The ultrasound imaging in medical diagnosis has become a popular modality because of its safe, noninvasive, portable, relatively inexpensive, and provides a real-time image formation. However, usefulness of ultrasound imaging is at times limited due to the presence of signal-dependent noise like as speckle. Therefore, noise reduction is very important, as various types of noise generated limits the effectiveness of medical image diagnosis. This paper introduces a speckle noise reduce algorithm using total variation denoising (TVD) in Laplacian pyramid. With this method, speckle is removed by TVD of bandpass ultrasound images in Laplacian pyramid domain. For TVD in each pyramid layer, a ${\lambda}$ is selected by trial-and-error method. The visual comparison of despeckled 'in vivo' ultrasound images from pancreas shows that the proposed method could effectively preserve edges and detailed structures while thoroughly suppressing speckle. For a Simulated B-mode image, contrast-to-noise-ratio (CNR) and signal-to-noise-ratio (SNR) were obtained like 4.65 dB and 14.11 dB, respectively. The results show that the proposed method can conduct better than some of the existing methods in terms of the CNR and the SNR.
본 논문은 특이값 분해와 영상 피라미드를 이용한 새로운 대비 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 다음과 같이 네 단계로 진행 된다. 먼저 전역 명암대비와 지역적 디테일을 향상시키기 위해 영상 피라미드를 이용하여 영상을 기저영상과 세부영상들로 분해한다. 전역 명암대비 향상은 특이값 분해를 이용하여 영상 전체의 명암대비를 향상시키고, 지역적 디테일 향상은 가중치를 이용하여 개선시킨다. 영상 합성은 영상의 컬러 일관성을 유지하기 위해 컬러와 명암성분들을 결합한다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존의 방법들보다 영상의 세부 정보를 강화하면서 전체적인 명암대비 개선을 보인다.
역광 조명에서 촬영된 영상은 한 장면에 지나치게 밝은 부분과 어두운 부분이 혼재되어 있어서 이를 전역적인 처리로 화질을 개선하는데는 한계가 있다. 본 논문은 역광 촬영된 사진을 각각 어두운 영역과 밝은 영역을 개선하는 두 장의 가상 영상으로 만들어 이를 원본 영상과 함께 라플라시안 피라미드로 융합하여 사진의 품질을 개선하는 방안에 대해 소개한다. 제안된 기법은 두 장의 가상 영상을 만들 때 LUT로 단순화할 수 있는 히스토그램 스트레칭과 감마변환을 활용하여 연산 부담을 저감하였다. 또한 색상 강화된 영상을 얻기 위해 HSV 좌표계를 사용하여 휘도에 대해서만 명암 변환을 실시하였다. 제안된 기법은 표준 영상 데이터 세트를 사용하여 몇 가지의 NIQA 지표를 산출하여 그 효용성을 보였다.
입력된 영상의 해상도가 일정한 인수에 의해 연속적으로 감소하는 영상더미를 영상피라미드라 한다. 피라미드에서 가장 저해상도를 가진 고레벨 영상의 크기는 작기 때문에 적은 연산수로도 물체를 추출해 낼수 있으나, 추출된 물체가 저해상도로 인해 정확히 표현되지 못한다. 기존에 피라미드를 이용한 물체추출 알고리즘들은 연속적인 피라미으 레벨상에서 이웃 레벨에 링크개념을 적용하여 나무(tree)구조를 형성하게 하는 bottom-up 방식을 이용하여 형성된 축소영상에 분할을 시도하여 물체를 추출하고 이를 원영상의 해상도로 표현하기 위하여 bottom-up의 역과정을 각 레벨에 적용하여 물체를 추출하였다. 본 논문에서는 고레벨에서 추출된 물체를 더욱 정확히 표현하기 위하여 각 레벨에서 추출된 물체가 최적경계상태를 이룰 수 있도록 하기 위한 방법인 경계조정 알고리즘을 제안하고, 이를 top-down방식과 결함하여 원영상의 저레벨까지 반복적으로 적용하여 원영상의 해상도에서 물체를 정확히 추출한다. 본 논문에서 제안한 방식은 반복적인 경계조정을 이용함으로써 링크개념을 이용한 방법들 보다 계산과정이 간단하며, 얻어진 결과가 기존에 사용된 방법 보다 연산량의 감소로 인해 계산과정에서 요구되는 시간이 적게 소요됨과 동시에 인식된 물체의 경계부분이 정확히 추출됨을 알 수 있고, 잡음영상에서도 본 알고리즘을 결과가 인식하기에 합리적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 영상분할에 이용되는 대부분의 기존방법들에서의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상으로부터 형성된 계층적 피라밋 영상구조를 이용하여 영상을 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 통계적 방식에 의한 물체검출 및 묘사과정으로 이루어져 있다. 물체검출 방법에서는 계층적 영상구조에서 발생하는 클러스터링의 유효성 문제를 해결하기 위해 통계적 IFSVR 알고리듬과 FSVR 알고리듬을 제안하였고, 이를 이용하여 관심대상 화소를 검출하였다. 물체묘사 방법은 고해상도 레벨로 검출된 최적 물체화소를 투사하고 처리하기 위해 톱다운 추적방식인 반복 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 2진 영상과 실영상 모두에서 제안된 분할방법을 분석하였고, 그 결과 계층적 피라밋구조에 기초를 둔 접근방법이 영상분할에 대한 유용한 특성을 가지고 있음을 입증하였으며, 병렬처리기에서 처리된다면 각 알고리듬이 n${\times}$n 영상에 대해 0(log n)의 계산량이 요구된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1182-1194
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2016
The single image dehazing algorithm in existence can satisfy the demand only for improving either the effectiveness or efficiency. In order to solve the problem, a novel variational framework for single image dehazing based on restoration is proposed. Firstly, the initial atmospheric scattering model is transformed to meet the kimmel's Retinex variational model. Then, the green light component of image is considered as an input of the variational framework, which is generated by the sensitivity of green wavelength. Finally, the atmospheric transmission map is achieved by multi-resolution pyramid reduction to improve the visual effect of the results. Experimental results demonstrate that the proposed method can remove haze effectively with less memory consumption.
