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휘도 변화량 정보를 이용한 HDR 이미지 분할 기법을 통한 지역별 톤 매핑 기법
위승우(Seungwoo Wee),박대준(Daejun Park),정제창(Jechang Jeong) 한국방송·미디어공학회 2016 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2016 No.6
본 논문에서는 하나의 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR)을 갖는 이미지를 Earth Mover’s Distance(EMD)값을 이용한 이미지 분할 기법을 적용한 유사 지역 그룹화를 통해, 각 그룹별로 톤 매핑을 수행하는 기법을 제안하고자 한다. 기존의 EMD 값을 통한 이미지 분할 알고리듬은 이미지 내의 같은 그룹으로 분류된 지역에서 휘도(luminance)의 변화가 클 때 후광 현상(halo artifact)이 발생하는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 기존의 알고리듬으로 분할된 이미지를 처리할 때 휘도 변화량(gradient)의 정보를 활용하여 후광현상 제거함으로써 주관적 화질을 향상시켰다.
Wavelet 기반의 영상 디테일 향상 잡음 제거 네트워크
정군(Jun Zheng),위승우(Seungwoo Wee),정제창(Jechang Jeong) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.6
최근 딥 러닝 기법의 하나인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 영상 잡음(Noise) 제거 분야에서 전통적인 기법보다 좋은 성능을 나타내고 있지만 학습하는 과정에서 영상 내 디테일한 부분이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 기반으로 영상 내 디테일 정보도 같이 학습하여 영상 디테일을 향상하는 잡음 제거 합성곱 신경망 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 디테일 향상 서브 네트워크(Detail Enhancement Subnetwork)와 영상 잡음 추출 서브 네트워크(Noise Extraction Subnetwork)를 이용하게 된다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존 알고리듬보다 디테일 손실 문제를 효과적으로 해결할 수 있었고 객관적 품질 평가인 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)와 주관적 품질 비교에서 모두 우수한 결과가 나온 것을 확인하였다.
구역 별 히스토그램을 이용한 개선된 히스토그램 처리 기법
김도원(Dowon Kim),위승우(Seungwoo Wee),정제창(Jechang Jeong) 한국방송·미디어공학회 2019 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.11
본 논문에서는 구역을 나눔으로써 상황에 따라 강조하고 싶은 부분을 부각시키는 방법을 활용하여 히스토그램을 처리하는 기법을 제안한다. 기존의 히스토그램 스케일링과 평활화 방법은 간단한 알고리듬으로 사용이 편하지만 쓸 수 없는 상황이 존재한다. 먼저 히스토그램 스케일링에서는 사진이 갖고 있는 명암 최댓값과 최솟값을 늘리는 방법이지만, 범위를 늘릴 수 없는 경우에는 이 방법이 제한된다. 히스토그램 평활화는 사진이 갖고 있는 명암의 히스토그램 누적분포함수 (CDF)가 일정한 기울기를 갖게 변환하는 방법이다. 이 방법에서는 밝기 변화가 거의 없었던 부분에서 품질이 낮아지는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 영상에서 강조하고 싶은 부분을 설정한 뒤, 구역을 나눔으로써 기존의 히스토그램 스케일링과 히스토그램 평활화의 단점을 개선했다. 제안한 알고리듬을 평가하기 위해서 주관적인 지표로 20명을 대상으로 설문을 진행하였다. 블라인드 테스트로 원본과, 기존의 히스토그램 처리 기법을 이용한 영상, 제안된 히스토그램 처리 기법을 이용한 영상을 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 영상의 화질을 개선했음을 확인했다.
노규명(Gyumyung Noh),위승우(Seungwoo Wee),정제창(Jechang Jeong) 한국방송·미디어공학회 2019 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.11
영상처리 분야에서 이미지 샤프닝 기법은 주관적 화질 향상에 큰 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 모폴로지 기법을 이용한 향상된 이미지 샤프닝 알고리듬을 제안한다. 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자는 에지 검출에 있어서 잡음에 취약하다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 잡음에 상대적으로 민감하지 않은 모폴로지 기법을 이용했다. 우선, 침식 연산을 수행한 이미지와 원본 이미지와의 차를 통해 에지를 얻는다. 이 에지는 원본 이미지의 히스토그램의 표준 편자 값을 기반으로 원본 이미지와 가중합을 통해 에지를 중점적으로 선명하게 만든다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬은 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자 보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
김민선(Minseon Kim),위승우(Seungwoo Wee),정제창(Jechang Jeong) 한국방송·미디어공학회 2019 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.11
본 논문에서는 영상에서 발생하는 주기적 잡음을 제거하기 위해 다양한 필터들을 이용하여 성능 비교 실험을 수행한다. 영상의 주파수 도메인에서 지역적으로 잡음이 발생하면 영상의 공간 도메인에서 주기적인 잡음이 발생한다. 우선, 영상을 주파수 도메인에서 잡음을 야기시키는 영역을 분석하여 해당 영역에 지역적으로 노치 필터를 적용한다. 이를 통해 영상의 원신호를 유지하면서 영상에서 발생했던 주기적 잡음을 제거함으로써 영상의 화질이 개선됨을 실험을 통해 검증했다. 또한 객관적 지표 비교를 통해 3 가지의 지역적인 노치 필터들의 성능을 비교하고 최적의 필터를 제시한다.
