An effective filtering algorithm which can reduce noise and preserve edges for the restoration of an image degraded by additive white Gaussian noise is presented. The algorithm proposed in this paper is an extension of Lee's algorithm modified to use local gradient information as well as local statistics. It does not require image modeling, and removes noise along the orientaiton of edges so that it does not blur the edge.
본 논문에서는 CCD 카메라를 이용하여 획득된 영상들 간의 상대적인 열화(Blur)를 이용하여 물체의 3차원 형상 및 거리 정보를 얻을 수 있는 Depth From Defocus(DFD) 방법을 제안한다. 기존 논문의 주파수 영역에서 디포커스(Defocus) 연산자를 구하는 역필터링(Inverse filtering) 방법은 정확도가 떨어지고, 윈도우 효과(Windowing effects) 및 영상의 경계 효과(Border effect)와 같은 단점이 있었다. 또한 일반적인 영상은 비정체성 (Nonstationary)이기 때문에, 임의의 텍스처에 대한 가우시안(Gaussian) 및 라플라시안(Laplacian) 연산자 등의 필터를 이용하는 디포커스 방법의 추정값은 결과가 좋지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 지역적 분석과 함께 다양한 크기의 윈도우를 제공하는 웨이블릿 변환을 이용한 DFD 방법을 제안한다. 복잡한 텍스처 특성을 갖는 영상의 깊이 추정을 위해서는 웨이블릿 분석을 사용하는 것이 효과적이다. Parseval의 정리에 의해 영상 간의 웨이블릿 에너지의 비율이 열화 계수(Blur parameter) 및 거리와 관련 있음을 증명하였다. 제안된 DFD 알고리즘의 성능을 계산하기 위해 실험은 종합적이며 실제적인 영상을 이용하여 행하였다. 본 논문의 DFD 방식은 기존의 DFD 방법보다 RMS 에러 측면에서 정확한 결과를 보였다.
Bioluminescence imaging (BLI) is the most sensitive animal imaging technique for molecular imaging research. Generally, highly sensitive CCD is used to detect an optical probe introduced in a living mouse. However, in many cases, the light signal emitted from a probe is too small to detect because it is scattered and attenuated by the tissue prior to being detected. The problem is that scattering and attenuation not only inhibit accurate measurement but also make image quality down. Thus we introduced a new method to reduce noise by using property of CCD and method to improve image quality of bioluminescence image by using two steps Gaussian blurring.
사진과 같은 영상매체를 통한 화상들은 대부분 중도절단과정을 거친 자료임에도 불구하고 정상자료로 취급하여 복원하는 경우가 많다. 이때 편의를 갖는 복원화상을 얻게 된다. 그러나 화상복원 분야에서 이에 대한 인식을 거의 발견할 수 없다. 이에 본 논문에서는 '가우시안' 잡음에 의해 오염된 중도절단화상에 대해 EM알고리즘에 의한 복원방법을 소개한다. 그리고 실험을 통해 중도절단된 모의화상에 대해 복원효과를 보인다.
本論文은 線形空間的不變인 段損(blur)과 自色가우스性雜音에 의해 損傷된 映像에 대한 循環復元(recursive restoration)技法을 論하였다. 映像은 確率設計學的으로 그 平均과 相關函數(correlation function)에 의해 特徵지워진다. 隣接모델(neighborhood model)에 指數的自己相關函數(exponential autocorrelation function)가 사용되며 解析이 간단하고 편리하므로 映像度相關函數를 나타내는데 벡터 모델이 사용된다. 이 벡터 모델을 基本으로 한 映像表現에 있어서 離散的, 統計學的인 12點隣接모델이 開發되고 次元의 增加를 抑制하며 破損되고 雜音섞인 映像을 復元하기 위한 窓(window)移動處理技法이 使用되었다. 12點隣接모델 8點隣接모델보다 優秀한 것으로 나타나며 隣接의 많은 畵素를 요하는 精密畵像에 適合함을 보인다. 이 結果는 線形필터링을 요하는 映像處理에 널리 이용될 수 있음을 나타낸다.
