• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1903-1906
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• 2003

This paper proposes an adaptive regularized noise smoothing algorithm for range image using the area decreasing flow method, which can preserve meaningful edges during the smoothing process. Although the area decreasing flow method can easily smooth Gaussian noise, it has two problems; ⅰ) it is not easy to remove impulsive noise from observed range data, and ⅱ) it is also difficult to remove noise near edge when the adaptive regularization is used. In the paper, therefore, the second smoothness constraint is addtionally incorporated into the existing regularization algorithm, which minimizes the difference between the median filtered data and the estimated data. As a result, the Proposed algorithm can effectively remove the noise of dense range data with edge preserving.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권5호
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• pp.90-102
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• 1993

In this paper, we propose a prgressive image transmission technique using hierarchical pyramid data structure which is constructed based on the projection data of an image. To construct hierarchical Gaussian pyramids, we first divide an image into 4$\times$4 subblocks and generate the projection data of each block along the horizontal, vertical, diagonal, and antidiagonal directions. Among images reconstructed by backprojecting the projection data along a single direction, the one giving the minimum distortion is selected. The Gaussian pyramid is recursively generated by the proposed algorithm and the proposed Gaussian images are shown to preserve edge information well. Also, based on the projection concept a new transmission scheme of the lowest Laplacian plane is presented. Computer simulation shows that the quantitative performance of the proposed pyramid coding technique using projection concept is similar to those of the conventional methods with transmission rate reduced by 0.1 ~ 0.2 bpp and its subjective performance is shown to be better due to the edge preserving property of a projection operation.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권3호
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• pp.148-155
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• 2003

In this paper, a nonlinear anisotropic filtering method without the loss of important information happened due to the repeated filtering in magnetic resonance images is proposed. First of all original images are divided into four regions, e.g., SPR(Strong Plain Region), EPR(Easy Plain Region), SER(Strong Edge Region), and EER(Easy Edge Region). An optimal template among multiple templates is selected, then the nonlinear anisotropic filtering based on the template is applied in pixel by pixel basis. In the proposed algorithm, filtering strength of EER containing important information is adjusted very weak and filtering strength for remaining regions is also adjusted according to the degree of the importance. In spite of repeated filtering, resulting images by the proposed method could still preserve anatomy information of original images without any degradation. Compared to the existing nonlinear anisotropic filtering, the proposed filtering method with multiple templates provides higher reliability for filtered images.

• ETRI Journal
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• 제38권1호
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• pp.164-173
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• 2016

Demosaicing, or color filter array (CFA) interpolation, estimates missing color channels of raw mosaiced images from a CFA to reproduce full-color images. It is an essential process for single-sensor digital cameras with CFAs. In this paper, a new demosaicing method for digital cameras with Bayer-like W-RGB CFAs is proposed. To preserve the edge structure when reproducing full-color images, we propose an edge direction-adaptive method using color difference estimation between different channels, which can be applied to practical digital camera use. To evaluate the performance of the proposed method in terms of CPSNR, FSIM, and S-CIELAB color distance measures, we perform simulations on sets of mosaiced images captured by an actual prototype digital camera with a Bayer-like W-RGB CFA. The simulation results show that the proposed method demosaics better than a conventional one by approximately +22.4% CPSNR, +0.9% FSIM, and +36.7% S-CIELAB distance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3745-3761
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• 2020

Low-rank representation methods already achieve many applications in the image reconstruction. However, for high-gradient image patches with rich texture details and strong edge information, it is difficult to find sufficient similar patches. Existing low-rank representation methods usually destroy image critical details and fail to preserve edge structure. In order to promote the performance, a new representation-based image super-resolution reconstruction method is proposed, which combines gradient domain guided image filter with the structure-constrained low-rank representation so as to enhance image details as well as reveal the intrinsic structure of an input image. Firstly, we extract the gradient domain guided filter of each atom in high resolution dictionary in order to acquire high-frequency prior information. Secondly, this prior information is taken as a structure constraint and introduced into the low-rank representation framework to develop a new model so as to maintain the edges of reconstructed image. Thirdly, the approximate optimal solution of the model is solved through alternating direction method of multipliers. After that, experiments are performed and results show that the proposed algorithm has higher performances than conventional state-of-the-art algorithms in both quantitative and qualitative aspects.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권2호
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• pp.45-55
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• 1994

In this paper, a block based image approximation technique using the Self Affine System(SAS) from the fractal theory is suggested. Each block of an image is divided into 4 tiles and 4 affine mapping coefficients are found for each tile. To find the affine mapping cefficients that minimize the error between the affine transformed image block and the reconstructed image block, the matrix euation is solved by setting each partial differential coefficients to aero. And to ensure the convergence of coding block. 4 uniformly partitioned affine transformation is applied. Variable block size technique is employed in order to applynatural image reconstruction property of fractal image coding. Large blocks are used for encoding smooth backgrounds to yield high compression efficiency and texture and edge blocks are divided into smaller blocks to preserve the block detail. Affine mapping coefficinets are found for each block having 16$\times$16, 8$\times$8 or 4$\times$4 size. Each block is classified as shade, texture or edge. Average gray level is transmitted for shade bolcks, and coefficients are found for texture and edge blocks. Coefficients are quantized and only 16 bytes per block are transmitted. Using the proposed algorithm, the computational load increases linearly in proportion to image size. PSNR of 31.58dB is obtained as the result using 512$\times$512, 8 bits per pixel Lena image.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.234-242
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• 2010

