In this paper, we propose a new 3D coding method for heterogeneous systems over enhanced Access Grid (e-AG) with 3D display using spatio-temporal scalability. The proposed encoder produces four bit-streams: one base layer and enhancement layer l, 2 and 3. The base layer represents a video sequence for left eye with lower spatial resolution. An enhancement layer l provides additional bit-stream needed for reproduction of frames produced in base layer with full resolution. Similarly, the enhancement layer 2 represents a video sequence for right eye with lower spatial resolution and an enhancement layer 3 provides additional bit-stream needed for reproduction of its reference pictures with full resolution. In this system, temporal resolution reduction is obtained by dropping B-frames in the receiver according to network condition. The receiver system can select the spatial and temporal resolution of video sequence with its display condition by properly combining bit-streams.
Light Field (LF) cameras capture both spatial and directional information of light rays. Current LF cameras have a problem of a low spatial resolution. There have been lots of existing works carried out to improve the resolution of LF images. In this paper, those existing works will be divided into two categories: hardware-based approaches and software-based approaches, and we will look into and compare several experiment results in order for LF spatial resolution enhancement. Finally, the direction for the future spatial resolution enhancement will be suggested.
본 연구의 목적은 컴퓨터 방사선영상에서 X-선 초점 크기와 디지털영상후처리에 따른 공간분해능을 정량적으로 분석하고자 하였다. 초점의 크기는 소초점(0.6 mm)와 대초점(1.2 mm)을 이용하였다. 공간분해능의 정량적 분석은 엣지 측정법의 변조전달함수(MTF)를 이용하였다. 디지털영상후처리는 다단계 이미지 대비 증폭 알고리즘을 이용하여 경계면 증강과 대조도 증강에 따른 50%와 10%의 MTF를 평가하였다. 그 결과 모든 초점에서 MTF 50%의 공간분해능이 대조도 증강보다 경계면 증강에서 유의하게 높았다. 또한 대초점에서 획득된 영상은 디지털영상처리를 통해 공간분해능이 향상되었다. 결론적으로 이러한 결과는 컴퓨터 방사선영상에서 골격계 및 흉부영상과 같은 고 공간분해능 임상영상을 얻기 위한 기초자료로 활용할 수 있다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.409-412
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1996
Ultrasonic sensors are widely used in various applications due to advantages of low cost, simplicity in construction, mechanical robustness, and little environmental restriction in usage. But the main purposes of the noncontact sensing are rather narrowly confined within object detection and distance measurement. For the application of object recognition, ultrasonic sensors exhibit several shortcomings of poor directionality which results in low spatial resolution of objects, and specularity which gives frequent erroneous range readings. To resolve these problems in object recognition, an array of the sensor has been used. To improve the spatial resolution, more number of sensors are used in essence throughout the various devices of the sensor arrays. Under the disguise of a fixed number of the sensors, the array can be shifted mechanically in several steps. In this paper we propose a practical sensor resolution enhancement method using an electronic circuit accompanying the sensor array. The circuit changes the transmitter output voltage in several steps. Using the known sensor characteristics, a set of different return echo signals provide enhanced spatial resolution. The improvement is obtained with neither the cost of the increased number of the sensors nor extra mechanical devices.
Images with high resolution are desired and often required in many visual applications. When resolution can not be improved by replacing sensors, either because of cost or hardware physical limits, super resolution image reconstruction method is what can be resorted to. Super resolution image reconstruction method refers to image processing algorithms that produce high quality and high resolution images from a set of low quality and low resolution images. The method is proved to be useful in many practical cases where multiple frames of the same scene can be obtained, including satellite imaging, video surveillance, video enhancement and restoration, digital mosaicking, and medical imaging. The method can be either the frequency domain approach or the spatial domain approach. Much of the earlier works concentrated on the frequency domain formulation, but as more general degradation models were considered, later researches had been almost exclusively on spatial domain formulations. The method in spatial domains has three stages: i) motion estimate or image registration, ii) interpolation onto high resolution grid and iii) deblurring process. The super resolution grid construction in the second stage was discussed in this paper. We applied the Maximum APosteriori(MAP) reconstruction method that is one of the major methods in the super resolution grid construction. Based on this method, we reconstructed high resolution images from a set of low resolution images and compared the results with those from other known interpolation methods.
We report a technique that improves the spatial resolution of optical coherence tomography (OCT) by utilizing fiber-based spectral filtering. The proposed technique improves the resolution by filtering out the erbium’s characteristic peak from the amplified spontaneous emission (ASE) source spectrum, and reshaping the spectrum to Gaussian-like. We used a long period fiber grating (LPG) and an erbium doped fiber (EDF) absorber for the spectral filtering. An in-house made ASE source as well as a commercial ASE source [ASE-FL7002] was used as the OCT sources to study the proposed technique. The resolution of the OCT based on an in-house made ASE source is enhanced from 200 to 40 ㎛ with an LPG. While, the resolution of the OCT based on a commercial ASE source is enhanced from 25 to 19 ㎛ with the aid of an EDF absorber. However, sidelobes still exist in the interferogram due to imperfect spectral filtering, which limited the resolution. Further enhancement in the spatial resolution of the OCT system using the ASE source is possible with the aid of cascaded LPGs and/or carefully designed EDF absorber.
본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.
일반적으로 초음파현미경시스템은 동작주파수로 단일 주파수를 사용해 왔다. 측정된 영상의 분해능과 질은 초음파현미경에서 사용된 초음파변환기에 의하여 결정된다. 본 논문에서는 SFR(Spatial Frequency Response)의 기저대역 조합을 통하여 반사형 초음파현미경의 수직분해능 개선에 대하여 연구하였다. 수직 분해능을 증가시키기 위해서는 하나 이상의 동작 주파수에서 얻어진 영상을 획득하고 이를 대수적으로 합성시켜 얻어진다. 실험결과 깊이 변화율이 개선된 영상들을 얻을 수 있었다.
초해상도 영상복원은 동일 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도의 영상으로 재구성하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 위성영상, 비디오 감시, 영상 강조 및 복원, 영상 모자이킹, 의료 영상과 같이 여러 장의 프레임 영상을 획득할 수 있는 분야에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 지상을 촬영한 비디오 영상 열에 공간영역 초해상도 기법을 적용하였다. 실험에 사용된 영상은 높은 중복도로 촬영된 연속적인 비디오 영상에서 부표본화되었으며, 저해상도 영상과 고해상도 영상간의 관측 모델을 구성하고 초해상도 영상복원 기법중의 하나인 MAP 알고리즘을 적용하였다. MAP 기법을 이용하여 여러 장의 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 복원하였으며, 그 결과를 기존의 영상보간 방법들과 비교하였다.
Super resolution image reconstruction method refers to image processing algorithms that produce a high resolution(HR) image from observed several low resolution(LR) images of the same scene. This method is proved to be useful in many practical cases where multiple frames of the same scene can be obtained, such as satellite imaging, video surveillance, video enhancement and restoration, digital mosaicking, and medical imaging. In this paper we applied super resolution reconstruction method in spatial domain to video sequences. Test images are adjacently sampled images from continuous video sequences and overlapped for high rate. We constructed the observation model between the HR images and LR images applied by the Maximum A Posteriori(MAP) reconstruction method that is one of the major methods in the super resolution grid construction. Based on this method, we reconstructed high resolution images from low resolution images and compared the results with those from other known interpolation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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