We investigated an anti-aliasing (AA) filter for digital camera photography by which the excessively high-frequency components of the image signal are suppressed to avoid the aliasing effect. Our optomechanical AA filter was implemented by applying rapid relative motions to the imaging sensor. By the engineered motion blur of the mechanical dithers, the effective point-spread function (PSF) of the imaging system could be tailored to reject the unwanted high-frequency components of the image. For optimal operations, we developed a spiral filter motion protocol that could produce a Gaussian-like PSF. We experimentally demonstrated that our AA filter provides an improved filtering characteristic with a better compromise of the rejection performance and the signal loss. We also found that the pass band characteristic can be enhanced further by a color-differential acquisition mode. Our filter scheme provides a useful method of digital photography for low-error image measurements as well as for ordinary photographic applications where annoying $moir{\acute{e}}$ patterns must be suppressed efficiently.
본 연구는 영상의 노이즈 감소를 위한 복합필터 제안과 간 초음파영상에서 노이즈 제거를 통한 영상품질의 향상으로 정확한 영상 해석에 도움을 주고자 하였다. 실험은 ATS-539 다목적용 초음파팬텀을 이용하여 Gaussian blurring filter, Sharpening filter, Median filter의 조합으로 상위 7개의 복합필터를 선정하고 이를 간 초음파영상에 적용하였다. 그 결과 상위 7개 복합필터 적용하였을 때 SNR, CNR, MSR 값이 모두 증가하는 것으로 나타났다. 이 중 복합필터 1과 2가 가장 높은 값을 나타내었다. 또한 PSNR 30 dB이상, SSIM 1에 가까운 결과값을 나타내어 영상의 손실률이 적음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 복합필터의 적절한 적용은 정확한 영상의 판독과 해석에 도움을 줄 수 있을 것이다.
This paper presents a precise edge detection algorithm for the critical dimension (CD) measurement of a Thin-Film Transistor Liquid-Crystal Display (TFT-LCD) pattern. The sigmoid surface function is proposed to model the blurred step edge. This model can simultaneously find the position and geometry of the edge precisely. The nonlinear least squares fitting method (Levenberg-Marquardt method) is used to model the image intensity distribution into the proposed sigmoid blurred edge model. The suggested algorithm is verified by comparing the CD measurement repeatability from high-magnified blurry and noisy TFT-LCD images with those from the previous Laplacian of Gaussian (LoG) based sub-pixel edge detection algorithm and error function fitting method. The proposed fitting-based edge detection algorithm produces more precise results than the previous method. The suggested algorithm can be applied to in-line precision CD measurement for high-resolution display devices.
Crimes related to illegal cameras are steadily increasing and causing social problems. Owing to the development of camera technology, the miniaturization and high performance of illegal cameras have caused anxiety among many people. This study is for detecting hidden cameras effectively such that they could not be easily detected by human eyes. An image sensor-based module with 940 nm wavelength infrared detection technology was developed, and an image processing algorithm was developed to selectively detect illegal cameras. Based on the Android smartphone environment, image processing technology was applied to an image acquired from an infrared camera, and a detection sensor module that is less sensitive to ambient brightness noise was studied. Experiments and optimization studies were conducted according to the Gaussian blur size, adaptive threshold size, and detection distance. The performance of the infrared image-based illegal camera detection sensor module was excellent. This is expected to contribute to the prevention of crimes related to illegal cameras.
본 논문에서는 영상의 선명도를 영상의 주파수 도메인 정보를 이용하여 측정하는 새로운 무기준법 화질 평가 방법을 제안한다. 기존에, 영상에 대한 선명도는 일반적으로 영상의 픽셀 값을 이용하여 측정되었다. 제안된 방법은 기존 방법과 달리 영상에 대한 선명도를 주파수 도메인 정보를 이용하여 측정하였다. 주파수 도메인에서 선명도를 평가하기 위하여 주어진 영상은 가우시안 저주파 필터를 사용하여 열화 되고, 열화 영상과 주어진 영상의 주파수 영역 계수를 사용하여 새로운 선명도 평가 함수를 정의하였다. 제안된 방법의 성능 검증은 TID2008 화질 평가 데이터베이스를 사용하여 이루어졌다. 기존 무기준법 영상 선명도 평가 방법과 비교하였을 때, 제안된 선명도 평가 방법은 주관적 화질 점수와 보다 높은 상관도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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