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.
High dynamic range image can describe the real world scenes that have a wide range of luminance intensity. To display high dynamic range (HDR) image into conventional displayable devices such as monitors and printers, we proposed the logarithmic based global mapping algorithm that consider the features of image using mapping parameters. Based on characteristics of image, we first modify input luminance values for reproducing perceptually tuned images and then displayable output values are obtained directly. The experimental results show that the proposed algorithm achieves good subjective results while preserving details of image, furthermore proposed algorithm has fast simple and practical structure for implementation.
Because of the dynamic range limitation of digital equipment, it is impossible to obtain dark and bright areas at the same time with one shot. In order to solve this problem, an exposure fusion technique for fusing a plurality of images photographed at different exposure amounts into one is being studied. Among them, Laplacian pyramid decomposition based fusion method can generate natural HDR image by fusing images of various scales. But this requires a lot of computation time. Therefore, in this paper, we propose an approximation technique that achieves similar performance and greatly shortens computation time. The concept of vanishing point image for approximation is introduced, and the validity of the proposed approach is verified by comparing the computation time with the resultant image.
In this paper, we propose a contrast enhancement algorithm using guided image filter (GIF). The GIF is used to divide an HDR image into a base layer and a detail layer. The energy scale of base layer determinate the darkness and brightness of the image. However, the detail information in the base layer is difficult to be displayed because of the high brightness and clusters of low brightness. We propose a contrast enhancement method by adjusting the gray level of base layer by subtracting the mean value of itself. It is combined with the detail layer to preserve the detail information. Experiment results show that the proposed algorithm has better performance in detail preservation and contrast enhancement.
In this paper, we propose three compensation methods to solve problems in high-resolution airborne infrared camera and to improve long-range target information acquisition performance. First, image motion and temporal noise reduction technique which is caused by atmospheric turbulence. Second, thermal blurring image correction technique by imperfect performance of NUC(Non Uniformity Correction) or raising the internal temperature of the camera. Finally, DRC(Dynamic Range Compression) and flicker removing technique of 14bits HDR(High Dynamic Range) infrared image. Through this study, we designed techniques to improve the acquisition performance of long-range target information of high-resolution airborne infrared camera, and compared and analyzed the performance improvement result with implemented images.
High Dynamic Range 는 디지털 카메라에 내장된 영상 보정 장치인 Image Signal Processor 의 주요 기능 중 하나로서, 영상의 밝고 어두운 정도의 범위를 넓혀, 피사체가 더 또렷하게 보이도록 한다. 초당 수십 프레임을 촬영하는 경우, 실시간 보정처리를 위해 ISP 에 사용되는 기능 및 알고리즘은 신속성과 효율성이 요구된다. 본 연구는 ISP 에 적합한 HDR 알고리즘을 선정을 목표로 하여, Histogram Equalization 과 Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 을 소개한다. 이어 해당 알고리즘들을 컴퓨터 프로그래밍으로 구현, CMOS 이미지 센서를 통해 추출한 raw image 를 보정하여 각 알고리즘의 성능을 검토하였다.
2004년 1080i로 촬영이 가능한 HDV(High Definition Video) 카메라인 HDR-FX1이 등장한 이후, HDV 포맷을 지원하는 다양한 기종의 카메라 및 레코더의 등장으로 HD해상도의 영상 촬영과 녹화가 가능하게 되었다. 현재는 단 한 대만의 컴퓨터로 구성되어있는 비선형 편집 시스템에서 HDV 영상을 캡쳐하고 편집하여 출력까지 가능한 일이 현실이 되어있다. HDV 포맷은 HD와 같은 해상도와 DV(Digital Video) 와 같은 데이터 전송률을 가지고 있는 것이 특징으로 6mm Mini DV Cassette Tape에서도 데이터의 저장이 가능하다. 이것은 HDV 포맷이 Long GOP (Group of pictures) 개념의 압축방식을 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 HDV 포맷에 대한 특징과 편집에서 중요시 되어야 할 부분, 그리고 HDV의 압축 기반인 Long GOP 에 대한 개념을 정리하여 보다 효율적인 HDV 편집이 가능하도록 하였다.
Background: Although 3D image based brachytherapy is currently the standard of treatment in cervical cancer, most of the centres in developing countries still practice orthogonal intracavitary brachytherapy due to financial constraints. The quest for optimum dose and fractionation schedule in high dose rate (HDR) intracavitary brachytherapy (ICBT) is still ongoing. While the American Brachytherapy Society recommends four to eight fractions of each less than 7.5 Gy, there are some studies demonstrating similar efficacy and comparable toxicity with higher doses per fraction. Objective: To assess the treatment efficacy and late complications of HDR ICBT with 9 Gy per fraction in two fractions. Materials and Methods: This is a prospective institutional study in Southern India carried on from $1^{st}$ June 2012 to $31^{st}$ July 2014. In this period, 76 patients of cervical cancer satisfying our inclusion criteria were treated with concurrent chemo-radiation following ICBT with 9 Gy per fraction in two fractions, five to seven days apart. Results: The median follow-up period in the study was 24 months (range 10.6 - 31.2 months). The 2 year actuarial local control rate, disease-free survival and overall survival were 88.1%, 84.2% and 81.8% respectively. Although 38.2% patients suffered from late toxicity, only 3 patients had grade III late toxicity. Conclusions: In our experience, HDR brachytherapy with 9 Gy per fraction in two fractions is an effective dose fractionation for the treatment of cervical cancer with acceptable toxicity.
최근 발전되고 있는 정보통신 IT기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착 되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Radar Sensor나 Stereo Video 영상을 이용하지 않고 보행자 및 차선 이탈 경보를 알려주는 다기능 카메라 주행 안전 System을 구현하는 방법과 차선 이탈 경보 Software 결과 분석에 관한 연구를 제안하고 한다.
Recently high dynamic range imaging technique is hot issue in computer graphic area. We present a progressive tone mapping algorithm, which is based on weighted least squares optimization framework. Our approach combines weighted leastsquaresfiltering with iCAM06, for showing more perceptual high dynamic range images in conventional display, while avoiding visual halo artifacts. We decompose high dynamic range image into base layer and detail layer. The base layer has large scale variation, it is obtained by using weighted least squares filtering, and then the base layer incorporates iCAM06 model. Then, adaptive compression on the base layer according to human visual system. Only the base layer reduces contrast, and preserving detail. The resultshows more perceptual color appearance and preserve fine detail, while avoiding common artifacts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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