• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권5호
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• pp.2555-2575
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• 2017

This paper presents a dual exposure fusion method for image enhancement. Images taken with a short exposure time usually contain a sharp structure, but they are dark and are prone to be contaminated by noise. In contrast, long-exposure images are bright and noise-free, but usually suffer from blurring artifacts. Thus, we fuse the dual exposures to generate an enhanced image that is well-exposed, noise-free, and blur-free. To this end, we present a new scale-space patch-match method to find correspondences between the short and long exposures so that proper color components can be combined within a proposed dual non-local (DNL) means framework. We also present a residual filtering method that eliminates the structure component in the estimated noise image in order to obtain a sharper and further enhanced image. To this end, the entropy is utilized to determine the proper size of the filtering window. Experimental results show that our method generates ghost-free, noise-free, and blur-free enhanced images from the short and long exposure pairs for various dynamic scenes.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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• pp.155-160
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• 2006

이 논문에서 중력이상에서 광역이상과 잔여이상을 분리하는 문제를 다루었다. 지구통계학의 한 가지 방법인 인자크리깅 기법을 이용하여 공간필터링에 적용하였다. 이 방법은 일반적으로 광역이상은 공간적으로 큰 규모의 상관관계를 가지고 잔여이상은 좁은 지역에서 높은 상관관계를 가진다는 가정에서 출발하였다. 크리깅 방법의 하나인 인자크리깅(Factorial kriging)을 적용하기 위하여 영향 반경이 큰 지역과 작은 지역에 적합한 서로 다른 베리오그램 모델을 적용하여 각각을 광역이상과 잔여이상으로 구분하였다. 이 방법의 적용가능성을 검증하기 위하여 한 방향으로 증가하는 경향을 가정한 광역이상에 단일 이상체를 가정한 잔여이상이 더해진 합성 모델에 대하여 적용하였다. 베리오그램 모델은 각각 광역이상과 잔여이상을 나타내는 두개의 서로 다른 베리오그램 모델의 합으로 근사할 수 있었다. 따라서 서로 다른 두개의 베리오그램 모델에 대하여 인자 크리깅을 이용한 공간필터링을 적용한 결과 광역이상과 잔여이상을 구분할 수 있다. 이 방법을 폐갱도가 존재하는 지역에서의 고정밀중력탐사 자료에서 적용하여 잔여이상을 추출하였고, 다항식 접합법의 결과와도 비교하였다. 이 연구를 통하여 인자크리깅을 이용한 공간필터링 방법이 중력이상에서 광역이상과 잔여이상을 분리해 낼 수 있는 한 가지 방법이 될 수 있음 보였다.

• Current Optics and Photonics
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• 제7권4호
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• pp.408-418
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• 2023

Due to the technological limitations of infrared thermography, infrared focal plane array (IFPA) imaging exhibits stripe non-uniformity, which is typically fixed pattern noise that changes over time and temperature on top of existing non-uniformities. This paper proposes a stripe non-uniformity correction algorithm based on scene-adaptive nonlinear filtering. The algorithm first uses a nonlinear filter to remove single-column non-uniformities and calculates the actual residual with respect to the original image. Then, the current residual is obtained by using the predicted residual from the previous frame and the actual residual. Finally, we adaptively calculate the gain and bias coefficients according to global motion parameters to reduce artifacts. Experimental results show that the proposed algorithm protects image edges to a certain extent, converges fast, has high quality, and effectively removes column stripes and non-uniform random noise compared to other adaptive correction algorithms.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.79-84
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• 2015

디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 픽셀값 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 미디언 필터링 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 계수를 1~6차까지의 6 Dim.을 계산한다. 그리고 경사도를 Poisson 방정식의 해에 의한 재구성 영상과 원영상과의 차영상으로 부터, 4 Dim. (평균값, 최대값 그리고 최대값의 좌표 i,j)의 특징벡터를 추출한다. 2 종류의 특징벡터는 10 Dim.으로 조합되어 변조된 영상의 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상 그리고 JPEG (QF=90) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링 ($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 다소 낮지만, 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.195-201
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• 2015

For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.67-73
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• 2015

디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 Fourier 변환 변이계수를 이용한 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 영상의 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 영상의 각 수평, 수직라인의 Fourier 변환 (Fourier Transform: FT)을 하고, 이웃 라인과의 변이계수를 기반으로 하여 MF 검출 (Median Filtering Detection: MFD)을 위한 10 Dim. 특징벡터를 정의한다. 이는 MF 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 스킴은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual)과 Rhee의 MF 검출 스킴과 비교하여 원영상, JPEG (QF=90), Down 스케일링 (0.9) 그리고 Up 스케일링 (1.1) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 일부 높았다. 제안된 알고리즘은 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)에 의한 AUC (Area Under ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제20권44호
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• pp.243-255
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• 1997

Forecasting the future values of an observed time series is an important problem in many areas, including economics, traffic engineering, production planning, sales forecasting, and stock control. The purpose of this paper is aimed to discover the more efficient forecasting model through the parameter estimation and residual analysis among the quantitative method such as Winters' exponential smoothing model, Box-Jenkins' model, and Kalman filtering model. The mean of the time series is assumed to be a linear combination of known functions. For a parameter estimation and residual analysis, Winters', Box-Jenkins' model use Statgrap and Timeslab software, and Kalman filtering utilizes Fortran language. Therefore, this paper can be used in real fields to obtain the most effective forecasting model.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.888-890
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• 2003

The objective of this investigation is to establish a simple yet effective block adjustment procedure for the orthorectification of multi-orbit satellite images. The major works of the proposed scheme are: (1) adjustment of satellite‘s orbit accurately, (2) calculation of the error vectors for each tie point using digital terrain model and ray tracing technique, (3) refining the orbit using the Least Squares Filtering technique and (4) generation of the orthophotos. In the process of least squares filtering, we use the residual vectors on ground control points and tie points to collocate the orbit. In orthorectification, we use the indirect method to generate the orthoimage. Test areas cover northern Taiwan. Test images are from SPOT 5 satellite. Experimental results indicate that proposed method improves the relative accuracy significantly.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.42-47
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• 2017

본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위 변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 ($3{\times}3$, $5{\times}5$) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제11권4호
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• pp.361-367
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• 1995

This study has been carried out to investigate the filteration performance of Electrostatically Stimulated Fabric Filter(ESFF) at high temperature condition. The electric field was maintained parallel to the fabric surface. The benefits of ESFF are lower residual pressure drop, improvement of fine particle removal efficiency and increasing reduced rate of pressure drop during a filteration cycle, stable operation at higher filtering velocities. According to the variance of filtering velocities and dust loadings, the results are summarized as follows; By imposing an electric field on the filter, the reduced rate of pressure drop was 7.sim.18% at room temperature, and when filtering velocity was 1.8m/min and dust loading was 1g/m$^{3}$, the value of reduced rate of pressure drop was shown the highest. Under the electric field around the filter, the reduced rate of pressure drop was 10.sim.35% at high temperature, and when filtering velocity was 1.8m/min and dust loading was 1g/m$^{3}$, the value of reduced rate of pressure drop was shown the highest. Most of all, at high temperature, the value of reduced rate of pressure drop was resulted to 25%. Also the collecting efficiency was shown clearly improved. By the SEM photo analysis, the number of penetrated particles at the Conventional Fabric Filter was approximately two times that of Electrostatically Stimulated Fabric Filter.