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인간 시각시스템의 주파수 감도를 이용한 TFT-LCD 결함 강조
오종환,박길흠 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.44 No.5
Generally, the TFT-LCD image signal have nonuniform brightness and are composed of largely varying background signal, noise signal and abruptly changing Mura signal within Mura region. In this paper, Mura region enhancing algorithms using the proposed modified-MTF, which describes how human-visual-system's sensitivity varies in frequency domain, is proposed. The validity of the proposed algorithm was demonstrated ideal 1-dimensional signal and also then it was also tested TFT-LCD image. By the experimental results, the proposed algorithm is very effective in TFT-LCD image Mura enhancement. 일반적으로 TFT-LCD영상은 휘도 분포가 불균일하며, 전체적으로 크게 변화하는 배경신호, 노이즈 신호, 그리고 결함 영역에서만 급격하게 변하는 결함 신호로 이루어져 있다. 본 논문에서는 HVS (human visual system)의 가장 큰 특징인 주파수에 따라 차이를 인지하는 정도가 다르다는 것을 나타내는 MTF (modulation transfer function)를 변형하여 TFT-LCD영상의 결함을 상대적으로 강조하는 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 1차원 신호를 생성하여 제안한 방법의 유효성을 살펴보고 실제 TFT-LCD영상에 적용하여 제안한 알고리즘이 영상 결함 강조에 우수한 효과를 가짐을 확인하였다.
손종환 ( Jong-hwan Son ),윤완상 ( Wansang Yoon ),김태정 ( Taejung Kim ),이수암 ( Sooahm Rhee ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.3
최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다. Recently, the use of high-resolution satellites is increasing in many areas. In order to supply useful satellite images stably, it is necessary to establish automatic precision geometric correction technic. Geometric correction is the process that corrected geometric errors of satellite imagery based on the GCP (Ground Control Point), which is correspondence point between accurate ground coordinates and image coordinates. Therefore, in the automatic geometric correction process, it is the key to acquire high-quality GCPs automatically. In this paper, we proposed iterative precision geometry correction method. we constructed an image pyramid and repeatedly performed GCP chip matching, outlier detection, and precision sensor modeling in each layer of the image pyramid. Through this method, we were able to acquire high-quality GCPs automatically. we then improved the performance of geometric correction of high-resolution satellite images. To analyze the performance of the proposed method, we used KOMPSAT-3 and 3A Level 1R 8 scenes. As a result of the experiment, the proposed method showed the geometric correction accuracy of 1.5 pixels on average and a maximum of 2 pixels.