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NTIS 바로가기방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.22 no.6, 2017년, pp.702 - 712
김지환 (한양대학교 지능형로봇학과) , 최현호 (한양대학교 지능형로봇학과) , 정제창 (한양대학교 지능형로봇학과)
In this paper, we propose an unsharp masking algorithm using Laplacian as a weight map for the signal structure and a gamma transformation algorithm using image mean intensity as a weight map for mean intensity. The conventional weight map based on the patch has a disadvantage in that the brightness...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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공간 필터링의 종류에는 무엇이 있는가? | 공간 필터링의 종류에는 평균값 (Average) 필터, 가중치 (Weight) 필터, 언샤프 마스킹 (Unsharp Masking) 필터 및하이 부스트 (High-Boost) 필터 등이 있다. 특히 영상의 윤곽선 정보를 이용하여 영상을 더 선명하게 만드는 기법으로는 입력 영상이 어두운 경우 영상을 전체적으로 밝게 조정함과 동시에 윤곽선을 날카롭게 만드는 하이 부스트 (High-Boost) 필터와 라플라시안 미분 연산자를 사용하여 명암의 불연속점을 강조하고 윤곽선을 날카롭게 만드는 언샤프 마스킹 (Unsharp Masking) 필터가 주로 사용된다 [2] . | |
공간 필터링 기법 중 영상 윤곽선 정보를 이용해 영상을 선명하게 만드는 기법으로 무엇을 주로 사용하는가? | 공간 필터링의 종류에는 평균값 (Average) 필터, 가중치 (Weight) 필터, 언샤프 마스킹 (Unsharp Masking) 필터 및하이 부스트 (High-Boost) 필터 등이 있다. 특히 영상의 윤곽선 정보를 이용하여 영상을 더 선명하게 만드는 기법으로는 입력 영상이 어두운 경우 영상을 전체적으로 밝게 조정함과 동시에 윤곽선을 날카롭게 만드는 하이 부스트 (High-Boost) 필터와 라플라시안 미분 연산자를 사용하여 명암의 불연속점을 강조하고 윤곽선을 날카롭게 만드는 언샤프 마스킹 (Unsharp Masking) 필터가 주로 사용된다 [2] . 황선규 [3] 는 공간 필터링 중 언샤프 마스킹 필터를 이용하여 입력 영상에서 블러링 된 영상을 차분하여 윤곽선이 보존된 영상을 추출하는 기법을 사용하였다. | |
패치를 기반으로 한 기존의 가중치 맵의 단점은? | 본 논문에서는 신호 구조에 가중치 맵으로써 Laplacian을 이용한 언샤프 마스킹과 평균 밝기에 가중치 맵으로써 영상의 평균 밝기를 이용한 감마 변환 알고리듬을 제안하고자 한다. 패치를 기반으로 한 기존의 가중치 맵은 신호 구조 및 평균 밝기 영역에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 본 논문에서는 패치 단위의 언샤프 마스킹을 이용하여 세부정보를 향상시켰고, 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합한 기법을 제안한다. |
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