라 높은 품질의 온라인 컨텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 그런데 넓은 동적 범위 (dynamic range)를 표현할 수 있는 high dynamic range (HDR) 컨텐츠의 공급은 수요를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 HDR 영상 제작의 한 방법으로서, 여러 노출값에서 촬영된 프레임들로 구성된 low dynamic range (LDR) 동영상을 이용해 HDR 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 우선, 프레임들 사이에 움직임이 존재하기 때문에 정렬 과정을 통해 이웃 프레임들을 중심 프레임에 맞추어 정렬한다. 이때 내용 (content) 기반의 정렬을 하여 정확도를 높이고, 원래 크기의 입력을 그대로 이용하는 모듈을 함께 사용하여 세부 정보도 잘 살려준다. 그러고 나서 잘 정렬된 다중 프레임들을 합쳐서 하나의 HDR 프레임으로 만들어 준다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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pp.528-530
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2005
In this paper, we present a new and practical method for achieving real-time wavefront measurement, dramatically increasing the resolution, dynamic range of Shack-Hartmann wavefront sensor and improving the wavefront reconstruction quality. In proposal method, a liquid crystal display panel (LCD) for the generation of an array of Fresnel microlenses is use instead of the static microlens array of the conventional Shack-Hartmann type sensor. An off-axis holographic microlens array is designed instead of the normal microlens array to increase the effective array and then the dynamic range. The focus properties of the off-axis lens are studied.
Multi-exposure high dynamic range (HDR) image reconstruction, the task of reconstructing an HDR image from multiple low dynamic range (LDR) images in a dynamic scene, often produces ghosting artifacts caused by camera motion and moving objects and also cannot deal with washed-out regions due to over or under-exposures. While there has been many deep-learning-based methods with motion estimation to alleviate these problems, they still have limitations for severely moving scenes. They also require large parameter counts, especially in the case of state-of-the-art methods that employ attention modules. To address these issues, we propose a frequency domain approach based on the idea that the transform domain coefficients inherently involve the global information from whole image pixels to cope with large motions. Specifically we adopt Residual Fast Fourier Transform (RFFT) blocks, which allows for global interactions of pixels. Moreover, we also employ Depthwise Overparametrized convolution (DO-conv) blocks, a convolution in which each input channel is convolved with its own 2D kernel, for faster convergence and performance gains. We call this LFFNet (Lightweight Frequency Fusion Network), and experiments on the benchmarks show reduced ghosting artifacts and improved performance up to 0.6dB tonemapped PSNR compared to recent state-of-the-art methods. Our architecture also requires fewer parameters and converges faster in training.
최근 인터넷을 통한 동영상 제공 서비스가 확대됨에 따라 높은 품질의 온라인 컨텐츠에 대한 수요가 급증하고 있다. 그런데 넓은 동적 범위를 표현할 수 있는 High Dynamic Range (HDR) 컨텐츠의 공급은 수요를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 밝기가 다른 프레임들로 구성된 Low Dynamic Range (LDR) 동영상을 이용해 HDR 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 우선, 프레임들 간에 움직임이 존재하기 때문에 정렬 과정을 통해 이웃 프레임들을 중심 프레임에 맞추어 정렬한다. 이때 내용 (content) 기반으로 정렬을 해 정확도를 높이고, 원래 크기의 입력을 그대로 이용하는 모듈을 함께 사용하여 세부 정보도 잘 살려준다. 그리고 나서 잘 정렬된 다중 프레임들을 합쳐서 하나의 HDR 프레임을 생성한다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
최근 영화, 광고 그리고 증강현실과 혼합현실 등 다양한 분야에서 실제 영상에 가상의 객체를 합성하는 기법이 자주 사용되고 있다. 보다 사실적인 합성 결과를 생성하기 위해서는 실제 배경영상의 광원정보를 그대로 적용해야 한다. 이러한 실 세계의 광원 정보를 이용하기 위해서는 HDR(High Dynamic Range) 영상을 생성해야 한다. 일반적으로 HDR 영상을 생성하기 위해서는 고가의 HDR 카메라를 사용하거나 LDR(Low Dynamic Range) 카메라를 사용하여 노출 시간을 달리한 일련의 LDR 영상을 촬영하여 이를 기반으로 HDR 영상을 생성해야 한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 한 장의 LDR 환경 맵을 HDR 환경 맵으로 복원하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법을 통해 LDR 환경 맵을 HDR 환경 맵으로 복원할 수 있으며 결과에서 볼 수 있듯이 HDR 영상을 이용했을 때와 유사한 렌더링 결과를 생성할 수 있다.
A phase retrieval method using an error reduction algorithm is developed for reconstructing a wavefront aberration of an 100-TW Ti:sapphire laser pulse from the measurement of a focal spot. The phase retrieval method can successfully reconstruct a wavefront aberration of a 100-TW Ti:sapphire laser pulse, and the reconstructed wavefront aberration shows a good agreement with the wavefront aberration measured with a wavefront sensor. The effect of the dynamic range and the intensity noise on the reconstruction is also investigated in reconstructing a wavefront aberration of an 100-TW Ti:sapphire laser pulse.
신호를 블러링하여 상관도를 높이고 차이값의 정보량을 줄이는 BDPCM에 의한 영상 압축 가능성을 보인다. 균일한 양자화 간격을 가지고 부호기의 신호 흐름을 분석하여 복호기에서 완전한 신호 복원 능력을 제시한다. 블러링된 신호를 일반적인 DPCM 예측기에 의한 차이값이 일정한 동적 범위에 속한다는 것을 분석한다. 메디안 필터가 임펄스 잡음을 제거할 수 있는 대신에 신호를 철저히 훼손시키는 단점을 개선하기 위해, 차이값에 대해 선택적으로 필터링하는 것을 제안한다. 차이값 분포가 일정하기 때문에 전송중 잡음 특히 임펄스 잡음이 검출되며 필터링에 의해 제거된다. 이로써 저전송률 영상 전송에서 잡음 제거가 가능한 부호기를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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