본 논문은 가장 중요한 자료구조 중 하나인 그래프를 효과적으로 시각화하는 방법에 관해 다룬다. 그래프 시각화의 목적은 원래의 그래프 구조를 이해하기 쉽게 잘 표현하는 것이지만 일반적으로 그래프의 크기가 커짐에 따라 교차하는 간선의 수가 급격히 증가하여 각 정점 간의 관계를 눈으로 확인하기 쉽지 않게 된다. 우리는 이 문제에 대한 새로운 해결 방법을 제시한다. 기존의 연구들이 대부분 간선의 교차 수를 최소화하는 조건만 고려하였던 것을 벗어나 본 논문에서는 간선 교차 최소화와 더불어 정점 간의 거리를 보존하는 것을 동시에 고려하여 원래의 그래프 구조를 최대한 잘 표현하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 이 두 목적 값의 가중치 합으로 각 해를 평가하는 유전 알고리즘을 설계하여 시각화에 적용한다. 제안한 시각화 방법이 새로운 목적에 맞게 그래프를 잘 시각화할 수 있음을 실험을 통해 입증할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.458-467
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• 2002

대용량의 다각형 표면 데이터를 효과적으로 감소시키는 많은 간략화 알고리즘들이 제안되었다. 이들 간략화 기법들은 정점, 에지, 삼각형 등과 같은 기본적인 간략화 단위에 대해 자신의 붕괴 비용함수를 적용하여 간략화 전후의 에러를 최소화 한다. 기존의 제안된 비용 함수들은 대부분 거리최적화에 기반 한 에러 측정방법을 사용한다. 그러나 기본적으로 스칼라 값인 거리요소 만으로는 현재 메쉬의 지역적인 특징을 정확히 정의하기 어렵다. 따라서 곡률이 심한 지역의 특징 정보를 유지하지 못함으로써 간략화 단계를 높일수록 원래의 세부적인 모양을 잃어버리는 단점이 있다. 본 논문에서는 표면의 방향과 같은 벡터성분을 비용함수의 요소로서 고려한다. 표면의 방향성분은 거리와 같은 스칼라 양에 비의존적이다. 따라서 작은 스칼라 양을 갖는 요소라도 이의 벡터성분의 크기에 따라 보존 여부를 재고할 수 있다. 또한 제안된 비용함수를 바탕으로 하는 반-에지 붕괴에 기반 한 간략화 알고리즘을 개발한다. 이는 객체의 제거 후에 기존 에지의 두 정점 중 하나를 이용하여 새로운 정점을 표현하는 방법으로서 저장공간 상의 이점이 있으며 대용량 표면데이터의 실시간 전송을 요하는 렌더링 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.383-391
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• 2005

본 논문은 블록DCT(Discrete Cosine Transform) 기반의 영상 압축 과정에서 발생하는 블록효과(block artifact)를 제거하기 위해 ALM(Alvarez, Lions, and Morel) 확산 모델에 기반을 둔 새로운 이방성 확산(anisotropic diffusion)을 제안한다. 등방성 확산은 평탄 영역에 나타나는 블록 경계를 제거하는 역할을 하는 반면, 이방성 확산은 윤곽선 영역이나 텍스쳐 영역을 보존하는 역할을 하기 때문에, 제안된 확산 모델은 블록 효과를 제거하면서 윤곽선(edge)을 보존하기 위해 등방성 확산(isotropic diffusion)과 이방성 확산의 비율을 제어하는 확산비율 조절 매개 변수(RCP : rate control parameter)가 제안 되었다. 또한, 텍스쳐 영역의 과도한 평탄화를 막기 위해 속도 매개 변수(SAP : speed control parameter)를 고안하였으며, 이는 텍스쳐 영역의 확산 속도를 감소시기는 역할을 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.989-995
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• 2013

영상전송 등의 과정에서 임펄스 잡음에 의한 영상의 열화가 발생하며, 이러한 잡음을 제거하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 현재 대표적인 임펄스 잡음제거 방법에는 SM 필터(Standard Median Filter)가 있지만, SM 필터는 임펄스 잡음 밀도가 커짐에 따라 에지 영역에 오류를 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 영상의 에지를 보존하기 위해 또한 영상의 왜곡을 줄이기 위해 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 여러 영역에서 모두 우수한 결과를 나타내었고, 평가기준으로 PSNR을 사용하였다.