• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권5호
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• pp.271-274
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• 2014

Bayesian based Multi-Frame Super-Resolution (MF-SR) has been used as a popular and effective SR model. On the other hand, the texture region is not reconstructed sufficiently because it works on the spatial domain. In this study, the MF-SR method was extended to operate on the frequency domain to improve HF information as much as possible. For this, a spatially weighted bilateral total variation model was proposed as a regularization term for a Bayesian estimation. The experimental results showed that the proposed method can recover the texture region more realistically with reduced noise, compared to conventional methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1464-1480
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• 2019

Robust tracking of infrared (IR) pedestrian targets with various backgrounds, e.g. appearance changes, illumination variations, and background disturbances, is a great challenge in the infrared image processing field. In the paper, we address a new tracking method for IR pedestrian targets via multi-feature local sparse representation (SR), which consists of three important modules. In the first module, a multi-feature local SR model is constructed. Considering the characterization of infrared pedestrian targets, the gray and edge features are first extracted from all target templates, and then fused into the model learning process. In the second module, an effective tracker is proposed via the learned model. To improve the computational efficiency, a sliding window mechanism with multiple scales is first used to scan the current frame to sample the target candidates. Then, the candidates are recognized via sparse reconstruction residual analysis. In the third module, an adaptive dictionary update approach is designed to further improve the tracking performance. The results demonstrate that our method outperforms several classical methods for infrared pedestrian tracking.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.731-739
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• 2021

이 연구는 산업현장에서 구조물의 용접부 검사를 디지털 방사선을 이용한 비파괴검사를 효과적으로 수행할 수 있도록 디지털 방사선의 밝기 교정과 중첩 영상에 따른 신호 대 잡음 비와 기본 공간 분해능을 비교분석 하였다. 평판형 용접 시험편을 대상으로 ⁷⁵Se 방사선원을 사용하였고 촬영 전 밝기 교정과 영상 중첩을 세분화하여 총 130장의 영상을 획득하였다. 연구 결과, 밝기 교정의 수와 영상 중첩의 수가 증가할수록 신호 대 잡음 비가 향상됨을 확인하였다. 기본 공간 분해능은 촬영된 영상 모두 기준치를 만족하였다. 산란 방사선을 대비한 납 차폐를 설치 후 촬영한 영상을 비교하여 신호 대 잡음 비가 비슷함을 확인하였다. 영상 중첩이 증가할수록 신호 대 잡음 비가 증가하지만, 방사선의 노출시간이 증가하면서 작업자의 피폭 및 작업 효율에 영향을 미치기 때문에 적절한 촬영기법을 강구 한다면 좋은 상질의 디지털 방사선 영상을 획득 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.154-161
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• 2015

기존의 예제기반 초해상도 복원은 다수의 외부영상을 이용한 사전 생성 방법과 단일 영상을 이용한 자기참조 예제기반 복원 방법이 있지만, 입력영상의 특성과 패치사전에 따라 복원 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 본 논문에서는 멀티 프레임의 움직임 정보를 이용하여 적응적 패치 선택을 통한 초해상도 영상복원 방법을 제안한다. 제안하는 초해상도 영상 복원 방법은 3가지 단계로 구성된다. i) 인접한 프레임간의 움직임 정보를 이용한 로컬 영역을 정의, ii) 단계적 열화를 이용한 적응적 패치 검색 방법, iii) 최적의 패치검색을 통한 패치 결합 및 초고해상도 영상복원이다. 결과적으로 제안하는 방법은 인접한 프레임간의 움직임 정보와 단계적 열화를 이용하여 패치를 검색함으로써 패치 검색의 정확성을 높여주고, 동영상에서 부자연스러운 현상이 제거된 초해상도 영상 복원이 가능하다. 실험결과에서는 기존의 초해상도 영상복원 방법과 비교할 때 복원 부작용이 감소되어 자연스럽게 복원된 영상을 제공하는 동시에, peak-to-peak signal noise ratio (PSNR)과 structural similarity measure (SSIM)를 사용한 객관적 성능 향상을 보인다.