스트레스 심전계에서 발생되는 근잡음을 제거하기 위하여 wavelet interpolation filter(WIF)를 설계하였다. WIF는 크게 웨이브렛 변환부와 보간법 적용부로 구성되어 있다. 웨이브렛 변환부는 Haar 웨이브렛을 이용하였으며 심전도 저주파 영역과 고주파 영역으로 분할하는 과정이다. 보간법 적용부에서는 분할되어진 신호 중 A3을 선택하여 신호의 재생 성능을 향상시키기 위하여 보간법을 적용하였다. WIF의 성능을 평가하기 위해서 신호대 잡음비, 재생신호 자승오차 및 표준편차의 파라미터를 이용하였다. 본 실험에서는 MIT/BIH 부정맥 데이터베이스, European ST-T 데이터베이스 및 삼각파형을 이용하여 성능 파라미터를 측정하였다. 결과적으로 WIF는 성능 파라미터에서 기존에 많이 사용되고 있는 평균값 필터, 중간값 필터 및 hard thresholding 방법에 비해 우수함을 알 수 있었다.
디지털 영상 통신 시스템에서 YUV 4:4:4 영상을 저역 필터 통과 후 샘플링한 YUV 4:2:0 또는 YUV 4:2:2 영상이 이용되고 이 영상은 보간 필터 수행 후 원래 크기로 회복된다. 저역 필터와 보간 필터의 사용은 영상 통신 시스템에서 일반적이다. 따라서 영상의 품질을 높이기 위해서 효율적인 저역 필터와 보간 필터는 여전히 필요하다. 본 본문에서는 새롭고 효율적인 저역 필터와 보간 필터를 제안하고 이 필터들을 구축하는 방법론을 제시한다. MPEG-2와 같은 기존 시스템에서 사용되는 저역 필터와 보간 필터는 개별적으로 개발되었다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반으로 저역 필터와 보간 필터의 상호 조율하여 필터들을 개발한다. 잘 알려진 영상들에 대한 실험 결과는 MPEG-2에서 사용되는 필터와 비교하여 제안된 필터가 보간 필터의 길이도 더 짧을 뿐만 아니라 PSNR 면에서 더 우수한 것을 보여준다.
Interscale dependency and Liptschitz regularity of the wavelet coefficients imply the existence of functional mapping between scales. In this paper, the neural networks are exploited to learn an intercale mapping. We apply a phase-shifting filter for effective learning of the neural networks.
웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
This paper proposed a versatile algorithm based on a dual-tree complex wavelet transform for intensifying the visual aspect of medical images. First, the decomposition of the input image into a high sub-band and low-sub-band image is done. Further, to improve the resolution of the resulting image, the high sub-band image is interpolated using Lanczos interpolation. Also, contrast enhancement is performed by singular value decomposition (SVD). Finally, the image reconstruction is achieved by using an inverse wavelet transform. Then, the Gaussian filter will improve the visual quality of the image. We have collected images from the hospital and the internet for quantitative and qualitative analysis. These images act as a reference image for comparing the effectiveness of the proposed algorithm with the existing state-of-the-art. We have divided the proposed algorithm into several stages: preprocessing, contrast enhancement, resolution enhancement, and visual quality enhancement. Both analyses show the proposed algorithm's effectiveness compared to existing methods.
Convolutional Neural Networks (CNN) have been used extensively in recent times to solve image classification and segmentation problems. However, the use of CNNs in image super-resolution problems remains largely unexploited. Filter interpolation and prediction model methods are the most commonly used algorithms in super-resolution algorithm implementations. The major limitation in the above named methods is that images become totally blurred and a lot of the edge information are lost. In this paper, we analyze super resolution based on CNN and the wavelet transform super resolution method. We compare and analyze the performance according to the number of layers and the training data of the CNN.
본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 색차를 이용한 효과적인 디모자이킹 방법을 제안한다. 저주파 영역의 웨이블릿 계수는 관찰된 고주파 계수를 이용한 에지 방향적인 보간에 의해 구해진다. 손실된 고주파 계수는 추정된 저주파 계수에 의해 얻어진다. 고주파수 영역에서 결함을 줄이고 시각적인 질을 향상시키기 위해서 웨이블릿 영역에서 색차 방법을 이용하여 고주파수 계수를 업데이트 한다. 웨이블릿 영역에서 제안한 디모자이킹 방법을 시뮬레이션하고, 기존의 디모자이킹 방법들과 비교를 하였다. 실험 결과를 통해 제안 방법이 향상된 디모자이킹 결과를 발생시킨다는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 연속된 프레임을 갖는 영상의 프레임간 움직임 추정 기법을 응용하여 고해상도 영상을 생성하는 초해상도 기법을 제안한다. 단일 영상을 이용한 초해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 및 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT) 기반 등 다양한 방법이 제시되었으나, 연산에 사용할 수 있는 정보가 제한적이라는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연속된 프레임을 이용한 초해상도 기법이 다양하게 제안되었다. 연속 프레임 기반 초해상도 기법의 핵심인 입력 저해상도 영상 간 정합(registration)의 정확도는 초해상도 기법의 결과에 큰 영향을 갖는다. 본 논문에서는 영상 간 정합의 정확도를 높이기 위하여 6-tap FIR(finite impulse response) 필터를 부화소(sub-pixel) 단위의 정합에 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 결과영상이 기존의 최단입점(nearest neighborhood), 이중선형(bi-linear), 고등차수(bi-cubic) 보간법 보다는 우수하고 DWT 기반의 초해상도 기법과는 비슷한 성능을 가진다는 것을 확인할 수 있었다.
Applications of LCD panel are getting more increased for motion-image applications. However, when the motion-images are displayed on LCD panels, they may be blurred due to slow response time of liquid crystal (LC). One of the solutions of the problem is overdrive technique. The technique has a lot of memory usage. In this paper, we propose a reduction method of the frame memory that is required for LCD overdrive. Proposed overdrive architecture consists of line-based lifting integer (5, 3) DWT filter for image data reduction and BLI (Bi-Linearly Interpolation) LUT for pixel value accelerating.
최근 대부분의 보급형 CCD/CMOS 영상 센서는 크기와 비용을 줄이기 위해 한 가지 색상만 선택적으로 통과시키는 CFA(Color Filter Array)를 사용한다. 따라서 원래의 컬러 영상을 복원하기 위하여 패턴인식이나, 정규화 등을 이용한 많은 알고리즘이 제안되었으나, 지엽적인 색상오류, zipper 효과 등의 오류를 충분히 제거하지 못하고 있다. 본 논문에서는 전체 영상의 PSNR 뿐 아니라 주관적인 화질에 영향을 주는 에지 부분에서의 오류를 줄이기 위하여, 기존에 제시되었던 방법인 POCS(Projection Onto Convex Sets) 알고리즘을 기반으로 에지 가중치를 적응적으로 적용하였다. 그 결과 강한 에지 부분에서 보다 효율적인 컬러복원을 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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