KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.5998-6016
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2017
In thin-film transistor liquid-crystal displays (TFT-LCDs), which are most commonly used in mobile devices, the backlight accounts for about 70% of the power consumption. Therefore, most low-power-related studies focus on realizing power savings through backlight dimming. Image compensation is performed to mitigate the visual distortion caused by the backlight dimming. Therefore, popular techniques include pixel compensation for brightness recovery and contrast enhancement, such as histogram equalization. However, existing pixel compensation techniques often have limitations with respect to blur owing to the pixel saturation phenomenon, or because contrast enhancement cannot adequately satisfy the human visual system (HVS). To overcome these, in this study, we propose a novel dimming technique to achieve both power saving and HVS-awareness by combining the pixel compensation and histogram specifications, which convert the original cumulative density function (CDF) by designing and using the desired CDF of an image. Because the process of obtaining the desired CDF is customized to consider image characteristics, histogram specification is found to achieve better HVS-awareness than histogram equalization. For the experiments, we employ the LIVE image database, and we use the structural similarity (SSIM) index to measure the degree of visual satisfaction. The experimental results show that the proposed technique achieves up to 15.9% increase in the SSIM index compared with existing dimming techniques that use pixel compensation and histogram equalization in the case of the same low-power ratio. Further, the results indicate that it achieves improved HVS-awareness and increased power saving concurrently compared with previous techniques.
본 논문에서는 컬러영상에 존재하는 문자들을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 빛 또는 조명성분의 영향에 의해 획득된 영상 내에 존재하는 반사성분은 문자 또는 관심객체들의 경계가 모호해 지거나 관심객체와 배경이 서로 혼합 되었을 경우, 문자추출 및 인식을 함에 있어서 오류를 포함시킬 수 있다. 따라서 영상 내에 존재하는 반사성분을 제거하기 위해 먼저. 컬러영상으로부터 Red컬러 성분에 해당하는 히스토그램에서 두개의 pick점을 검출한다. 이후 검출된 두 개의 pick점들 간의 분포를 사용하여 노말 또는 편광 영상에 해당하는지를 판별한다. 노말 영상의 경우 부가적인 처리를 거치지 않고 문자에 해당하는 영역을 검출하며, 편광 영상에 해당하는 경우 반사성분을 제거하기 위해 호모모픽필터링 방법을 적용하여 반사성분에 해당하는 영역을 제거한다. 이후 문자영역을 검출하기 위해 최적전역임계화방식을 적용하여 전경과 배경을 분리하였으며 문자영역 추출 및 인식의 성능을 향상시켰다. 널리 사용되고 있는 문자 인식기를 사용하여 제안한 방식 적용 전과 후의 인식결과를 비교하였다. 편광영상에서 제안된 방법 적용 후, 문자인식을 한 경우 인식률이 향상되었다.
3D 카메라 기술 중에서 초점의 흐려짐을 이용한 깊이 추정은 카메라의 초점거리 평면의 물체는 선명한 상이 맺히지만 카메라의 초점거리 평면으로부터 멀어진 물체는 흐린 영상을 만들어낸다는 현상을 이용해 3D 깊이를 추정한다. 본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 흐림 정도를 분석하여 3D 깊이를 추정하는 알고리즘을 연구하였다. 단일 카메라의 1 개의 영상 또는 단일 카메라의 초점이 서로 다른 2 개의 영상을 사용하여 초점의 흐려짐을 이용한 3D 깊이를 추정하는 방법을 통해 최적화된 피사체 범위를 도출하였다. 1 개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라와 DSLR 카메라 모두 250 mm의 초점거리를 사용하는 것이 가장 좋은 성능을 보였다. 2개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라 영상은 150 mm와 250 mm로 그리고 DSLR 카메라 영상은 200 mm와 300 mm로 초점거리를 설정하였을 때 가장 좋은 3D 깊이 추정 유효 범위를 갖는 것으로 나타났다.
영상 흐려짐은 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림 등의 요인으로 발생하는 현상이다. 최근 합성곱 심층신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 활용하여 흐려짐 현상을 복원하는 연구가 활발하게 진행되었으며, 원본과 정답 영상의 차이를 이용하여 복원 과정을 가이드하는 방법이 뛰어난 성능을 보였다. 본 논문에서는 왜곡 정보를 기반으로 흐려진 영상 복원 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해 학습 시, 원본과 정답 영상 차이에 대한 이진화를 수행하여 복원 과정을 가이드 할 수 있도록 하는 트랜스포머(Transformer) 기반 신경망 모듈을 설계하였다. 제안하는 방법은 학습 과정에서 잠재 특징을 기반으로 전역적 추론을 통해 예측한 왜곡 위치 정보 분포를 흐려짐 복원 과정에 반영한다. 다양한 영상 흐려짐 복원 신경망에 제안하는 모듈을 적용하여 복원 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 PLA를 기반으로 알루미늄, 나무, 구리, 카본, 대리석이 각각 20% 함유된 재질들의 CT number를 분석하고 영상에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 보급형 3D 프린터를 이용하여 5×30×30 ㎣(두께×직경×높이)의 원기둥 모양 팬텀을 제작하였다. 관전압을 80, 100, 120 kV로 변화시키고, 관전류초를 100, 200 mAs로 변화시켜 테이블 중앙에 놓인 팬텀을 총 6가지 조건으로 횡단 스캔하였다. Image J를 이용하여 원형의 ROI를 설정하고 물질부 CT number의 정량값과 주변부 CNR의 정량값을 구하였다. 물질부의 CT number 평균값은 PLA-나무20%, PLA-대리석20%, PLA-카본20%, PLA-100%, PLA-알루미늄20%, PLA-구리20% 순으로 높아졌고(p<0.05), kV 증가에 따른 CT number는 음의 상관성을 확인하였다. 주변부의 CNR값은 PLA-대리석20%, PLA-구리20%, PLA-카본20%, PLA-나무20%, PLA-알루미늄20%, PLA-100% 순으로 증가 됨을 확인하였다(p<0.05). 각 재료별 HU 값과 유사한 인체 장기는 PLA-구리20%는 치밀골, PLA-알루미늄20%는 해면골, PLA-100%는 응고된 혈액, PLA-카본20%와 PLA-대리석20%는 간, 근육, 비장, PLA-나무20%는 지방과 유사한 값이었다. 또한 모든 재료에서 필라멘트 주변부 영상을 흐리게 하는 흐림 현상을 확인하였고 특히 PLA-100%에서 영상 주변부 흐림 현상이 가장 많은 것을 확인하였다. 따라서 의료용팬텀 제작의 재질을 선정할 때 목표 장기의 HU 값을 반영하고, 팬텀 주변부의 흐림 현상을 고려하는 것이 바람직하다고 판단하며 본 연구가 기초 자료를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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