In this paper, we propose a tone mapping method using Non-linear Dynamic Range Normalization (NDRN) for High Dynamic Range (HDR) images. HDR images are not suitable for commercial display devices because dynamic range of HDR images do not match with one of Low Dynamic Range (LDR) display devices. To reproduce a tone of HDR images for LDR displays, tone mapping methods have been proposed such as local and global tone mapping. We introduce NDRN to locate mean of HDR images at the center of LDR. NDRN preserves the details for highlight and shadow. By suppressing the significant luminance change in tone mapping, naturalness of original image can be also preserved. The experimental results show that the proposed method preserves details and naturalness of original images.
SAR 영상은 speckle 잡음의 multiplicative 특성으로 인해 영상 해석에 많은 제약을 받고 있다. Speckle 잡음을 제거하기 위한 방법은 크게 여러 개의 독립 영상을 multi-looks 처리 방법과 디지털 영상 처리 기술을 이용하는 방법으로 speckle 잡음 특성에 따른 비선형필터의 적용이다. 본 연구에서는 국지적 통계 자료를 이용하는 LEE와 Refined LEE 필터 그리고 speckle 자체의 통계 특성을 이용하는 EPOS(Edge Preserving Optimal Speckle)필터를 이용하여 speckle 잡음을 제거하여 SAR 영상의 화질을 개선하고 그 결과를 기존의 mean과 median 필터와 비교하였다.
라플라스 피라미드 영상 융합 기반의 대조비 강화기법은 각 자원 영상에서 바람직한 화소를 선택하여 융합할 수 있기 때문에 영상 정보를 충실하게 표현하는 장점이 있다. 하지만 정보 평가를 화소 단위로 수행하기 때문에 영상 잡음에 취약한 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상잡음을 억제하는 개선된 영상 융합기반의 대조비 개선 방법을 제안한다. 제안된 기법은 자원 영상에 대해 블록 기반의 지역적 노출 적절성과 지역적 동질성의 차를 측정하여 이를 기반으로 가중치 맵을 생성하고 라플라스 피라미드를 구축하여 영상을 결합한다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 종래의 기법에 비해 영상 잡음을 배제된 영상을 만들어 낼 수 있음을 보였다.
Due to the block-based discrete cosine transform (BDCT), JPEG compressed images usually exhibit blocking artifacts. When the bit rates are very low, blocking artifacts will seriously affect the image's visual quality. A bilateral filter has the features for edge-preserving when it smooths images, so we propose an adaptive-weighted bilateral filter based on the features. In this paper, an image-deblocking scheme using this kind of adaptive-weighted bilateral filter is proposed to remove and reduce blocking artifacts. Two parameters of the proposed adaptive-weighted bilateral filter are adaptive-weighted so that it can avoid over-blurring unsmooth regions while eliminating blocking artifacts in smooth regions. This is achieved in two aspects: by using local entropy to control the level of filtering of each single pixel point within the image, and by using an improved blind image quality assessment (BIQA) to control the strength of filtering different images whose blocking artifacts are different. It is proved by our experimental results that our proposed image-deblocking scheme provides good performance on eliminating blocking artifacts and can avoid the over-blurring of unsmooth regions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4326-4344
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2021
The SinGAN is one of generative adversarial networks that can be trained on a single nature image. It has poor ability to learn more global features from nature image, and losses much local detail information when it generates arbitrary size image sample. To solve the problem, a non-linear function is firstly proposed to control downsampling ratio that is ratio between the size of current image and the size of next downsampled image, to increase the ratio with increase of the number of downsampling. This makes the low-resolution images obtained by downsampling have higher proportion in all downsampled images. The low-resolution images usually contain much global information. Therefore, it can help the model to learn more global feature information from downsampled images. Secondly, the attention mechanism is introduced to the generative network to increase the weight of effective image information. This can make the network learn more local details. Besides, in order to make the output image more natural, the TVLoss function is introduced to the loss function of SinGAN, to reduce the difference between adjacent pixels and smear phenomenon for the output image. A large number of experimental results show that our proposed model has better performance than other methods in generating random samples with fixed size and arbitrary size, image harmonization and editing.
의료분야에서 조직의 경화는 진단 또는 질환의 진행상황의 파악에 이용되는 중요한 정보의 한 가지이며, 객관적인 진단을 위해서는 경화의 정량적 계측법이 중요하다. 경화의 지표인 점탄성 정수를 비침습적으로 계측하는 방법으로 MRE(Magnetic Resonance Elastography) 법이 제안되고 있다. MRE 법에서는 전파파(propagating wave)의 국소 파장과 국소 감쇠율로부터 점탄성 정수를 구하는데 MRE 화상은 S/N 비가 낮아지므로, 잡음의 영향을 감소시키기 위하여 다중 위상 MRE 화상을 이용한 방법이 검토되고 있다. 본 연구에서는 다중 위상 MRE 화상에 함수를 적용하여 점탄성 정수를 측정하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다중 위상 MRE 화상에 점탄성파를 적용시키지만, 점탄성 정수의 공간방향으로의 변화율이나 화상에 포함된 잡음에 따라 측정값의 공간분해능을 임의적으로 설정할 수 있다는 장점이 있다. 시뮬레이션 화상을 이용한 실험과 silicone-gel phantom을 이용한 실험에 의하여 제안된 방법의 유효성을 확인하였다.
