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영상에서 convolutional denoising autoencoder 모형을 이용한 영상복원
송정훈(Jung Hun Song),김정희(Jeong Hee Kim),임동훈(Dong Hoon Lim) 한국데이터정보과학회 2020 한국데이터정보과학회지 Vol.31 No.1
디지털 영상은 획득, 전송, 처리하는 과정에서 다양한 잡음 (noise)에 의해 훼손되어 이에 따른 영상 복원 (image restoration)의 필요성이 대두되고 있다. 지금까지 영상에서 잡음을 제거하는 방법은 특정분포 하에서 설계된 고유한 필터를 사용하였는데 이 경우 분포의 특성을 만족하지 않는 경우 성능이 현저히 떨어지는 영향이 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 convolutional denoising autoencoder (CDAE) 모형을 이용하여 잡음을 제거하고자 한다. CDAE 모형은 CNN (convolutional neural network) 모형과 DAE (denoising autoencoder) 모형의 결합 형태로서 영상의 잡음 분포에 관계없이 적용 가능한 방법이다. 본 논문에서 제안된 CDAE 모형을 평가하기 위해 다양한 잡음 즉, 가우시안 잡음 (gaussian noise), 임펄스 잡음 (impulse noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise) 에 의해 훼손된 영상을 고려하였으며, 성능실험결과, CDAE 모형은 기존의 CNN 모형 및 전통적인 필터 즉, Mean 필터, Median 필터 그리고 Lee 필터 보다 좋은 복원 영상을 낳았고 또한, PSNR (peak signal-to-noise ratio)와 MAE (mean absolute error) 면에서 좋은 수치를 보였다. Digital images have been compromised by various noise in the process of acquisition, transmission and processing, resulting in the need for image restoration. Until now, methods of removing noise from images have used unique filters designed under certain distributions, which tend to be significantly less effective if the characteristics of the distribution are not met. In this paper, we are going to use the convolutional denoising autoencoder (CDAE) model of deep learning to eliminate noise. The CDAE model is a combination of the CNN (convolutional neural network) model and the DAE (denoising autoencoder) model, which is an applicable method regardless of the noise distribution of images. In order to evaluate the CDAE model proposed in this paper, we considered images damaged by various noises, Gaussian noise, impulse noise and speckle noise. We compared our CDAE model with CNN and traditional filters such as Mean filter, Median filter and Lee filter. Experimental results on several images show that the CDAE model yields significantly superior image quality and better PSNR (peak signal-to- noise ratio) and MAE (mean absolute error).
웨이블렛 변환을 이용한 통계적 가설검정에 의한 영상융합
박민준,권민준,김기훈,심한슬,임동훈,Park, Min-Joon,Kwon, Min-Jun,Kim, Gi-Hun,Shim, Han-Seul,Lim, Dong-Hoon 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.4
영상융합이란 두 개 이상의 영상을 하나의 영상으로 결합하는 기술로 원격탐사, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 의료영상 그리고 군사분야 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 지금까지 웨이블렛 변환을 이용한 영상 융합규칙들은 웨이블렛 분해 후 얻어진 각 영역에서 평균 혹은 분산과 같은 액티비티(activity) 측도를 단순 수치 비교를 통하여 영상융합의 픽셀을 선택하였다. 이 경우 특징을 갖고 있는 영상이 융합과정에서 배제될 수 있고 또한 잡음의 영향으로 왜곡된 융합영상을 얻을 가능성이 높다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환 하에 분산에 대한 통계적 검정인 제곱 순위 검정을 사용하여 통계적으로 유의하다고 판단되는 영역만을 융합 영상의 대체 영역으로 선택하였다. 영상 실험 결과 제안된 방법은 가시적인 평가에서 뿐 만 아니라 정량적인 평가에서도 입력 영상의 종류와 관계없이 기존의 방법들 보다 뛰어난 결과를 보여주었다. Image fusion is the process of combining multiple images of the same scene into a single fused image with application to many fields, such as remote sensing, computer vision, robotics, medical imaging and military affairs. The widely used image fusion rules that use wavelet transform have been based on a simple comparison with the activity measures of local windows such as mean and standard deviation. In this case, information features from the original images are excluded in the fusion image and distorted fusion images are obtained for noisy images. In this paper, we propose the use of a nonparametric squared ranks test on the quality of variance for two samples in order to overcome the influence of the noise and guarantee the homogeneity of the fused image. We evaluate the method both quantitatively and qualitatively for image fusion as well as compare it to some existing fusion methods. Experimental results indicate that the proposed method is effective and provides satisfactory fusion results.
