• 센서학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.118-123
• /
• 2010

This paper proposes super-resolution reconstruction algorithm for image enhancement. Super-resolution reconstruction algorithms reconstruct a high-resolution image from multi-frame low-resolution images of a scene. Conventional super- resolution reconstruction algorithms are iterative back-projection(IBP), robust super-resolution(RS)method and standard Papoulis-Gerchberg(PG)method. However, traditional methods have some problems such as rotation and ringing. So, this paper proposes modified algorithm to improve the problem. Experimental results show that this proposed algorithm solve the problem. As a result, the proposed method showed an increase in the PSNR for traditional super-resolution reconstruction algorithms.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.122-131
• /
• 2008

For B-mode ultrasound images, we propose an image enhancement algorithm based on a multi-resolution approach, which consists of edge enhancing and noise reducing procedures. Edge enhancement processing is applied sequentially to coarse-to-fine resolution images obtained from wavelet-transformed data. In each resolution, the structural features of each pixel are examined through eigen analysis. Then, if a pixel belongs to an edge region, we perform two-step filtering: that is, directional smoothing is conducted along the tangential direction of the edge to improve continuity and directional sharpening is conducted along the normal direction to enhance the contrast. In addition, speckle noise is alleviated by proper attenuation of the wavelet coefficients of the homogeneous regions at each band. This region-based speckle-reduction scheme is differentiated from other methods that are based on the magnitude statistics of the wavelet coefficients. The proposed algorithm enhances edges regardless of changes in the resolution of an image, and the algorithm efficiently reduces speckle noise without affecting the sharpness of the edge. Hence, compared with existing algorithms, the proposed algorithm considerably improves the subjective image quality without providing any noticeable artifacts.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권7호
• /
• pp.573-577
• /
• 2010

영상 해상도 개선은 영상 복원이나 확대 같은 응용 분야에서 널리 사용되는 기술로서, 결과 영상에서의 블록 현상이나 인공물 발생과 같은 화질 열화를 제거하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 손실 정보를 이용하는 영상 해상도 개선 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 획득 저해상도를 하위 레벨 보간을 통해서 손실 정보를 계산 및 추정하고 이를 보간된 고해상도 영상에 적용함으로서 1차적인 보간을 수행하고 획득 저해상도 영상과의 에러를 계산한 후 다시 보간된 영상에 적용하는 과정을 반복하여 최종적인 보간 영상을 생성한다. 동일한 영상을 이용한 시험을 통해서 비교 방법들보다 평균 PSNR에서 3.2㏈ 이상 향상된 것을 확인하였고, 주관적 화질도 개선된 것을 알 수 있었다. 또한 계산복잡도를 85% 이상 감소시킬 수 있었다. 제안한 해상도 개선 방법은 영상 처리의 다양한 분야에서 기반 기술로 사용될 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제30권2호
• /
• pp.11-19
• /
• 2024

최근 방위 산업에서는 전시상황에서 병사의 전투력 및 생존성 증대를 위하여 지하 공간, 좁은 통로등에서 적에게 노출되지 않으며 정찰임무를 수행할 수 있는 소형 생체 모방 로봇의 수요가 늘어나고 있다. 특히 소형생체 모방 로봇에 사용 가능한 생체모방 영상 센서에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 복안영상센서는 작은 크기, 적은 수차, 넓은 화각 등의 장점을 갖으며, 복안영상센서를 통해 출력된 복안 영상을 이용해 깊이 추정, HDR 등을 구현 하여 다양한 임무에서 활용 가능하다. 다만 복안영상은 작은 렌즈 크기와 렌즈의 구조로 인하여 영상의 품질이 저하되는 현상이 발생한다. 특히 복안영상으로 출력된 각 Sub-Aperture 이미지를 융합 시 이미지 품질이 많이 저하된다. 본 논문은 이미지 융합 시 이미지의 품질이 저하되는 문제를 극복하기 위하여 여러 이미지 개선 기능과 생성 신경망의 한 종류인 ESRGAN를 사용하여 복안영상 품질 향상 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 이미지 전처리부, 이미지 융합부, 이미지 개선 부로 구성된다. 제안한 알고리즘을 복안 영상에 적용하면 영상 품질을 높힐 수 있어, 복안 영상을 이용한 다양한 연구에 활용될 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제18권4호
• /
• pp.575-586
• /
• 2022

