디지털 이미징 장치는 일반적으로 베이어 패턴(Bayer pattern)을 사용하며, 영상 획득 과정에서 광학적 블러(blur)에 의해 영상의 품질이 손상된다. 블러된 베이어 영상에서 고해상도 컬러 영상을 얻기 위하여, 일반적으로 컬러 보간 방법과 디블러링 방법을 독립적으로 수행한다. 하지만, 베이어 샘플링에 의한 에지 정보가 불충분하여 에지를 가로지르는 방향으로 보간 하게 되고, 이에 따라 컬러 보간 과정에서 에러가 발생한다. 이러한 에러는 디블러링 과정에서 강조되어 영상의 품질을 하락시킨다. 따라서 본 논문은 컬러 보간 방법과 결합된 디블러링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 보간 단계와 영역 결정 단계로 나눌 수 있다. 보간 단계에서는 가정된 에지 방향에 따라 보간 및 디블러링 과정을 수행하고, 영역 결정 단계에서는 각 화소 위치에서 국부 영역의 특성을 추정하고, 보간 단계에서 구한 값을 영역 적응적으로 융합한다. 또한 본 논문에서는 디블러링 성능을 향상시키기 위하여 광학적 블러와 유사한 파동 광학에 근거한 블러 모델을 기반으로 하고, 추정한 국부 영역 특성을 반영하여 디블러링 필터를 추정한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 컬러 보간 에러가 확대되는 것을 방지함을 확인할 수 있으며, 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.
영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.
어떠한 현상 혹은 사물의 이미지를 학생들에게 제공하는데 있어서 여러 가지 원인에 의해 초점이 흐리거나 혹은 흔들린 이미지들이 등장하여 학생들에게 보여주기가 힘든 경우가 빈번하게 발생한다. 특히, 이미지에 대한 구체적인 정보가 없는 경우에는 그 이미지는 쓸모가 없는 것이 된다. 본 연구는 무정보 블러링 이미지를 아주 빠른 시간 내에 복구할 수 있는 2차원 DFT 기반의 하나의 블러링 제거 알고리즘을 제안하는데 있다. 제안된 방법의 빠른 처리 속도는 이산 푸리에 변환, 변환의 필터링과 회선 관계 및 Moore-Penrose 역행렬의 효과적인 계산 방식을 바탕으로 한다. 특히, 필터의 주파수 응답에 관한 처리는 유용한 회선 공식을 유도한다. 제안된 방법의 구현은 보통 크기의 블러링 이미지에 적용했을 때, 아주 빠른 시간 내에 블러링 효과를 제거시킬 수 있고, 보다 선명한 이미지를 제공할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 디지털 단층합성 엑스선 영상의 화질특성을 개선하기 위해 TV-압축센싱 기반 영상복원 기법을 제안한다. 제안된 영상복원 기법의 유효성을 검증하기 위해 우선 관련 영상복원 알고리즘을 구현하였으며, 이를 이용하여 관련 시뮬레이션 및 실험을 함께 수행하였다. 실험을 위해 일반 x-선관($90kV_p$, 6 mAs), CMOS형 평판형 검출기($198{\mu}m$ 픽셀크기)로 구성된 실험장치를 구성하였으며, 제한된 각도 $60^{\circ}$도에서 $2^{\circ}$ 간격으로 총 51장의 투상영상을 획득하고 제안된 알고리즘으로 영상복원을 수행한 후 필터링 역투사법(FBP)을 사용하여 디지털 단층합성 영상을 구현하였다. 본 연구에서 수행된 결과에 의하면, 제안된 영상복원 기법은 일반 엑스선 영상 및 디지털 단층합성 영상의 흐린 영상화질을 선명하게 개선하고 또한 디지털 단층합성 영상의 깊이 분해능을 향상시키는 이점이 있음을 확인함으로써 기존 디지털 단층합성 영상의 화질을 크게 개선할 수 있을 것으로 전망된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2366-2395
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2018
Multi-view super-resolution (MVSR) refers to the process of reconstructing a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images captured from different viewpoints typically by different cameras. These multi-view images are usually obtained by a camera array. In our previous work [1], we super-resolved multi-view LR images via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). In this paper, we present a new MVSR method that jointly realizes IF and BD based on an integrated energy function optimization. First, we reformulate the MVSR problem into a multi-channel blind deblurring (MCBD) problem which is easier to be solved than the former. Then the depth map of the desired HR image is calculated. Finally, we solve the MCBD problem, in which the optimization problems with respect to the desired HR image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Experiments on the Multi-view Image Database of the University of Tsukuba and images captured by our own camera array system demonstrate the effectiveness of the proposed method.
We present a novel deblurring algorithm for bi-level images blurred by some parameterizable point spread function. The proposed method iteratively searches unknown parameters in the point spread function and noise-to-signal ratio by minimizing an objective function that is based on the binariness and the difference between two intensity values of restoring image. In simulations and experiments, the proposed method showed improved performance compared with the Wiener filtering based method in terms of bit error rate after segmentation.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권3호
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pp.140-147
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2013
We present a vaguelette-curvelet decomposition based image deblurring algorithm. We first perform denoising based on the hard-thresholding rule by estimating unknown curvelet coefficients. The proposed algorithm then calculates vaguelette functions by deconvolving the curvelet bases by the point spread function. Vaguelette transform is finally performed to make a clearly restored image. Since the proposed algorithm uses the curvelet transform to sensitively express the edges in all directions, it is possible to restore images with more naturally preserved edges in all directions.
본 논문은 모바일 단말기에 탑재된 카메라를 이용하여 정지영상을 획득할 때 발생할 수 있는 blur현상을 3축 가속도 센서를 이용하여 실시간 보정 할 수 있는 방법을 제안한다. Blur현상은 획득한 이미지에서 발생하는 번짐 효과이다. 소형의 모바일 단말기는 사용자의 미세한 손 떨림에도 크게 흔들릴 수 있기 때문에 blur현상이 크게 나타나며, 이를 적절하게 보정할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에선 3축 가속도센서를 진자운동에 적용하여 출력결과의 신뢰성을 확보하였고, blur현상을 Uniform 분포와 Gaussian 분포로 모델링하였다. 실험을 통하여 실제 blur 현상이 Non-Gaussian 형태로 모델링됨을 확인하였고, 이 blur모델의 역과정인 deblurring 특성함수를 설계하였다. 이 특성함수에 3축 가속도센서에서 발생하는 미세한 떨림 정보를 적용하여 실험 이미지를 deblurring한 결과, 이미지 blur현상을 적절하게 보정할 수 있었다.
In this paper, we present an efficient way to determine a suitable value of the regularization parameter using the global generalized cross validation and analyze the experimental results from preconditioned global conjugate gradient linear least squares(Gl-CGLS) method in solving image deblurring problems. Preconditioned Gl-CGLS solves general linear systems with multiple right-hand sides. It has been shown in [10] that this method can be effectively applied to image deblurring problems. The regularization parameter, chosen from the global generalized cross validation, with preconditioned Gl-CGLS method can give better reconstructions of the true image than other parameters considered in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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