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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.540-557
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2021
Privacy vulnerability of social networks is one of the major concerns for social science research and business analysis. Most existing studies which mainly focus on un-weighted network graph, have designed various privacy models similar to k-anonymity to prevent data disclosure of vertex attributes or relationships, but they may be suffered from serious problems of huge information loss and significant modification of key properties of the network structure. Furthermore, there still lacks further considerations of privacy protection for important sensitive edges in weighted social networks. To address this problem, this paper proposes a privacy preserving method to protect sensitive weighted edges. Firstly, the sensitive edges are differentiated from weighted edges according to the edge betweenness centrality, which evaluates the importance of entities in social network. Then, the perturbation operations are used to preserve the privacy of weighted social network by adding some pseudo-edges or modifying specific edge weights, so that the bottleneck problem of information flow can be well resolved in key area of the social network. Experimental results show that the proposed method can not only effectively preserve the sensitive edges with lower computation cost, but also maintain the stability of the network structures. Further, the capability of defending against malicious attacks to important sensitive edges has been greatly improved.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2529-2543
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2019
Scanning electron microscopy (SEM) image can link with the microscopic world through reflecting interaction between electrons and materials. The SEM images are easily subject to blurring distortions during the imaging process. Inspired by the fact that dark channel prior captures the changes to blurred SEM images caused by the blur process, we propose a method to evaluate the SEM images sharpness based on the dark channel prior. A SEM image database is first established with mean opinion score collected as ground truth. For the quality assessment of the SEM image, the dark channel map is generated. Since blurring is typically characterized by the spread of edge, edge of dark channel map is extracted. Then noise is removed by an edge-preserving filter. Finally, the maximum gradient and the average gradient of image are combined to generate the final sharpness score. The experimental results on the SEM blurred image database show that the proposed algorithm outperforms both the existing state-of-the-art image sharpness metrics and the general-purpose no-reference quality metrics.
Wang, Shunfeng;Xie, Jiacen;Zheng, Yuhui;Wang, Jin;Jiang, Tao
Journal of Information Processing Systems
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제14권2호
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pp.552-562
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2018
With the advent of the information society, image restoration technology has aroused considerable interest. Guided image filtering is more effective in suppressing noise in homogeneous regions, but its edge-preserving property is poor. As such, the critical part of guided filtering lies in the selection of the guided image. The result of the Expected Patch Log Likelihood (EPLL) method maintains a good structure, but it is easy to produce the ladder effect in homogeneous areas. According to the complementarity of EPLL with guided filtering, we propose a method of coupling EPLL and guided filtering for image de-noising. The EPLL model is adopted to construct the guided image for the guided filtering, which can provide better structural information for the guided filtering. Meanwhile, with the secondary smoothing of guided image filtering in image homogenization areas, we can improve the noise suppression effect in those areas while reducing the ladder effect brought about by the EPLL. The experimental results show that it not only retains the excellent performance of EPLL, but also produces better visual effects and a higher peak signal-to-noise ratio by adopting the proposed method.
본 연구에서는 금속 물체의 묘사를 위한 예비 연구로서 제한된 EPID 영상을 이용한 콘빔 재구성을 수행하였다. 콘빔 재구성에 제한된 영상이 이용되었기 때문에 일반적인 FDK 재구성 알고리즘에 에지 보존 평활화(edge preserving smoothing) 필터가 사용되었다. 사용된 영상의 수와의 상관관계를 비교해 보았을 때 금속 seed의 크기와 위치에 대한 결과는 거의 동일하다고 판명되었다. 콘빔 CT 재구성을 위하여 제한된 영상을 사용하였기 때문에 우리의 방법은 임상 적용에 있어 경제적이고, 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 기상 및 환경조건에 영향을 받아 열화되기 쉬운 실외영상의 시인성을 개선하고 다양한 기기에 적용하기 위하여 저 복잡도의 단일 영상 안개 제거방법을 제안한다. 기존 방법에서는 거친 형태의 전달량을 추정한 후 연산량 및 메모리 요구량이 큰 정련 과정을 포함하는 반면, 제안하는 전달량 추정 방법은 에지 근처에서 픽셀 단위 dark channel과 패치 단위 dark channel을 비교함으로써 에지를 보존하는 특성이 우수하고 정련 과정이 필요하지 않아 저복잡도 전달량 추정이 가능하다. 또한, 픽셀 단위 JBDC(Joint Bright and Dark Channel)를 이용하여 각 픽셀마다 안개값을 예측함으로써 정밀한 전달량 추정과 영상의 특성에 따라 적응적인 안개 제거가 가능하다. 다양한 안개 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 적은 연산량으로 수행됨과 동시에 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간성이 요구되는 기기를 포함한 다양한 분야에 적용될 수 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 안개 성분을 포함한 실외영상의 효과적인 응용을 위하여 저 복잡도를 갖는 전달량 추정 및 픽셀 기반 JBDCP(: Joint Bright and Dark Channel Prior)를 이용한 단일 영상 기반 안개 제거 방법을 제안한다. 기존의 전달량 추정은 계산량과 메모리 요구량이 큰 정련과정을 포함하는 반면, 제안하는 안개 제거 방법은 픽셀단위 및 블록단위 dark channel 정보를 결합하여 에지 정보가 보존되는 전달량을 추정하고 복잡도를 크게 감소시킨다. 또한 픽셀 기반 JBDCP를 이용하여 영상의 각 위치마다 다른 안개값을 구함으로써 영상의 특성을 반영한 전달량 추정이 가능하다. 다양한 안개 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 저 복잡도로 실행되면서 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간 기기를 포함한 다양한 분야에 응용될 수 있음을 나타낸다.
