의료영상에서 잡음제거는 의료영상 분야에서의 중요한 도전 과제들 중의 하나이다. 최상의 진단 결과를 얻기 위해서는 잡음과 아티펙트가 제거되고, 선명하며 깨끗한 화질의 의료영상이 필요하다. CT는 의료영상에서 중요하고 가장 보편적인 모달리티이다. CT 영상에서 주요 잡음은 양자화 잡음이다. 본 논문에서는 CT 영상에서 잡음 제거를 위한 하이브리드 필터를 제안하였다. 제안된 하이브리드 필터는 바이래터럴 필터, 신경망 윤곽선 검출기, 다층 신경망 등으로 구성되어 있다. 다층 신경망은 여러 정보들을 결합하여 개선된 출력 영상을 만들기 위한 융합 연산자로서 이용되었다. RMSE, ISNR, MSR과 CNR과 같은 화질 평가 척도가 잡음 개선의 성능 평가를 위해 사용되었다. 또한, 시각적으로도 제안된 필터가 다른 필터들에 비해 우수한 결과를 보였다. 이와같은 화질 평가 척도에 의해 본 논문에서 제안된 필터는 바이래터럴 필터나 가이드 필터보다 우수하였다. 특히, 심한 잡음이 있는 상황에서 제안된 필터는 우수한 결과를 보였다.

본 논문에서는 게임 영상에 대한 색연필 드로잉 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 방법의 키 아이디어는 양방향 회선 필터(bilateral convolution filter)를 이용하여 다양한 스타일의 연필 스트로크를 만드는 것이다. 이 필터는 기존의 컨볼루션 기반 기법들과 달리 경계 흐림 현상을 획기적으로 보완하였다. 더불어 연필 스트로크의 속성들을 직관적으로 제어할 수 있도록 한다. 또한 그릴 물체의 모양으로부터 스트로크 방향을 결정하는 기법을 제안한다. 특징선(feature line)에 가까운 픽셀들에 대해서는 완만한 탄젠트 흐름(smooth tangent flow)을 사용하고, 영역의 내부에는 부분적으로 유사한 흐름을 사용한다. 배경에는 고정된 방향의 흐름을 사용한다. 이처럼 다른 스타일의 스트로크 방향을 사용함으로써, 결과 연필화의 현실성을 증가시킬 수 있다. 제안하는 방법은 사진에 대해 시각적으로 만족스러운 연필 드로잉 효과를 만들어 낸다.

이 논문에서는 의료용 초음파 볼륨 데이터의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법을 제안 한다. 초음파 영상은 잡음이 심하여 필터링이 필요하다. 기존의 2차원 필터링은 인접한 슬라이 스 간 정보를 무시하고 기존의 3차원 필터링은 속도가 느리거나 잡음 제거 효과가 떨어지는 필 터를 적용하였고 또한 초음파 데이터의 샘플링 특성을 고려치 않아 균등하게 필터링 하지 않았 다. 이를 해결하기 위해 잡음제거에 효과적인 양방향 필터를 병렬로 빠르게 처리하고 필터 영 역에 따라 윈도우 크기를 달리하는 기법을 제안한다. 공간 필터의 합산영역 테이블을 이용하여 병렬로 빠르게 필터링하고 윈도우 크기는 필터 영역에 따라 비례적으로 결정한다. 실험은 평균 필터와 양방향 필터, 양방향 적응 필터를 적용한 초음파 볼륨 렌더링 영상에서 잡음 제거와 원 본 손실 정도를 비교한다. 이렇게 하여 양방향 필터링을 빠르게 수행하면서 기존 보다 균등하 게 필터링하여 잡음을 효과적으로 정확하게 제거할 수 있다.