Uneven light in real-world causes visual degradation for underexposed regions. For these regions, insufficient consideration during enhancement procedure will result in over-/under-exposure, loss of details and color distortion. Confronting such challenges, an unsupervised low-light image enhancement network is proposed in this paper based on the guidance of the unpaired low-/normal-light images. The key components in our network include super-resolution module (SRM), a GAN-based low-light image enhancement network (LLIEN), and denoising-scaling module (DSM). The SRM improves the resolution of the low-light input images before illumination enhancement. Such design philosophy improves the effectiveness of texture details preservation by operating in high-resolution space. Subsequently, local lightness attention module in LLIEN effectively distinguishes unevenly illuminated areas and puts emphasis on low-light areas, ensuring the spatial consistency of illumination for locally underexposed images. Then, multiple discriminators, i.e., global discriminator, local region discriminator, and color discriminator performs assessment from different perspectives to avoid over-/under-exposure and color distortion, which guides the network to generate images that in line with human aesthetic perception. Finally, the DSM performs noise removal and obtains high-quality enhanced images. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate that our approach achieves favorable results, which indicates its superior capacity on illumination and texture details restoration.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
• /
• pp.19-22
• /
• 2003

This paper proposes the method of visual resolution enhancement to render a color image on a delta-structured display. The proposed method adopted a subpixel rendering method to reduce a color fringe error caused by delta- structured display and to improve visual resolution

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권5호
• /
• pp.1814-1828
• /
• 2021

Low-light image enhancement is a key technique to overcome the quality degradation of photos taken under scotopic vision illumination conditions. The degradation includes low brightness, low contrast, and outstanding noise, which would seriously affect the vision of the human eye recognition ability and subsequent image processing. In this paper, we propose an approach based on deep learning and Retinex theory to enhance the low-light image, which includes image decomposition, illumination prediction, image reconstruction, and image optimization. The first three parts can reconstruct the enhanced image that suffers from low-resolution. To reduce the noise of the enhanced image and improve the image quality, a super-resolution algorithm based on the Laplacian pyramid network is introduced to optimize the image. The Laplacian pyramid network can improve the resolution of the enhanced image through multiple feature extraction and deconvolution operations. Furthermore, a combination loss function is explored in the network training stage to improve the efficiency of the algorithm. Extensive experiments and comprehensive evaluations demonstrate the strength of the proposed method, the result is closer to the real-world scene in lightness, color, and details. Besides, experiments also demonstrate that the proposed method with the single low-light image can achieve the same effect as multi-exposure image fusion algorithm and no ghost is introduced.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
• /
• pp.521-524
• /
• 1999

In spite of advances in image resolution and film contrast, check screen/film mammography remains one of diagnostic imaging modality where the image interpretation is very difficult. For the enhancement of film mammography, in this paper, dyadic wavelet transform is introduced. An unsharp masking technique is proposed and performed in wavelet domain. In addition, simple nonlinear enhancement and a denosing stage that preserves edges using wavelet shrinkage are computed into this technique. In this paper. we propose a new method for the gain setting of nonlinear enhancement and show result and comparison.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.325-333
• /
• 2010

Image registration involves overlapping images of an identical region and assigning the data into one coordinate system. Image registration has proved important in remote sensing, enabling registered satellite imagery to be used in various applications such as image fusion, change detection and the generation of digital maps. The image descriptor, which extracts matching points from each image, is necessary for automatic registration of remotely sensed data. Using contrast enhancement algorithms such as histogram equalization and image stretching, the normalized data are applied to the image descriptor. Drawing on the different spectral characteristics of high resolution satellite imagery based on sensor type and acquisition date, the applied normalization method can be used to change the results of matching interest point descriptors. In this paper, the matching points by scale invariant feature transformation (SIFT) are extracted using various contrast enhancement algorithms and injection of Gaussian noise. The results of the extracted matching points are compared with the number of correct matching points and matching rates for each point.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.118-121
• /
• 2014

영상 보간법은 영상의 크기 변환에서 나타나는 새로운 좌표의 화소의 값을 결정하는 방법이다. 영상 콘텐츠가 대용량화되면서 고속으로 개선된 결과 영상을 생성할 수 있는 영상 보간법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 고속 다중 혼합영상 보간법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상의 4개의 부영상으로부터 12개의 예상되는 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 입력 영상을 결합한 후 보간 함수를 거쳐서 결과 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 비교 방법들보다 PSNR에서 최대 1.9dB, SSIM에서 최대 0.052 개선된 결과를 나타내었으며, 주관적 화질 비교에서도 우위에 있음을 실험을 통해서 알 수 있었다. 알고리즘의 동작속도 비교를 통해서 기존의 방법들보다 최소 3배 이상 빠르게 동작하는 것을 알 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.