公开(公告)号：KR101558653B1

公开(公告)日：2015-10-08

申请号：KR1020130068402

申请日：2013-06-14

Applicant: 전북대학교산학협력단

Inventor： 이준환 ,  엄경배 ,  박근호

IPC: G06T5/00 ,  H04N5/21

Abstract: 본발명은영상의국부적인특징과잡음의성질에따라잡음제거필터들의결과를입력으로하는신경망의연결강도를결정해이상적인잡음제거필터를생성하여영상의잡음을제거하기위한영상의화질개선시스템및 방법에관한것으로, 본발명의신경망을이용한영상의화질개선시스템은다양한에지와화소값들을포함하도록인공적으로만들어진원본영상에잡음을인가하여잡음영상을생성하는잡음영상생성부와, 잡음영상에대한신경망에지향상장치의결과를얻는신경망에지향상장치부와, 잡음영상에대한다수잡음제거필터의결과를얻는잡음제거필터부와, 잡음영상과잡음영상에대한신경망에지향상장치의결과와잡음영상에대한다수잡음제거필터의결과를입력받는신경망부를포함하며, 신경망을이용한영상의화질개선방법은다양한에지와화소값들을포함하도록인공적으로만들어진원본영상에잡음을인가하여잡음영상을생성하는단계와, 잡음영상과잡음영상에대한신경망에지향상장치의결과와잡음영상에대한다수잡음제거필터의결과를신경망에입력하는단계와, 잡음영상의잡음을제거했을때 원본영상의동일한위치에서의화소값과같아지도록신경망이학습하며신경망에서연결강도가결정되는단계와, 연결강도가결정된신경망에서잡음영상과잡음영상에대한신경망에지향상장치의결과와잡음영상에대한다수잡음제거필터의결과가결합되어이상적인잡음제거필터를생성하는단계를포함한다.

公开(公告)号：KR1020140145801A

公开(公告)日：2014-12-24

申请号：KR1020130068402

申请日：2013-06-14

Applicant: 전북대학교산학협력단

Inventor： 이준환 ,  엄경배 ,  박근호

IPC: G06T5/00 ,  H04N5/21

CPC classification number: G06T5/00 ,  G06T5/002 ,  H04N5/21

Abstract: 본 발명은 영상의 국부적인 특징과 잡음의 성질에 따라 잡음제거필터들의 결과를 입력으로 하는 신경망의 연결 강도를 결정해 이상적인 잡음 제거 필터를 생성하여 영상의 잡음을 제거하기 위한 영상의 화질 개선 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 시스템은 다양한 에지와 화소값들을 포함하도록 인공적으로 만들어진 원본영상에 잡음을 인가하여 잡음영상을 생성하는 잡음영상 생성부와, 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과를 얻는 신경망 에지향상장치부와, 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과를 얻는 잡음제거필터부와, 잡음영상과 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과와 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과를 입력받는 신경망부를 포함하며, 신경망을 이용한 영상의 화질 개선 방법은 다양한 에지와 화소값들을 포함하도록 인공적으로 만들어진 원본영상에 잡음을 인가하여 잡음영상을 생성하는 단계와, 잡음영상과 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과와 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과를 신경망에 입력하는 단계와, 잡음영상의 잡음을 제거했을 때 원본영상의 동일한 위치에서의 화소값과 같아지도록 신경망이 학습하며 신경망에서 연결강도가 결정되는 단계와, 연결강도가 결정된 신경망에서 잡음영상과 잡음영상에 대한 신경망 에지향상장치의 결과와 잡음영상에 대한 다수 잡음제거필터의 결과가 결합되어 이상적인 잡음제거필터를 생성하는 단계를 포함한다.

Abstract translation: 本发明涉及一种用于提高图像质量的系统和方法，该系统和方法能够通过产生理想的噪声去除滤波器来从图像中去除噪声，因为神经网络的接收噪声去除滤波器的结果的连接强度是基于本地 图像特征和噪声特性。 根据本发明的用于使用神经网络改善图像质量的系统包括：噪声图像生成单元，用于通过将人为地形成的包含各种边缘和像素值的原始图像应用噪声来产生噪声图像; 神经网络边缘增强装置，用于获取噪声图像的神经网络边缘增强装置的结果; 噪声去除滤波器单元，用于获取用于噪声图像的多个噪声去除滤波器的结果; 以及用于接收噪声图像的神经网络单元，用于噪声图像的神经网络边缘增强设备的结果以及用于噪声图像的多个噪声去除滤波器的结果。 使用神经网络提高图像质量的方法包括以下步骤：通过对原始图像应用噪声来产生噪声图像，所述原始图像被人工形成以包括各种边缘和像素值; 接收噪声图像，用于噪声图像的神经网络边缘增强装置的结果以及用于噪声图像的多个噪声去除滤波器的结果; 允许神经网络在从噪声图像中去除噪声时，在原始图像的相同位置学习具有相同的像素值，以确定神经网络中的连接强度; 通过对噪声图像进行组合，产生噪声图像的神经网络边缘增强装置的结果，以及具有确定的连接强度的神经网络上的噪声图像的多个噪声去除滤波器的结果，生成理想的噪声去除滤波器。