Contrast Enhanced Tone Mapping Operator for High Dynamic Range Image Based on Guided Image Filter
Xing Li(이은성),Seungwoo Wee(위승우),Jechang Jeong(정제창) 한국방송·미디어공학회 2018 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2018 No.6
In this paper, we propose a contrast enhancement algorithm using guided, image filter (GIF). The GIF is used, to divide an HDR image into a base layer and a detail layer. The energy scale of base layer determinate the darkness and brightness of the image. However, the detail information in the base layer is difficult to be displayed, because of the high brightness and clusters of low brightness. We propose a contrast enhancement method, by adjusting the gray level of base layer by subtracting the mean value of itself. It is combined, with the detail layer to preserve the detail information. Experiment results show that the proposed, algorithm has better performance in detail preservation and. contrast enhancement.
가이디드 이미지 필터를 이용한 향상된 적응적 로그 매핑 기법
윤하경(Hakyung Yoon),위승우(Seungwoo Wee),정제창(Jechang Jeong) 한국방송·미디어공학회 2017 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2017 No.11
넓은 동적 영역 (high dynamic range: HDR) 이미지는 시각적으로 우수하지만 대부분의 디스플레이는 좁은 동적 영역 (low dynamic range: LDR)만 지원이 가능하다. 이를 해결하기 위해서 톤 매핑 기법 (tone mapping operator: TMO)을 사용한 동적 영역 압축을 수행한다. 기존의 적응적 로그 매핑 (adaptive logarithmic mapping)의 경우 에지 부분에서 디테일이 손실되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 가이디드 이미지 필터링(guided image filtering: GIF)을 통해 베이스 레이어와 디테일 레이어로 나눠서 처리하는 알고리듬을 제안한다. 베이스 레이어는 적응적 로그 매핑을 통해 동적 영역을 압축하고 디테일 레이어와 더해 기존의 톤 매핑 과정에서 발생하는 디테일의 손실을 감소시켰다.
Adaboost학습알고리듬과 선형Kalman filter를 이용한 보행자 검출시스템 개발
권태현(Kwon, Tae-Hyun),위승우(Wee, Seungwoo),정제창(Jeong, Jechang) 한국방송·미디어공학회 2017 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2017 No.6
보행자 검출을 위한 기술이 많이 개발되고 있으며 HOG(Histograms of oriented)와 haar-like feature를 이용한 특징값 검출을 통해 보행자를 검출하는 방법들이 대표적이라 할 수 있다. 하지만 이 방법들은 보행자가 사물에 가려졌을 때 보행자를 검출하지 못한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 haar-like feature와 adaboost 학습알고리듬을 이용하여 보행자를 검출하고 kalman filter를 이용하여 보행자가 특정 사물에 가려지는 것 과 같은 occlusion 문제를 해결하여 보행자 검출 성능을 높이고자 하였다.
지역 에지 보존 필터와 변화도 스케일을 이용한 HDR 이미지 톤 매핑 기법
엄태영(Taeyoung Eom),위승우(Seungwoo Wee),정제창(Jechang Jeong) 한국방송·미디어공학회 2018 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2018 No.11
넓은 동적 영역 (High Dynamic Range: HDR) 이미지는 주관적 화질 측면에서 우수하지만 대부분의 디스플레이는 좁은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR)만 지원이 가능하다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 사용하여 넓은 동적 영역을 압축하여 수행한다. 기존의 지역 에지 보존 (Local Edge Preserving: LEP) 필터를 적용한 이미지결과는 에지를 보존하지만, 스케일의 분해 과정 중 디테일의 손실이 발생되었다. 본 논문에서는 이미지 변화도를 기반으로 디테일을 보존하는 알고리듬을 제안한다. LEP 필터가 작용되기 전에 이미지의 변화도와 동적 영역이 압축된 후의 이미지에 대한 변화도의 차이 만큼 가중하여 디테일을 보존함으로써 주관적 화질을 향상시켰다.