Various approaches have been proposed to convert low dynamic range (LDR) to high dynamic range (HDR). Of these approaches, the Multi Scale Fusion (MSF) algorithm based on Laplacian pyramid decomposition is used in many applications and demonstrates its usefulness. However, the pyramid fusion technique has no means for controlling the luminance component because the total number of pixels decreases as the pyramid rises to the upper layer. In this paper, we extract the reflection light of the image based on the Retinex theory and generate the weight map by adjusting the reflection component. This weighting map is applied to achieve an MSF-like effect during image fusion and provides an opportunity to control the brightness components. Experimental results show that the proposed method maintains the total number of pixels and exhibits similar effects to the conventional method.
Watershed 알고리즘은 형태학 분야에서 연구되어 온 것으로 단순화된 영상에 대한 경사 영상 화소의 밝기 값을 고도로 생각함으로써 영상을 분할하는데 많이 적용하였다. 하지만, 노이즈에 의해 훼손된 영상을 분할 할 경우, 수 많은 local minima로 인해 영상이 과 분할되고, 분할된 영역을 병합하기 위한 계산 시간 증가의 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 사용한 watershed 기반 영상 분할의 효율성 증대를 위한 방법을 제안한다. 제안한 영상 분할 방법은 웨이블릿 변환을 이용한 영상의 계층적 표현인 피라미드 표현 단계, watershed 알고리즘을 이용한 영상 분할 단계, 웨이블릿 계수(coefficient)를 이용한 영역 병합 단계와 웨이블릿 역 변환(inverse wavelet transform)을 이용한 영역 투영 단계고 구성된다. 제안된 방법은 노이즈가 포함된 훼손된 영상을 분할 시 발생하는 과 분할문제를 감소시킬 뿐만 아니라, 분할 성능의 개선됨을 알 수 있다.
In the closed range space, the parallel two CCD cameras are used to acquire a pair of stereo image. The acquired stereo image are computed with Wavelet Transform repeatedly and including the low frequency component, the image size of those are reduced. It is the pyramid structure. The optimum matching point is searched to the pixel. Then appling the optimum matching point to DLT, it extract the three - dimensional surface coordinate from a stereo image. The direct linear transformation(DLT) method is used to calibrate the stereo camera compute the coordinate on a three dimensional space. To find the parameters for the DLT method, 30 control points which marked on the cylinder type object are used. To improve the matching algorithm, the paper select the pyramid structure for Wavelet Transform. The acquired disparity information is used to represent the really three-dimensional surface coordinate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1761-1777
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2021
An image with infrared features and visible details is obtained by processing infrared and visible images. In this paper, a fusion method based on Laplacian pyramid and generative adversarial network is proposed to obtain high quality fusion images, termed as Laplacian-GAN. Firstly, the base and detail layers are obtained by decomposing the source images. Secondly, we utilize the Laplacian pyramid-based method to fuse these base layers to obtain more information of the base layer. Thirdly, the detail part is fused by a generative adversarial network. In addition, generative adversarial network avoids the manual design complicated fusion rules. Finally, the fused base layer and fused detail layer are reconstructed to obtain the fused image. Experimental results demonstrate that the proposed method can obtain state-of-the-art fusion performance in both visual quality and objective assessment. In terms of visual observation, the fusion image obtained by Laplacian-GAN algorithm in this paper is clearer in detail. At the same time, in the six metrics of MI, AG, EI, MS_SSIM, Qabf and SCD, the algorithm presented in this paper has improved by 0.62%, 7.10%, 14.53%, 12.18%, 34.33% and 12.23%, respectively, compared with the best of the other three algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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