디지털 영상 처리는 IoT 기술의 발전으로 폭넓은 분야에서 응용되고 있으며, 데이터 처리 과정에서 중요한 역할을 맡고 있다. 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 기법들이 제시되었으나, 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분의 잡음 제거에 미흡하며, 랜덤 임펄스 잡음의 영향을 크게 받는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음 환경에서 에지 성분의 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 수준을 판단하여 임계값을 계산하였으며, 기준치와 입력 화소값을 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 우수한 성능을 보였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 에지 부분에서 효과적으로 잡음을 제거하는 모습을 보였다.
현재, 영상처리에 있어서 잡음을 제거함과 동시에 영상의 에지성분을 보존하는 필터링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 임펄스 노이즈 환경에서는 SM(standard median) 필터가우수한 잡음 제거 성능을 나타내었으나, 영상의 에지성분에 대한 오류가 발생하고 있다. 이에 따라, SM 필터를 개선한 다양한 방법들이 제안되었으며, CWM(center weighted median) 필터가 대표적이다. 또한, 에지의 보존이나 처리속도의 관점에서 더욱 향상된 성능을 나타내기 위한 방법으로 min-max 연산에 기반한 방법들이 있다 본 논문에서는 임펄스 노이즈에 의해 훼손된 화소에 대해, 그 화소를 둘러 싼 surrounding band의 최대 또는 최소 값을 이용하여 처리하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안한 필터의 성능을 기존의 방법과 비교하였다.
영상의 구조인식과 같은 고단계 처리 과정의 성능은 앞단에서 검출된 경계 성분의 정확성에 크게 의존하는 바. 정확한 경계검출의 문제는 컴퓨터 버전 분야에서 가장 기본이 되는 연구주제로서 많이 수행되어 왔다. 그러나 검출 및 국소화 기능 사이에 근본적으로 존재하는 상충관계를 해결할 수 있는 안정적이면서도 영상의 통계적 특성에 무관한 효율적인 경계검출 알고리즘의 개발은 아직도 남아있는 연구과제이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경계검출을 위한 전처리 과정으로서 B-spline 기저 함수를 이용한 경계 보존 면 평활화 과정을 수행함으로써 단순한 저역통과 필터의 적용으로 발생되는 경계 성분의 이동이나 소멸과 같은 효과를 억제하여, 주변 파라미터의 변동에 민감하지 않은 안정적인 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 크기변화 및 차영상을 이용한 경계강조 및 보간을 아울러 수행하였다. 최종적으로 경계성분 검출을 위해 Marr와 Hildreth가 제안한 Laplacian of Gaussian(LOG) 연산자를 이용하였다. $256\times256$ 크기의 실험영상에 대한 모의실험 결과, 전처리과정을 거치지 않고 LOG 연산자만을 사용한 경우와 비교해 볼때. 제안한 방법은 평활화 필터의 크기, 즉. 공간상수값($\sigma$=0.9, 1.1, 1.3) 및 영교차점 검출 과정에서 사용되는 임계치(t=10, 20)의 변화에 대해 거의 영향을 받지 않는 안정된 알고리즘임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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