영상에서 웨이블렛 기반 로컬 히스토그램 분석을 이용한 에지검출
박민준,권민준,김기훈,심한슬,김동욱,임동훈,Park, Min-Joon,Kwon, Min-Jun,Kim, Gi-Hun,Shim, Han-Seul,Kim, Dong-Wook,Lim, Dong-Hoon 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.2
영상에서 에지검출은 영상분할 및 물체인식 등을 위한 영상처리의 전처리 과정으로 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 영상에서 에지검출을 위해 웨이블렛 기반 하에서 로컬 히스토그램 분석을 이용한 새로운 에지검출법을 제안하고자 한다. 지금까지 웨이블렛 기반 에지검출은 수직과 수평성분으로부터 기울기 벡터를 구하고 임계값은 주로 글로벌 히스토그램 임계값 처리를 통하여 구하였다. 본 논문에서는 수직과 수평성분 외에 대각선 성분을 고려하여 기울기 벡터를 구하고 일반적인 영상에 적합한 로컬 히스토그램 임계값처리를 통하여 임계값을 구하였다. 제안된 에지검출법의 성능 평가를 위해 기존의 Sobel 방법, Canny 방법, Scale Multiplication 방법 그리고 Mallat의 웨이블렛 방법 등과 비교하였다. 영상실험 결과 제안된 방법은 잡음이 많고 적음에 관계없이 에지검출이 뛰어난 반면에 Canny 방법과 Sobel 방영은 잡음이 많을수록 급격하게 성능이 떨어짐을 알 수 있었다. 그리고 제안된 방법은 Scale Multiplication 방법과 Mallat 방법보다 좋은 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다. Edge detection in images is an important step in image segmentation and object recognition as preprocessing for image processing. This paper presents a new edge detection using local histogram analysis based on wavelet transform. In this work, the wavelet transform uses three components (horizontal, vertical and diagonal) to find the magnitude of the gradient vector, instead of the conventional approach in which tw components are used. We compare the magnitude of the gradient vector with the threshold that is obtained from a local histogram analysis to conclude that an edge is present or not. Some experimental results for our edge detector with a Sobel, Canny, Scale Multiplication, and Mallat edge detectors on sample images are given and the performances of these edge detectors are compared in terms of quantitative and qualitative measures. Our detector performs better than the other wavelet-based detectors such as Scale Multiplication and Mallat detectors. Our edge detector also preserves a good performance even if the Sobel and Canny detector are sharply low when the images are highly corrupted.
조성태,백인구,황귀환,임동훈,차동섭 大韓成形外科學會 1997 Archives of Plastic Surgery Vol.24 No.5
Axillary osmidrosis is caused by excessive apocrine secretion with acrid odor and causes extreme social embarassement. We reviewed and evaluated the results of the treatment of 86 % osmidrosis axillae patients (172 cases), who were treated in Kangbuk Samsung hospital from 1994 to 1996. The following results were obtained. 1. Manual method is considered to be superior to Inaba's method in terms of reverence, hematoma and tissue necrosis. 2. Prevalence rate of hematoma is reversely related to the age of patients and this may be due to inadequate cooperation of young patients. 3. Prevalence rate of tissue necrosis tends to decrease according to the earlier detection of hematoma. 4. Flap thickness has no relation with complication and recurrence. We have carried out comparative study of surgical method employed today in aspects of complication and recurrence rate and hereby resort that our study result can provide better clinical outcomes.