본 논문은 특징을 효과적으로 병합하여 계층적 색인구조를 적용하는 광고영상의 분류기법에 대한 체계적 방법을 제안한다. 본 방법은 온라인 및 오프라인 상의 광고 영상 정보 관리를 위한 효과적인 응용으로써, 특별히 광고 영상정보의 추적을 위한 전처리 과정을 제공한다. 이를 위하여 전체 영상에 대한 일반적 정보를 포함하는 전역특징과 영상의 지역적 특성에 기반하는 지역특징을 고려한다. 고안된 지역특징은 영상 회전, 스케일링, 잡음추가, 빛의 변화에 불변하여 아핀(Affine) 변환에 의한 화면 차 영상에 대하여도 신뢰성 높은 매칭 도를 얻을 수 있고 동질의 영상 쌍을 검색하는데 있어서도 높은 정확도를 보여준다. 제안 방법은 우선 전역특징으로 전체영상자료에서 다수의 영상 쌍들로 개략적인 영상 군을 구성한 후에, 영상군안에서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍들 즉 정밀한 영상 군들로 분리하는 정밀 매칭을 실행한다. 실행시간을 단축하기 위해 전형적인 클러스터링으로 전역특성이 유사한 영상들끼리 그룹화 함으로서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍 간 과도한 매칭 시간의 문제점을 극복한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.5006-5022
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2017
Effect and robust detection of targets in infrared images has crucial meaning for many applications, such as infrared guidance, early warning, and video surveillance. However, it is not an easy task due to the special characteristics of the infrared images, in which the background clutters are severe and the targets are weak. The recent literature demonstrates that sparse representation can help handle the detection problem, however, the detection performance should be improved. To this end, in this text, a hybrid method based on local sparse representation and contrast is proposed, which can effectively and robustly detect the infrared targets. First, a residual image is calculated based on local sparse representation for the original image, in which the target can be effectively highlighted. Then, a local contrast based method is adopted to compute the target prediction image, in which the background clutters can be highly suppressed. Subsequently, the residual image and the target prediction image are combined together adaptively so as to accurately and robustly locate the targets. Based on a set of comprehensive experiments, our algorithm has demonstrated better performance than other existing alternatives.
The local environmental effects on the active galactic nucleus(AGN) activity has been studied by many authors, but there is still controversy. We performed statistical analysis for nearby(0.01 < z < 0.05) volume limited(Mr < -19) sample via visual inspection based on Sloan Digital Sky Survey Data Release7. We visually inspect around 50,000 galaxy images to find peculiar objects which show not only ongoing merging features and tidal features, but also post merging features like shell or ring structures. We found that the frequency of AGN host galaxies is at least 2 times higher among peculiar galaxies than non-peculiar galaxies, and this trend is still visible when galaxy properties such as color or stellar mass are fixed. Furthermore, L[OIII] of peculiar galaxies is found to be more increased than those of normal galaxies. The majority of the most luminous AGN hosts show peculiar feature, which indicates that the luminous AGN galaxies may be the result of the local environmental effects. In addition, the enhancement of L[OIII] in peculiar galaxies is more significant for bluer galaxies, which implies that AGN activity is enhanced effectively when gas is available. In order to ensure our results, we also checked it for a smaller subsample with 2 magnitude deeper monochromatic images provided by SDSS Stripe82 database, and found consistent results. Overall, the results of this study tell us that the local environment of galaxies affects the frequency as well as the strength of AGN activity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2068-2086
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2011
Based on the quincunx sub-sampling grid, the New Interleaved Hierarchical INTerpolation (NIHINT) method is recognized as a superior pyramid data structure for the lossless and progressive coding of natural images. In this paper, we propose a new image interpolation algorithm, Edge Adaptive Hierarchical INTerpolation (EAHINT), for a further reduction in the entropy of interpolation errors. We compute the local variance of the causal context to model the strength of a local edge around a target pixel and then apply three statistical decision rules to classify the local edge into a strong edge, a weak edge, or a medium edge. According to these local edge types, we apply an interpolation method to the target pixel using a one-directional interpolator for a strong edge, a multi-directional adaptive weighting interpolator for a medium edge, or a non-directional static weighting linear interpolator for a weak edge. Experimental results show that the proposed algorithm achieves a better compression bit rate than the NIHINT method for lossless image coding. It is shown that the compression bit rate is much better for images that are rich in directional edges and textures. Our algorithm also shows better rate-distortion performance and visual quality for progressive image transmission.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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