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Bilateral Filter를 이용한 적응적 언샤프 마스킹
김학구(Hak Gu Kim),이동복(Dong Bok Lee),송병철(Byung Cheol Song) 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.49 No.11
본 논문에서는 선명도가 향상된 영상의 오버슈트와 계단현상을 줄이기 위해 에지 보존 스무딩 필터인 bilateral filter를 이용한 적응적 언샤프 마스킹 기법을 제안한다. Unsharp masking(UM)을 포함한 기존의 선명도 개선 기법들은 영상의 고주파정보를 강하게 강조하지만, 종종 오버슈트, 잡음증폭, 계단현상 등 여러 문제점들을 야기한다. 제안한 선명도 개선 방법은 bilateral filter를 활용하여 에지를 잘 보존하고, 에지의 방향성에 따라 가중치를 더 세밀하게 조절한다. 따라서 선명도는 향상시키고 오버슈트, 계단현상 문제를 효과적으로 줄일 수 있었다. 기존의 적응적 언샤프 마스킹 기법과 제안하는 방법의 결과영상을 비교하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 알고리즘이 적절하게 선명도를 개선함을 보여주었고 오버슈트와 계단현상도 많이 감소시킴을 알 수 있었다. In this paper, adaptive unsharp masking using bilateral filter, edge-preserving smoothing filter is proposed to reduce the overshoot and jagging artifact in sharpening images. Previous image enhancement methods including unsharp masking(UM) can emphasize high-frequency details strongly, but often cause several artifacts such as overshooting, noise, jagging and so on. Proposed image enhancement method preserves edges well because of using bilateral filter and sensitively controls a weight according to edge’s directions. Therefore, it enhances sharpness and effectively reduces overshoot and jagging artifacts. Simulation results comparing output of previous AUM with proposed method show that proposed algorithm makes images properly enhanced, and we know that overshoot and jagging artifacts are many reduced.
모니터 화면 내 활성화된 동영상 재생기 영역 검출 기법
김학구(Hak Gu Kim),송병철(Byung Cheol Song) 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.3
본 논문은 모니터나 스마트TV 등에서 재생 중인 동영상 재생기의 창 영역을 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 단순히 시간적 차이 유무로 판단하거나 운영체제로부터 정보를 가져오는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 재생기 검출 기법은 영상 신호의 시공간적 특성 및 꼭지점 검출 필터를 이용하여 매우 정확하게 재생기 영역을 검출할 수 있다. 먼저, 영상 신호의 시간적 특성을 이용하여 재생기 창의 초기 영역을 설정한 뒤, 그 초기 영역을 기반으로 영상의 공간적 특성인 에지 정보와 꼭지점 검출 필터를 이용하여 재생기 창 영역의 네 꼭지점들의 위치를 계산한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 빠른 연산속도와 정확한 검출 성능을 보임을 확인하였다. This paper presents a detection algorithm that accurately finds the active area of a video player on monitors or smart TVs. Unlike the previous approaches, temporal difference-based detection algorithms or hooking programs, the proposed detection algorithm can locate the active video player by using the spatial and temporal correlation and a corner detection filter. First, an initial location of the video player is found using conventional temporal difference-based detection. Then, starting from the initial location, the four corners of the active video player are detected by the spatial edge information and the corner detection filter. The experimental results show that proposed algorithm provides fast detection speed and high accuracy.
모니터 화면 내 활성화된 동영상 재생기 영역 검출 기법
김학구,송병철,Kim, Hak Gu,Song, Byung Cheol 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.49 No.11
본 논문은 모니터나 스마트TV 등에서 재생 중인 동영상 재생기의 창 영역을 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 단순히 시간적 차이 유무로 판단하거나 운영체제로부터 정보를 가져오는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 재생기 검출 기법은 영상 신호의 시공간적 특성 및 꼭지점 검출 필터를 이용하여 매우 정확하게 재생기 영역을 검출할 수 있다. 먼저, 영상 신호의 시간적 특성을 이용하여 재생기 창의 초기 영역을 설정한 뒤, 그 초기 영역을 기반으로 영상의 공간적 특성인 에지 정보와 꼭지점 검출 필터를 이용하여 재생기 창 영역의 네 꼭지점들의 위치를 계산한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 빠른 연산 속도와 정확한 검출 성능을 보임을 확인하였다. This paper presents a detection algorithm that accurately finds the active area of a video player on monitors or smart TVs. Unlike the previous approaches, temporal difference-based detection algorithms or hooking programs, the proposed detection algorithm can locate the active video player by using the spatial and temporal correlation and a corner detection filter. First, an initial location of the video player is found using conventional temporal difference-based detection. Then, starting from the initial location, the four corners of the active video player are detected by the spatial edge information and the corner detection filter. The experimental results show that proposed algorithm provides fast detection speed and high accuracy.
고해상도 3차원 물체 표면 구조 획득을 위한 포토메트릭 스테레오 초해상화 기법의 성능 비교
이한녕(Han-nyoung Lee),김호준(Ho Jun Kim),김학구(Hak Gu Kim) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.11
Photometric stereo is a task to measure pixel-wise surface normal of a 3D object based on various shading cues. High-resolution 3D surface structure prediction is one of the most important computer vision tasks for more detailed surface textures and structures. However, it is difficult to acquire high-resolution data for photometric stereo. To address this issue, it is highly required to predict high-resolution surface normal maps from low-resolution photometric stereo images. In this paper, we perform high-resolution photometric stereo experiments by applying several single image super-resolution (SISR) methods to the photometric stereo. In addition, we employ a recent deep learning-based super-resolution photometric stereo method accurately predicting high-resolution surface normal maps from low-resolution photometric stereo images. Based on performance comparison, we observe the limitations of the simple photometric stereo with SISR and the need to develop a super-resolution photometric stereo method